解析宇树科技春晚节目技术难点,展现前沿科技魅力。
三登春晚,宇树科技秀出哪些真功夫、新功夫?

与扭秧歌比

机器人有哪些“进化”?
从整体呈现来看,对比2025年蛇年春晚,宇树科技人形机器人的运动性能有了进一步提升,“进化”明显。对比2025年的《秧BOT》,今年的《武BOT》在技术上实现了多方面的迭代升级。 在观看今年春晚后可以明显感受到,宇树科技在人形机器人领域的技术积累正在不断深化。从动作流畅度到反应速度,再到整体协调性,《武BOT》的表现更加成熟稳定,展现出更强的适应性和灵活性。这种进步不仅体现在硬件性能的提升上,也反映在算法优化和系统集成能力的增强上。 作为观察者,不难看出,随着人工智能与机器人技术的持续发展,这类人形机器人正逐步走向更广泛的应用场景。而春晚作为公众关注的焦点平台,也为这类前沿科技提供了展示和验证的机会。
为呈现此次高难度武术表演,宇树科技在算法、硬件及系统层面进行了全面升级。
算法层面,团队升级强化学习框架,使机器人在仿真环境中自主掌握复杂武术动作及器械操作技能;同时应用融合感知的定位技术,有效解决高速运动中的定位漂移问题,实现精准导航与落点控制。
硬件层面,团队通过提升核心关节电机的功率密度,优化肢体结构强度,并对灵巧手和缓冲部件进行升级,以支持更高爆发力和更高冲击力的动态动作。 在当前机器人技术快速发展的背景下,这种对关键部件的改进显得尤为重要。提升电机功率密度不仅能增强机器人的响应速度和运动能力,还能在不增加体积的前提下实现更强的性能。同时,优化结构强度和升级灵巧手与缓冲系统,有助于提高设备在复杂环境下的稳定性和适应性。这些技术突破为机器人在工业、医疗、服务等领域的应用提供了更坚实的基础,也预示着未来人机协作将更加高效和安全。
系统层面,团队自主研发的集群自动控制系统,实现了从动作编排、队形设计到多机实时协同调度的全流程自动化,能够确保数十台机器人在复杂队形变换和高难度动作中实现毫秒级同步。 该系统的推出标志着我国在智能机器人协同控制领域取得了重要突破。通过高度精准的同步机制,不仅提升了多机协作的效率与稳定性,也为未来更大规模、更复杂场景下的机器人应用奠定了坚实基础。这种技术的成熟,将推动更多行业在自动化、智能化方向上加速发展。
表演中最大难点是什么?
节目中,宇树科技的机器人展示了多种武术动作,包括使用长剑、双节棍和长棍进行表演,并展现了醉拳、倒退避障以及后空翻等新技能。
在众多“功夫”表演中,最难的动作是什么?宇树科技表示,节目中最具挑战性的动作主要集中在三个类别,每个类别都面临不同的技术难题。
首先,物品交互动作(如棍法、双节棍、宗师剑)中,难点在于机器人对器械状态及外部扰动的实时感知与自适应控制。人类习武需通过反复练习形成手感,机器人同样需要“习得”这种能力。
为此,团队通过为器械建立物理模型,并在仿真环境中开展大规模的强化学习训练,使机器人具备了对手中器械的动态感知能力和精准的力矩控制能力。 从技术发展的角度来看,这种基于物理建模与仿真训练的方法,标志着机器人在操作复杂器械方面迈出了重要一步。它不仅提升了机器人的环境适应性,也为未来更复杂的自主操作任务奠定了基础。这种技术突破有助于推动智能制造、医疗辅助等领域的进步,具有重要的现实意义和应用价值。
宇树科技在机器人上配备了自主研发的灵巧手,能够实现武术道具的快速更换和稳定抓取,进一步提升了机器人的操作灵活性与实用性。 从技术角度来看,这种灵巧手的引入不仅体现了企业在机器人末端执行器领域的创新能力,也展示了其在实际应用场景中的深度思考。武术道具的快速更换功能,意味着机器人具备更强的适应性和任务多样性,而稳定抓持则保障了操作的安全性与可靠性。这为未来机器人在表演、教育甚至竞技等场景中的应用打下了坚实基础。
其次,环境交互动作(如跑酷翻桌、蹬墙)的核心挑战在于高速运动中对相对位置的精准估计,以及落足点的动态调整。工程师通过在仿真环境中穷举可能出现的位姿偏差,训练机器人在奔跑过程中实时规划脚步,最终实现对桌面、墙面等障碍物的稳定跨越与借力。 这一技术突破展现了人工智能与机器人学深度融合的潜力。在复杂多变的现实环境中,机器人不仅要具备强大的感知能力,还需在极短时间内做出精确决策。这种基于仿真的训练方式,为未来智能机器人的应用拓展了更多可能性,尤其是在应急救援、军事侦察等高风险场景中,具有重要价值。
最后,地面极限动作(如空中连续翻转)对机器人在硬件性能、软件系统、运动控制以及定位融合技术等方面提出了全面的高难度挑战。任何一个环节存在不足都可能引发失败。
团队通过硬件结构升级、电机性能优化、运控算法迭代以及多传感器融合定位,在多部门协同攻关下,不仅完成了高难度特技动作,还能实现空翻后的厘米级落点控制。
在产品型号选择上,让更高、更重的H2秀功夫,本身更具挑战。
与更广为人知的G1相比,H2虽“初出茅庐”,但表现颇为惊艳,其在节目尾声以“剑宗大师”形象压轴登场。在张弛有度的剑法之后,H2牵起少年武者的手,共同向前抱拳行礼。在千里之外的义乌分会场上,H2身披大圣重甲、手持金箍棒,脚踏由B2W机器狗扮演的“筋斗云,”从天而降。
H2的身高比G1高出约40%,重量则是G1的两倍。在H2上实现相同动作,对算法和硬件性能的要求远高于G1。此外,H2脚下的筋斗云由B2W进行装饰,全身配备重甲的H2总重量超过85公斤,重心高度约为2米,即使轻微的倾斜也会对下方的载具产生较大的扰动,这体现了B2W卓越的承载能力和稳定性。
最核心的技术是什么?
表演背后所依赖的,是宇树公司多项核心技术,其中最为关键的是全自主集群控制技术——这项技术使得数十台机器人能够在舞台上无需外部定位系统的辅助,实现自主协调与表演。 从技术角度看,这种全自主的协同能力不仅展现了企业在人工智能与机器人控制领域的深厚积累,也预示着未来人机协作在更多场景下的可能性。随着技术不断成熟,这类应用或将拓展至更广泛的领域,如工业自动化、智能服务等,推动行业向更高层次发展。
这意味着数十台机器人在舞台上无需依赖外部定位系统,完全依靠自身传感器实时感知周围环境,自主进行路径规划、动态调整队形,并且在出现偏移或受到干扰后能够自动恢复,实现了从快速移动、对位到动作执行的全过程全自主协同。
在定位上,宇树科技团队运用AI融合定位算法,通过人工智能对自身感知数据进行处理,并与3D激光雷达信息实现深度结合,每秒可处理上百次环境数据,该算法确保了机器人在高速运动后仍能保持精确的定位能力。
硬件层面,宇树科技的机器人配备有3D激光雷达,能够实时对舞台环境进行扫描和定位,精准掌握自身位置。据记者了解,此次登台的G1、H2型号机器人均搭载了禾赛科技的JT128激光雷达,为演出提供了高精度的环境感知能力。 这种技术的应用不仅提升了机器人的自主导航与定位能力,也进一步增强了其在复杂场景中的适应性与稳定性。激光雷达的加入,使得机器人在舞台上的动作更加流畅、准确,为观众带来更高质量的表演体验。同时,这也反映出国内高端传感器技术在智能机器人领域的深入应用,具有重要的技术示范意义。
运动控制上,团队通过微调通用预训练控制模型,使机器人在武术表演中具备了精准的位置调整能力,结合AI融合定位算法,有效保障了动作的整齐与协调,提升了整体表现效果。 **看法观点:** 这一技术突破不仅体现了人工智能在机器人控制领域的深入应用,也展示了其在提升表演艺术精度方面的潜力。通过算法优化与模型微调,机器人不再只是执行预设动作的工具,而是能够根据实时环境做出适应性调整的智能体,为未来人机协作的舞台表演提供了新的可能性。
舞台技术如何迁移至现实场景?
机器人在节目中的表现,不只是简单的技术展示,更是未来实际应用的预先演练。
宇树科技表示,节目中攻克的技术难题,与机器人在真实场景中面临的挑战高度相通,具备明确的应用迁移路径。
例如,支撑整场武术表演的集群自动控制系统,成功解决了数十台机器人在复杂队形下的实时调度与动作同步难题。这项技术不仅展现了高精度的协同控制能力,也为多机器人系统的应用拓展提供了新思路。其核心价值在于能够实现大规模设备的高效统筹,未来有望广泛应用于工业场景中的多机器人协同巡检、仓储分拣及装配流水线等任务,推动智能制造向更高水平发展。该技术的突破,标志着我国在智能控制领域又迈出了坚实的一步。
在棍法及夺棍环节中,机器人需要在抓握器械的同时应对来自人类的外力冲击,这背后的核心技术是外力介入下的柔顺操作控制。这项技术能够使机器人在受到外部干扰时仍保持稳定与灵活,从而提升其在复杂环境中的操作能力。该技术可直接应用于精密装配、重物搬运、家政服务等多个领域,有助于机器人在实际作业中实时感知并适应外部扰动,进一步增强系统的鲁棒性。 从技术发展的角度看,这种柔顺操作控制不仅体现了机器人在动态环境中的适应能力,也标志着智能机器人向更接近人类操作方式迈进了一步。未来,随着这类技术的不断成熟和普及,机器人将在更多高要求的场景中发挥重要作用,为工业与生活带来更高的效率与安全性。
跑酷中的翻桌动作要求机器人在高速移动过程中准确判断自身与障碍物之间的相对位置,并实时调整步态以完成跨越。这种能力本质上属于动态环境中的相对定位与交互控制,与机器人在货架间搬运货物、在狭窄空间内移动、以及上下楼梯等任务的需求高度契合。
节目中展示的技术方案具备在动态运行状态下迅速完成位姿调整的能力,这一技术在实际应用场景中将有效提升机器人的作业效率与环境适应性。 该技术的突破表明,机器人在复杂、多变的现实环境中能够更加灵活地应对挑战,为工业自动化、服务机器人等领域带来更高效、更智能的解决方案。随着这类技术的不断成熟和应用,未来机器人在各类场景中的表现将更加稳定可靠,进一步推动相关行业的技术升级与创新发展。
宇树科技认为,这些技术进展不仅保障了此次武术表演的顺利呈现,同时也为机器人在工业和服务业中实现全身动态操控以及多机协同作业提供了可复用的技术基础。
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