【机器人赛场：“偏科生”被淘汰】
在本届世界人形机器人运动会上，人形机器人天工Ultra以8.64秒跑完100米，刷新人类纪录，其“小个子”队友天工Omni以45.66秒拿下400米小型组冠军，“捂脸跑”姿势迅速在社交网络出圈。然而，赛道另一侧的场景赛气氛却安静得多，机器人们被送进新能源汽车充电、图书整理等各类任务中，这些项目虽少有戏剧化场面，却更接近人们愿意为机器人付费的场景。
这两类赛项，恰好把人形机器人行业的两道难题摆在了同一座场馆里：一边挑战身体极限，一边检验真实任务的完成度。北京人形机器人创新中心有限公司（下称“北京人形”）带着天工Ultra、天工Omni、天工3.0和天轶2.5 - TE四款机器人参加41个项目，最终拿下15金、12银和18铜，奖牌总数位列第一（数据来源于官方公告），在竞技赛和场景赛中均名列前茅，是本届赛事上少有的全能型选手。
过去几年，人形机器人擅长制造话题，一段打拳或跳舞视频就能获海量关注。但运动会上，它们面对的是无后期剪辑、现场直播的环境，赛场会让机器人的真实能力暴露在计时器和任务规则之下。
田径赛很刺激，100米看爆发，400米考验弯道控制，1500米兼顾速度与能耗。天工Ultra不仅创造了8.64秒的100米最快纪录，还以38.15秒摘金400米、2分21秒64在1500米实力夺冠。机器人速度提升，对关节、电机和控制系统都是巨大考验，研发团队要在机身重量、动力和散热之间找到平衡，算法还要随时修正步态，任何一环出错都可能输掉比赛。
场景赛规则更复杂。以“智慧充电服务岗”为例，机器人要开启三款汽车的充电口盖，完成取枪、插枪和拔枪动作。图书整理也类似，机器人要判断书籍与书架位置，正确“拿”和“放”，即便环境变化仍能完成任务，这体现了泛化能力。
闭幕式中，场景赛压轴项目「综合五项」像是对北京人形技术理念的完整切面，天工3.0凭借通用全身控制（WBC）技术包揽金银，是场景赛中唯一获得金牌的双足人形机器人。与行业中更多将全身控制用于展示型动作不同，北京人形把WBC推向真实任务执行，要求机器人在连续任务中实现边走、边感知、边操作，统一协调双腿、躯干和双臂，完成全身移动操作，这对控制精度、实时性和鲁棒性提出了更高要求。
如果说田径赛场把瞬时性能推到极限，场景任务则更考验机器人的可靠性与泛化能力，两类能力都是通用人形机器人必须补齐的拼图。尤其在工厂、救援等低容错场景中，一次失误就可能中断整套流程，甚至带来安全风险。
兼顾这两项能力并不容易。身体要对模型指令快速反应，并将执行过程中的偏差即时反馈给系统。速度越快，留给纠错的时间就越短；任务越长，误差累积的概率就越高。算法和硬件需要在大量实践经验中反复磨合，这也是具身智能相比纯软件模型更难的地方。
本届赛事中，北京人形派出了四名分工明确的“考生”。天工Ultra负责短跑、长跑和跳跃，把高动态运动能力推向上限；尺寸更小的天工Omni负责短跑及障碍跑，验证感知移动与敏捷控制；天工3.0负责综合五项，挑战啦啦操、举重、拔河和应急任务，其中综合五项以明显优势夺冠；天轶2.5 - TE则负责新能源汽车充电和图书整理等作业项目，展示长流程作业能力。最终，他们不仅拿下奖牌榜总数第一，更在竞技赛和场景赛中两线告捷。
【全能战队：是怎样炼成的】
在一众具身智能厂商中，拿下奖牌榜第一的为什么是一家国家级创新中心？这得从它的平台路线说起。
2023年11月，京城机电、优必选、小米机器人和亦庄机器人等单位共同发起成立北京人形。成立之初，它便把通用本体和具身智能模型列为共性技术攻关方向。2024年4月，机器人母平台「具身天工」发布；次年3月，通用具身智能平台「慧思开物」问世。同年，北京人形升级为国家地方共建具身智能机器人创新中心，软硬件并行也成为其平台路线的核心。
「具身天工」是一套可扩展的本体基础，关节系统、机械构型和运动能力在这里沉淀，再形成天工Ultra、天工Omni等产品。「慧思开物」采用“具身大脑决策、具身小脑执行”的架构：大脑负责解析指令和现场信息，小脑则把决策转化为动作。
此次竞技任务和场景任务都建立在这两层平台之上，四款机器人分头作战，背后共享着同一套技术逻辑：一脑多机，一技多用——这相当于解决了机器人最现实的两笔成本：开发时间和交付成本。
“一脑多机”指的是机器人的跨本体复用。传统机器人系统通常围绕一款本体开发，更换本体后，“大脑”也得重来。北京人形今年发布的具身大一统模型Pelican - Unify解决了这个问题：同一个插接任务换到另一款机器人上，不必再从头训练，既能减少重复研发，也能让一套模型和数据服务于更多产品。
“一技多用”则让机器人实现了跨场景迁移。「慧思开物」把一个复杂任务拆成移动、抓取和放置等基础技能，再根据任务重新组合。例如，机器人在搬运中学会的抓取技能，可用于分拣项目；训练成熟的导航能力，也能服务于充电或巡检任务。
这套思路在实际任务中效果明显。北京人形机器人创新中心具身智能产业应用组负责人李国镇在复盘场景赛时提到，新能源汽车充电场景存在不少工程难题，如室外光照会放大感知误差，机器人移动过程中还会遇到线缆缠绕，机器人既要协调导航、避障，规划动作，还要完成最后的精细插接。得益于「慧思开物」，团队将感知、移动和插接分别交给了不同模型处理，即便环节出现问题，也可针对该环节进行单独优化，从而降低长流程任务的调试复杂度。与此同时，这套架构也能把能力沉淀为技能包，未来还能用于无人车场站补能、高速公路充电服务等。
本体解决“有什么”，模型解决“怎么用”，而生态，决定了“能走多远”。它把北京人形的平台带出原厂团队，让更多力量参与进来。本届运动会上，北京人形联合清华大学、北京大学和深圳大学等30余所高校及产业伙伴，组织60多支队伍，使用近200台机器人参赛。北京人形为参赛者开放了平台和工具包，让不同的团队在同一技术底座上进行开发，也让平台得到了真实场景的更多锤炼。
生态也是具身智能跨过规模化门槛的必经之路。机器人面对的行业任务高度分散，一家公司很难独自吃透所有工艺。开放底层能力后，产业伙伴可以各自解决更熟悉的问题，最终让平台能力变得更加强大。技术能力只有走出一家公司的边界，各个参与方的经验才可能转化为产业的共同积累。这条路注定需要更长周期，也把北京人形带向了下一道考题。
【“国家队”：啃硬骨头】
具身行业面临一个现实：当越来越多机器人进入工厂和服务场所，“偏科”选手已经越来越难拿下新订单。如今，只会跳舞或打拳的机器人已不再新鲜，只有体系化能力，才能决定一家企业能否跨过最重要的商业化门槛。
正因如此，北京人形的“国家队”属性显得更加重要。它不仅要研发模型与整机，还要围绕行业共性问题建设底座，推动成果向产业流动。这意味着它要做一些在商业上并不讨巧的工作。模型研发周期很长，做标准化接口也很难立刻贡献收入。纯商业公司面对生存压力，通常会优先攻下更快形成订单的场景，而国家级创新平台则不仅要把目光抬到技术无人区，也要低头处理工程上的各种“脏活”。
北京人形选择把这些底层投入沉淀到开放平台中。它同时开放本体和软件：天工的机械图纸、机器人描述文件及SDK已经面向开发者开放，「慧思开物」则提供模型能力与工具链。开发者可以在已有成果上继续训练和部署，减少重复搭建基础系统的成本。
行业常说不要重复造轮子，人形机器人眼下却连“轮子”的尺寸和接口都没有统一。不同本体连接模型时需要大量适配，应用方采购机器人后还要重新理解底层系统。而北京人形扮演的角色就在于“赋能”，它帮助合作伙伴跳过重复搭建底层系统的阶段，直接围绕行业需求做适配，让机器人更快走向项目交付。
换句话说，这支“国家队”走的是一条更实际的产业路线：在推动技术落地的同时，通过开放平台与合作伙伴共同扩展场景，把能力带进更多行业。正如上面提到的综合五项赛事中，北京人形正在推动WBC从“单一技能控制器”向通用全身控制模型演进。针对赛项中不同任务对运动能力差异巨大的挑战，通过引入MoE多模型融合架构，将不同运动与操作能力统一到一套控制框架中，根据机器人状态、任务目标和环境变化动态调用、组合不同控制能力，实现走跑、姿态及高度调整、全身协同操作等技能的自然衔接。这个赛项的夺金，验证的不只是某一个动作，而是机器人面对连续、多样、非结构化任务时的通用运动智能和全身自主作业能力，也是全身控制技术从“高动态展示”走向“真实场景干活”的一次重要验证。
对北京人形来说，这就是一种长期主义：持续投入一套短期难以变现、却能为行业节省大量试错成本的基础设施。它所积累的能力因此可以走出原厂团队，成为更多机器人继续向前的起点。赛场上的两条路线，在商业化中同样可以相遇。竞速和障碍赛训练出的移动能力，可以继续用于巡检及救援；举重与拔河验证的高负载控制，会成为搬运和清障的技术储备。跑得更快、跳得更高，短期内未必直接对应商业收益，却能提前暴露当下技术的边界，为更广泛的应用储备能力，也让技术先在现实世界扎下根来。
这些能力还要从赛场流向行业，在更多真实项目中继续打磨。北京人形所强调的“开源开创、共创共赢”，正是希望让合作伙伴接过已经验证的技术成果，共同推动它们走向成熟。第二届世界人形机器人运动会，也提供了一个观察行业变化的切片：当比赛从单项竞技走向实际任务，行业评价机器人的标准也随之改变。机器人必须努力成为“全能选手”，才能收获一张进入产业的门票。北京人形在竞技赛和场景赛同时取得成绩，让“不偏科”的技术路线完成了一次集中验证。但奖牌或许只是当下成果阶段性的验证，这套全栈研发与平台开放体系的长期价值，仍要在赛场之外继续回答。运动会已经结束，真正漫长的全能赛才刚刚开始。
