第二届世界人形机器人运动会开幕在即。赛场之外，一场关于机器人如何“学会”运动、乃至走入家庭的产业链协作正在全速推进。从关节模组的量产，到动作数据的采集，再到"大脑"模型的训练——记者在赛前探访了三家位于中关村具身智能产业园的企业，探寻机器人如何从赛场上的“表演者”成长为家庭中的“好帮手”。人与机器共生的日常，或许比我们想象的更近。

从“表演”到“干活”：机器人是怎么变聪明的？

机器人要走进家庭，先得过"身体"这一关。在卓誉瑞创的实验室里，记者看到了为机器人提供"肌肉与骨骼"的核心零部件——关节模组。这家实现了电机、减速器、驱动器、编码器全栈自研的企业，年产能已达30万台。

公司董事会秘书谭鹏表示，行业正在经历技术路线的快速收敛：“在2024年、2025年，大家还都在追求高速定制化的产品，小品种多批量，一台机器人只做个10台、30台、50台，去做原理性、验证性的应用。但是今年同一个机型，采购规模达千台以上的客户就有十几二十家。同时从整个行业的横向来看，A厂家和B厂家，肩关节的位置、肘关节的位置，大家出现部分相似性，可能用同一款或相似的一到两款就可以收敛整个行业。”

与此同时，核心零部件也在不断升级迭代，为机器人踏入家门筑牢安全底线，谭鹏说：“我们最新推出的第四代力矩电机的整体温升（温升，指设备工作温度减去环境温度的差值），要比上一代低了20度左右。我们机器人要走进家庭，有一个非常重要的点，就是安全。现在很多的关节模组运行2个小时，它的外壳温度在80度左右，如果人摸到这个机器人可能就烫手了。”

有了能安全运行的身体，下一个问题是：机器人如何学会做家务？走进诺亦腾机器人的数据采集实验室，高级技术经理冯劼正身穿布满27个惯性传感器（IMU）节点的全身动捕服，反复做出抓球、运球的动作。每一个细微的发力都被实时转化为数据流，映射到一旁的机器人身上。

“这样机器人就可以和我同步运动，这叫机器人的全身摇操作。我可以通过这套解决方案去到真实环境，操作一些复杂任务，然后给到机器人去做训练和学习”，冯劼说。

如何让机器人更智能？这离不开海量数据的“喂养”。诺亦腾构建了三类数据采集体系：一是运动数据，教机器人保持平衡、站得稳跑得稳；二是操作数据，教机器人倒水、叠衣、拧瓶盖；三是环境交互数据，教机器人在陌生家居场景中自主判断、灵活应对。

据诺亦腾机器人副总裁、合伙人李遥介绍，现目前公司的数据年产能已达45万小时，但这只是开始：“现在的数据是极其稀缺的，最简单的把杯子从A点拿到B点，有很多机器人做这类实验已经做得不错了。但是当它真正到实际的场景，当场景发生泛化，光照发生泛化，被操作物发生泛化，各种真实场景中的突发状况出现时，这个任务的完成率还是有一些问题。所以我们还需要不断地再去积累足够数量的高质量数据集。”

数据之外，机器人要真正独立完成任务，还需要具备一颗能理解世界的“大脑”。无界动力做的正是这件事——让机器人不仅能看懂、听懂指令，还能像人一样理解物理世界的规律。比如，知道杯子掉在地上会碎，推门需要多大劲，从而在各种真实场景中自主、灵活地完成任务。

无界动力创始人兼CEO张玉峰表示在即将开幕的2026世界机器人大会上，他们将推出机器人与咖啡师、往来顾客共生的沉浸式咖啡店：“柜台内是咖啡师去做咖啡，柜台外是我们机器人进行咖啡的端送、桌面的整理、桌椅的归位。我们也一直说2025年是人形机器人量产元年，2026年是操作智能的量产元年。今年我们会看到一个0到1的突破，机器人真正在大家看到的工业、商业场景中开始落地。”

从跑步磕绊到超越人类速度，从春晚扭秧歌到在咖啡店里打工，机器人的进化是硬件、数据与模型的三重奏，是上下游产业链的协同共振。

（北京广播电视台记者黄渝婷）

编辑/ 王鹏