随着第二届世界人形机器人运动会即将开赛，国内人形机器人产业链企业也在做最后的准备。8月17日，北京青年报记者走进中关村（海淀）具身智能创业产业园区，实地探访多家人形机器人产业链企业。透过硬件、数据、算法等产业关键环节，探究人形机器人从赛场样机走向实际应用的进程。

零部件：技术收敛，打开量产产能窗口

北青记者首先来到为人形机器人整机制造提供硬件支撑的北京卓誉瑞创机器人科技有限公司。其展厅内，整齐排列的核心元器件和核心零部件格外引人注目。

作为机器人的“肌肉”，关节模组直接决定机器人运动能力。据了解，这家成立十余载的企业，实现电机、驱动器、减速器、编码器四大核心部件全栈自研，为本次人形机器人运动会多家参赛队伍提供关节硬件。

在现场，卓誉瑞创董事会秘书谭鹏介绍：“公司现有员工四百余人，研发人员占比突出。产品已经拿到汽车、医疗以及防爆等行业相关认证，关节模组可以落地医疗手术机器人、矿下防爆巡检等特殊场景。随着自动化产线投产，11月关节模组产能将提升至每月6万台，2027年规划年产150万至200万台，头部人形机器人企业客户渗透率达到50%-60%。”

据了解，随着行业出现明显的技术路径收敛，不同厂商的机器人关节结构也出现趋同，定制化需求减少，这为自动化产线建设提供基础。

对于机器人的定位，谭鹏强调：“机器人不是简单替代人，更多是填补劳动力空白。一方面承接人不愿意做的重复繁琐劳动；另一方面承接人难做到的高危作业，例如井下、油气、抢险救援场景等。当前四足机器人订单占比约六成，人形机器人占四成，防爆、工业缝纫等工位已经出现实际落地案例。”

 数据层：人本采数，筑牢实操能力底座

第二站，北青记者来到诺亦腾机器人科技（北京）有限公司，现场测试工程师正有条不紊地进行模型测试。机器人跟随调试员的肢体动作，复刻打篮球、跑步、抓取，做得惟妙惟肖。

据介绍，诺亦腾机器人作为具身智能数据全链路基础设施提供商，其具身智能数据全链路覆盖数据采集、数据治理、分发等完整环节。

具体讲，机器人通过大空间动捕系统，采集人体姿态，叠加触觉传感器采集压力、力度信息，视觉传感器采集第一人称/第三人称RGB/深度视觉信息，形成多模态数据集，用于机器人模型训练。就此，诺亦腾机器人副总裁、合伙人李遥表示：“仅仅依靠网上视频素材训练机器人远远不够。以抓取篮球为例，视频只能看到动作姿态，却无法获取抓握时的压力、摩擦力等物理信息，缺少这些关键信息，机器人很难稳定完成抓取。”

“当下行业最大痛点就是高质量人机交互数据稀缺，市面上随手可得的互联网视频数据缺少物理交互信息，仿真数据和真实世界存在偏差。想要机器人在光照变化、物体摆放改变的现实环境中稳定完成拿取杯子这类基础任务，都需要大量真实场景数据反复训练。”李遥强调，“高质量数据不只是动作姿态，还包含力反馈、环境畸变处理、物体交互等多维度信息。真机实采的数据质量最高，但采集成本高。行业正在探索轻量化采集设备，希望未来可以以一种无感的方式，将普通人做家务的真实动作采集为高质量、高可学习性的训练数据，扩充数据集。”

针对即将启幕的人形机器人运动会，诺亦腾机器人已经为不少参赛的机器人本体公司提供数据资源。“我们期待高质量数据集能够充分赋能机器人模型训练，提升机器人运动能力，助力各参赛机器人在赛场上发挥出更高水准。”李遥满怀期许地表示。

算法端：实景试炼，淬炼操作智能内核

最后，北青记者来到主攻人形机器人通用大脑与操作智能算法的无界动力（北京）技术研发有限公司。在现场，各类人形机器人零部件被检测、合装，工作人员正在对整机开展调试作业。

无界动力创始人兼CEO张玉峰表示：“2025年是人形机器人量产元年，2026年是操作智能量产年，人形机器人不再只做跑步、表演，开始真正走进工业、商业场景干活。”

据了解，行业去年更多是运动能力展示，今年已经出现液晶屏工厂物料转运、物流包裹扫描分拣等真实试点。工信部、国资委也推动国央企和科技企业开展实景实训项目，加速机器人落地。

谈及人形机器人上岗咖啡店，张玉峰解释：“工业场景任务固定，适合打磨基础技能；而咖啡店人流多变，光线环境复杂，物体种类繁多，非常适合训练模型的环境泛化能力。工业与商业场景的数据积累，能够双向反哺具身智能大脑迭代。”

张玉峰介绍，团队很多人才来自智能驾驶赛道，自动驾驶是具身智能已实现大规模量产的垂类，这类人才对物理世界的理解，相比纯大模型团队更具备工程落地优势。

谈及第二届人形机器人运动会，张玉峰表示：“赛事已经从单纯比拼运动能力，拓展到真实场景操作比拼，为行业提供很好的评测舞台，期待未来携第三代轮臂、双足机器人参与赛事。”

文/北京青年报记者 翟天一
摄影/北京青年报记者 翟天一
编辑/胡克青