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北京亦莊人形機器人半程馬拉松剛落幕，社交媒體上迅速出現了質疑的聲音：“人形的泡沫要破了。”
春節以來的人形熱潮，讓大眾一度誤以為“機器人幫你幹家務”已近在眼前。然而，在這場萬眾矚目的人形馬拉松中，現實狠狠潑了一盆冷水：不到三成的完賽率、頻繁摔倒損壞的機器人、蹣跚的步態和遲緩的速度，在直播鏡頭下無所遁形。
有網友調侃道：“這哪是馬拉松，簡直是機器人花樣翻車大賽。”
調侃之外，也不妨多些冷靜。每一項劃時代技術，在初期都不完美。萊特兄弟的飛機只飛了11秒，卻改寫了人類歷史：
16年後，全球首條民航航線開通；66年後，人類登上月球。今天，飛行早已成為日常。
這場人形馬拉松，並非成熟產品的展演，而是一場全行業的實戰測試。它迫使廠商、科研機構、開發團隊共同面對複雜地形，打磨人形機器人最核心的基礎能力。
每一次卡頓，每一個踉蹌，每一次跌倒，都是一次直面現實的試煉。正是這些反覆而瑣碎的努力，讓機器人從實驗室邁向真實世界。
而在全球首次人形馬拉松中，最亮眼的莫過於本屆冠軍——天工Ultra。
這臺來自北京人形機器人創新中心（後稱“創新中心”）的機器人，不僅以2小時40分24秒的成績率先衝線，而且全程未更換機器人，真正實現了單機完賽。
更重要的是，它的步態穩定、重心平衡，幾乎呈現出理想的人形跑步狀態。無論從成績還是穩定性來看，天工Ultra在本次馬拉松中讓觀眾們印象深刻。
天工Ultra為何能脫穎而出？它的背後究竟有哪些技術支持？我們將從本體硬件、具身小腦與具身大腦智能系統三個維度，深入分析這臺“馬拉松之王”的關鍵能力。
天工Ultra奪冠，本體硬件是基礎
對於人形機器人來說，馬拉松本質上是一次“戶外長距離、複雜地形下的持續快速移動”考驗。
要完成馬拉松級別的戶外奔跑，人形機器人必須應對三大核心挑戰：長時間高速運動、高強度下的關節散熱，以及來自複雜地形和頻繁衝擊的抗衝擊能力。
在本體硬件的優化中，研發團隊針對奔跑效率、關節散熱與抗衝擊三個關鍵問題進行一系列突破。
奔跑效率提高
在整機的姿態構型上，天工Ultra採用了上移腿部元器件和零部件的策略，將電機等核心驅動件向髖部集中。
這一設計與世界上第一臺跑完5公里的機器人Cassie，採用的鴕鳥腿設計原理相似，都是借鑑了生物力學中“近端質量集中”原則：
通過減小腿部轉動慣量，顯著提升了擺動腿的角加速度。根據動力學仿真，該優化縮短了單步週期，還能有效提升高速奔跑時腿部快速擺動的能力。
Agility Robotics旗下的雙足機器人Cassie
此外，這一策略減輕了膝關節驅動負荷，避免了遠端質量過大導致的能耗冗餘，使機器人能夠在長時間奔跑中保持能量分配的合理性。
為保持奔跑速度，研發團隊在天工Ultra的背腔集成了卡扣複合式快換電池倉，單個電池模塊可在120秒內完成更換。配合智能化能源管理系統，機器人可保持競賽級配速持續奔跑，穩定應對長程任務的能耗需求。
關節散熱技術突破
在高速奔跑中，長時間的高功率需求對機器人散熱提出了極高的要求。
從工程角度來看，長時間高速奔跑意味著電機必須維持持續大扭矩輸出。
但在人形機器人的緊湊構型中，要同時滿足高功率、低體積和穩定散熱三大目標，無異於挑戰“不可能熱力三角”。為應對這一困局，天工Ultra的研發團隊採取了“雙向優化”的路徑：
一方面，在熱源側控制發熱效率。通過對結構進行優化，使電機的槽滿率提升20%以上，繞組端部體積減少30%，從而在同等輸出下電機銅損降低15%~20%，源頭上減少發熱量。
另一方面，在散熱側優化導熱路徑。基於整機熱仿真模擬，團隊重新設計了風冷系統與風道結構。最終，得出最優散熱風道，通過定向氣流將關節熱量導向主散熱區，以優化整機散熱性。
在技術迭代後，天工Ultra關鍵關節在持續奔跑狀態下，溫度可穩定控制在70℃以下，確保電機持續高扭矩輸出時不會因過熱衰減性能。
抗衝擊能力優化
在馬拉松級別的持續運動中，人形機器人每邁出一步，都意味著超百斤體重騰空後單腳落地，強力踩踏地面完成發力。這樣的高頻衝擊動作將在比賽中重複數萬次——任何一處結構疲勞、連接鬆動、零件損毀，都會導致整機癱瘓。
降低衝擊的最直接方式，就是減輕整體體重，質量越小，衝擊力自然越小 。但問題在於：要在保持全尺寸本體結構強度的前提下實現輕量化，對工程團隊是極大的挑戰。
為此，創新中心通過整機級拓撲優化，對天工Ultra進行系統性減重設計。團隊重點對腿部連桿等多處承力結構進行材料分佈優化，使結構性能不受影響的同時，顯著降低了整機質量，提高了運動能效與結構可靠性。
僅靠輕量化遠遠不夠。在重複衝擊中，本體還需具備緩衝與能量轉換能力。
為解決這一問題，天工Ultra的腿部連桿採用了剛柔耦合結構設計，腳部接觸地面瞬間可產生彈性形變。這種設計模擬了人類跟腱的儲能機制：落地時儲存彈性勢能，在推進時釋放助力，既可緩解峰值衝擊力，又能以勢能反饋輔助下一個邁步動作。
這不僅有效降低了機械衝擊對各部件壽命的威脅，也提升了整體的運行效率，使機器人能在長距離、長時間運動中保持穩定與連續性。
天工Ultra的本體硬件進化為其突破馬拉松級別的挑戰，提供了堅實基礎，然而硬件的強大僅僅是第一步。天工Ultra的“具身大小腦”進化，才是在馬拉松中獲勝的關鍵。
具身大小腦，馬拉松的真正門檻
在馬拉松這種戶外複雜環境中，天工Ultra要以均速7.91km/h的速度穩定到達終點，關鍵在於其卓越的具身大小腦能力。
基於“慧思開物”通用具身智能平臺，天工Ultra擁有數據驅動的端到端技能執行具身“小腦”以及由AI大模型驅動的任務規劃具身“大腦”。
憑藉“具身小腦”，研發團隊將本體歷史狀態信息轉化為短時記憶，使機器人能夠精準觀測當前狀態，並預測難以直接感知的狀態信息。
通過反覆迭代的強化學習仿真訓練，天工Ultra獲得了幾乎本能的平衡控制能力和抗干擾能力。即使遭受高達45Ns的外部衝擊——相當於成人用力踢足球的力道——或在雪地等複雜地形中被外力拖拽，機器人依然能自動保持平衡。
針對真實道路的突起、凹陷、減速帶和細小石子等干擾，天工的神經網絡引入了期望速度與期望落腳點的雙重控制指令，結合課程學習與獎勵機制，確保機器人在行走時能夠平穩通過複雜地形，並準確定位每個關鍵步點。
訓練還引入了多種複雜地形擾動條件，如轉彎、斜坡和不平整路面，使得機器人能夠實時調整步態與全身姿態，提升其在實際場景中的魯棒性和泛化能力。
“慧思開物”還賦予了天工由AI大模型驅動的任務規劃的“具身大腦”，幫助其在戶外複雜環境中有效選擇步態和路線，實現人類級別的地形通過能力。
在這次比賽中，“天工”機器人運用無線領航技術成功實現了自主跟隨導航和長程路徑規劃，成為全場唯一完全不依賴人工遙控的參賽選手。
天工Ultra自主跟隨前方的領跑者
它通過UWB傳感器精準鎖定並穩定追蹤領航員位置，其速度跟蹤精度誤差控制在0.1米/秒以內，姿態跟蹤偏差不超過3度，最終圓滿完成了21公里的長跑。
正是憑藉在本體硬件、具身小腦與大腦的極致打磨，天工Ultra才得以在馬拉松上一舉奪魁。
馬拉松之後，人形機器人的下一公里
人形馬拉松結束後，行業內出現了不少質疑的聲音：與其在公開場合展示奔跑，不如將資源投入到更實際的場景試點。這樣的活動，是技術進步，還是一次“炫技式作秀”？
然而，實際上，高速、長時間、穩定的移動能力，是人形機器人最基礎的能力。如果連穩定跑完21公里都做不到，它又如何勝任在工廠、商場乃至家庭中的實際任務？
從產業發展的角度來看，人形機器人已經走過了“Demo展示”和“融資故事”的階段。市場開始厭倦華麗的演示，商業化落地已成為2025年行業的關鍵詞。
而所謂商業化，拼的不是特技，而是基本功。基礎能力的強弱，決定了產品是否能夠“真正走進現實世界”。
參數可以寫進宣傳冊，但對標測試、競賽錘鍊和廠商間的真實對比，才是推動行業前進的關鍵機制。這正是人形馬拉松的最大價值所在。
未來幾年，沒有人會記得每一次比賽的冠軍是誰，但在一輪輪看似瑣碎的技術迭代與交流碰撞中，我們走向“通用人形機器人”的步伐正悄然提速。
許多人嘲笑這次馬拉松上，機器人走得蹣跚，但他們始終在走向未來，隨著行業交流的日益頻繁與技術的迭代，他們將越走越快，越走越穩。
我相信，我們現在離終點已不遙遠。
