机器人跑马拉松的技术突破：从仿生设计到具身智能的进化

一、引言

2025 年 4 月 19 日，全球首个人形机器人半程马拉松在北京亦庄落幕。天工机器人以 2 小时 40 分 42 秒的成绩夺冠，其背后是机械工程、AI 算法、能源管理等多学科的深度融合。这场比赛不仅验证了机器人的长距离运动能力，更标志着具身智能（Embodied AI）从实验室走向真实场景的关键突破。

二、核心技术解析

1. 仿生机械设计

1.1 轻量化与高动态性能

天工 Ultra 采用碳纤维复合材料骨架，身高 1.8 米、体重 55 公斤，相比前代减重 15%。其腿部关节搭载自研一体化电机，扭矩密度达 320Nm，配合刚柔耦合结构设计，可承受 45N・s 的冲击（相当于职业拳击手重击）。这种设计使机器人在奔跑时关节冲击力降低 30%，同时保持 12 公里 / 小时的峰值速度。

1.2 运动控制算法

• 强化模仿学习：通过动作捕捉记录人类跑步姿态，在虚拟环境中进行百万次强化训练。天工团队采用 “基于状态记忆的预测型强化模仿学习” 方法，将动力学模型与强化学习结合，使机器人在雪地、沙地等复杂地形中仍能保持稳定步态。
• 多模态传感器融合：搭载 16 线激光雷达（测距精度 ±2cm）、IMU（角速度精度 0.01°/s）和立体摄像头，通过卡尔曼滤波实时融合数据，实现毫米级定位。

2. 能源与热管理系统

2.1 快速换电技术

天工 Ultra 采用模块化电池设计，单块电池续航 6 公里，比赛中通过 3 次快速换电（5 公里、10 公里、16 公里）完成全程。换电过程仅需 90 秒，通过超宽带无线定位技术实现电池精准对接。这种设计参考了矿卡换电机器人的 4 分钟全自动换电技术。

2.2 高效散热方案

关节电机内置温度传感器，结合风冷散热系统，使连续奔跑时关节温度稳定在 65℃以下。天工团队通过热仿真优化散热结构，将散热效率提升 30%。

3. 具身智能架构

3.1 分层决策系统