人形机器人作为人工智能与机械工程的交叉前沿，正逐步从实验室走向现实应用。其中，具身智能的突破尤为关键——它要求机器人不仅具备“思考”能力，还需通过身体与环境实时交互，完成复杂动作。

自1997年IBM“深蓝”计算机击败国际象棋世界冠军后，人工智能领域亟需新的标准问题。尽管AlphaGo(2016年)在围棋领域的突破引发关注，但其本质仍属于静态决策类问题。相比之下，机器人踢足球被提出为更具挑战性的新目标——RoboCup联盟于1996年成立，并设定2050年实现人形机器人战胜人类世界杯冠军的愿景。

1.国际象棋与机器人足球的对比

关键差异：机器人足球需解决去中心化运算（规则禁止依赖场外计算机）、实时动态响应（如避障、协作）及硬件-算法协同优化问题，本质是具身智能的全面体现。

2.RoboCup的技术验证与早期实践

早期RoboCup实验通过小型机器人验证了端到端自主踢球的可行性。利用仿真环境训练强化学习策略，机器人可实现寻球、踢球等基础功能，但受限于硬件算力与传感器精度，仍需外部相机辅助定位，且无法应对高强度对抗。这些实践虽原始，却证明了分布式决策与动态控制的可行性，同时也暴露了硬件性能（如关节驱动、能源效率）与算法鲁棒性（如多机协同策略）的瓶颈。

近年来，一系列的技术突破聚焦于机器人倒地后快速起身的难题，涉及高维运动规划（多关节协调）、复杂碰撞检测（地面接触点优化）及抗干扰能力。

全球研究团队通过多样化方法攻克这一挑战：清华大学赵阳团队基于三维空间动态建模模拟人类快速起身动作；上海交通大学优化关节驱动策略以提升速度；UIUC采用强化学习框架实现自适应训练。共性目标是通过算法泛化（如两阶段课程学习）兼容硬件不足，实现2.5-3秒内稳定起身，并适应斜度地面、负载干扰等复杂场景。

3. 机器人足球的具身智能内涵和未来展望

机器人足球的具身智能内涵体现为感知-运动一体化、去中心化协同与抗干扰鲁棒性。视觉定位需与动态运动实时闭环，11个机器人需独立决策并共享局部信息（如球位置、对手动向），同时应对碰撞、环境突变等不可预测因素。这一场景更贴近人类真实世界的复杂性，要求硬件与算法深度协同。

当前技术瓶颈包括电机功率与散热限制高强度运动、仿真-现实鸿沟（如摩擦力偏差导致策略迁移失效）以及多机通信延迟问题。未来发展方向涵盖混合控制模式（结合AI自主决策与人类远程干预的“物理电竞”）和全身智能协同（拓展至攀岩、骑自行车等多任务场景），同时需通过硬件革新（高功率密度电机、长效电池）与算法鲁棒性提升（跨场景泛化能力）推动技术落地。

1.团队发展历程

清华大学人形机器人足球队成立于2004年，长期参与RoboCup赛事并多次获奖。团队历经多代机器人迭代：

初期阶段：以学生竞赛为主，侧重基础运动控制；

产业化合作：2023年，团队核心成员成立加速进化公司，致力于人形机器人产品的开发。2024年，加速进化BR002机器人和Booster T1机器人相继亮相，展现了强大的运动能力和智能化表现。

2.技术实现路径

团队采用仿真与物理实验结合的强化学习框架：

仿真训练：在虚拟环境中训练机器人行走、抗干扰与动态避障能力；

物理部署：将策略迁移至实体机器人，并通过视觉系统实现环境感知与目标定位。

例如，针对“倒地后快速起身”问题，团队提出两阶段课程学习法：

基础阶段：在简化平面环境中训练机器人完成正面、侧面起身动作；

强化阶段：引入复杂干扰（如斜度地面、负载压力），提升抗扰动能力。

最终策略可实现连续20次被推倒后稳定起身，耗时仅2.53秒。

3.混合控制模式创新

为应对复杂比赛场景，团队提出“AI辅助+人工遥控”的混合模式：

常规场景：机器人自主决策（如踢球、避障）；

异常处理：人类操作员介入，解决AI无法应对的突发情况（如策略冲突或环境突变）。

该模式被定义为“物理电竞”，结合了人工智能的实时响应与人类的全局判断优势。

1.动态环境下的多任务协同

运动控制：需实现稳定行走、快速转向与抗碰撞能力；

视觉感知：实时定位球、球门及对手位置，并动态调整策略；

多机协作：11台机器人需共享信息并协同攻防，避免决策冲突。

2.硬件与算法的兼容性优化

关节驱动：提升电机功率与响应速度，满足高强度动作需求；

仿真现实鸿沟：通过策略泛化补偿硬件性能不足（如仿真训练中预设关节力限）。

3.异常处理与鲁棒性提升

突发干扰：如被撞击倒地、球路径突变等，需快速恢复并调整策略；

长期稳定性：确保机器人在长时间比赛中维持性能（如散热、能源管理）。

人形机器人的发展标志具身智能从单一功能向全身协同的跨越。踢足球作为典型挑战，不仅验证了动态环境下的技术可行性，更为通用人工智能提供了实践框架。未来，随着硬件性能提升与算法创新，人形机器人有望在更多领域复现人类运动智慧，最终实现“像人一样”的自主性与适应性。

(本文根据“2025具身智能机器人发展大会”会议速记稿整理而成)