人形機器人作為人工智能與機械工程的交叉前沿，正逐步從實驗室走向現實應用。其中，具身智能的突破尤為關鍵——它要求機器人不僅具備“思考”能力，還需通過身體與環境實時交互，完成復雜動作。
一、RoboCup與人工智能的挑戰性演進 自1997年IBM“深藍”計算機擊敗國際象棋世界冠軍后，人工智能領域亟需新的標準問題。盡管AlphaGo(2016年)在圍棋領域的突破引發關注，但其本質仍屬于靜態決策類問題。相比之下，機器人踢足球被提出為更具挑戰性的新目標——RoboCup聯盟于1996年成立，并設定2050年實現人形機器人戰勝人類世界杯冠軍的愿景。 1.國際象棋與機器人足球的對比 關鍵差異：機器人足球需解決去中心化運算（規則禁止依賴場外計算機）、實時動態響應（如避障、協作）及硬件-算法協同優化問題，本質是具身智能的全面體現。 2.RoboCup的技術驗證與早期實踐 早期RoboCup實驗通過小型機器人驗證了端到端自主踢球的可行性。利用仿真環境訓練強化學習策略，機器人可實現尋球、踢球等基礎功能，但受限于硬件算力與傳感器精度，仍需外部相機輔助定位，且無法應對高強度對抗。這些實踐雖原始，卻證明了分布式決策與動態控制的可行性，同時也暴露了硬件性能（如關節驅動、能源效率）與算法魯棒性（如多機協同策略）的瓶頸。 近年來，一系列的技術突破聚焦于機器人倒地后快速起身的難題，涉及高維運動規劃（多關節協調）、復雜碰撞檢測（地面接觸點優化）及抗干擾能力。 全球研究團隊通過多樣化方法攻克這一挑戰：清華大學趙陽團隊基于三維空間動態建模模擬人類快速起身動作；上海交通大學優化關節驅動策略以提升速度；UIUC采用強化學習框架實現自適應訓練。共性目標是通過算法泛化（如兩階段課程學習）兼容硬件不足，實現2.5-3秒內穩定起身，并適應斜度地面、負載干擾等復雜場景。 3. 機器人足球的具身智能內涵和未來展望 機器人足球的具身智能內涵體現為感知-運動一體化、去中心化協同與抗干擾魯棒性。視覺定位需與動態運動實時閉環，11個機器人需獨立決策并共享局部信息（如球位置、對手動向），同時應對碰撞、環境突變等不可預測因素。這一場景更貼近人類真實世界的復雜性，要求硬件與算法深度協同。 當前技術瓶頸包括電機功率與散熱限制高強度運動、仿真-現實鴻溝（如摩擦力偏差導致策略遷移失效）以及多機通信延遲問題。未來發展方向涵蓋混合控制模式（結合AI自主決策與人類遠程干預的“物理電競”）和全身智能協同（拓展至攀巖、騎自行車等多任務場景），同時需通過硬件革新（高功率密度電機、長效電池）與算法魯棒性提升（跨場景泛化能力）推動技術落地。
二、清華大學人形機器人足球隊的技術實踐 1.團隊發展歷程 清華大學人形機器人足球隊成立于2004年，長期參與RoboCup賽事并多次獲獎。團隊歷經多代機器人迭代： 初期階段：以學生競賽為主，側重基礎運動控制； 產業化合作：2023年，團隊核心成員成立加速進化公司，致力于人形機器人產品的開發。2024年，加速進化BR002機器人和Booster T1機器人相繼亮相，展現了強大的運動能力和智能化表現。 2.技術實現路徑 團隊采用仿真與物理實驗結合的強化學習框架： 仿真訓練：在虛擬環境中訓練機器人行走、抗干擾與動態避障能力； 物理部署：將策略遷移至實體機器人，并通過視覺系統實現環境感知與目標定位。 例如，針對“倒地后快速起身”問題，團隊提出兩階段課程學習法： 基礎階段：在簡化平面環境中訓練機器人完成正面、側面起身動作； 強化階段：引入復雜干擾（如斜度地面、負載壓力），提升抗擾動能力。 最終策略可實現連續20次被推倒后穩定起身，耗時僅2.53秒。 3.混合控制模式創新 為應對復雜比賽場景，團隊提出“AI輔助+人工遙控”的混合模式： 常規場景：機器人自主決策（如踢球、避障）； 異常處理：人類操作員介入，解決AI無法應對的突發情況（如策略沖突或環境突變）。 該模式被定義為“物理電競”，結合了人工智能的實時響應與人類的全局判斷優勢。
三、人形機器人踢足球的核心技術挑戰 1.動態環境下的多任務協同 運動控制：需實現穩定行走、快速轉向與抗碰撞能力； 視覺感知：實時定位球、球門及對手位置，并動態調整策略； 多機協作：11臺機器人需共享信息并協同攻防，避免決策沖突。 2.硬件與算法的兼容性優化 關節驅動：提升電機功率與響應速度，滿足高強度動作需求； 仿真現實鴻溝：通過策略泛化補償硬件性能不足（如仿真訓練中預設關節力限）。 3.異常處理與魯棒性提升 突發干擾：如被撞擊倒地、球路徑突變等，需快速恢復并調整策略； 長期穩定性：確保機器人在長時間比賽中維持性能（如散熱、能源管理）。
四、總結 人形機器人的發展標志具身智能從單一功能向全身協同的跨越。踢足球作為典型挑戰，不僅驗證了動態環境下的技術可行性，更為通用人工智能提供了實踐框架。未來，隨著硬件性能提升與算法創新，人形機器人有望在更多領域復現人類運動智慧，最終實現“像人一樣”的自主性與適應性。 (本文根據“2025具身智能機器人發展大會”會議速記稿整理而成)