全球首屆機器人“馬拉松”雖已落幕，但圍繞宇樹機器人G1“爆冷”翻車的討論卻層出不窮，其熱度生生碾壓了奪得冠軍的天工Ultra，面對“視頻演示沒輸過，實機展示沒贏過”的無情質疑，宇樹科技CEO王興興親下場“科普”，他的最新澄清，能否讓人信服？

01，AI機器人翻車，誰該背鍋？

4月19日，由中央廣播電視總臺北京總站參與聯合主辦的全球首個人形機器人半程馬拉松，在北京亦莊鳴槍起跑，全程21.0975公里，共20支機器人隊伍參跑，最終天工機器人Ultra順利沖線，以2小時40分42秒的成績拿下冠軍；

20支高水平隊伍參賽，最終只有天工Ultra摘得桂冠，屬實不易，可賀可喜，值得一提的是，或許是王牌產品拿下第一名帶來的信心鼓舞，天工母公司優必選科技亦于4月21日官宣，將在北京亦莊成立行者天工機器人全資子公司；

然，天工Ultra半馬第一名的光環和在奪冠地趁熱打鐵成立子公司的消息，卻被翻車的宇樹機器人的熱度給掩蓋了大半，網絡上鋪天蓋地都是關于G1“開局即癱倒死機”的討論，一度有網友坦言，宇樹科技輸了比賽，但卻成了最大的流量贏家；

4月20日，有網友在知乎發貼提問“如何看待宇樹機器人在這次馬拉松的發揮”，并且該網友還提及“春晚劉謙想互動一下直接癱了”、“有人針對宇樹宣傳視頻里機器人的酷炫動作進行毫無根據的推測，認為這些動作可能是動作捕捉技術生成的”、“所以我才說這家公司很可能是騙補貼或者割韭菜”；

針對該網友的質疑，宇樹科技CEO王興興本人罕見現身，他在該話題下面進行了詳細的澄清，他表示“春晚舞臺上是有復雜全自動走位和跳舞的，結束的時候下臺，舞蹈演員摸著后頸，是導演想要的表演效果，舞臺上全自動復雜變隊形都可以了，怎么可能不自動下臺”、“另外劉謙老師那個，您可以聽聽視頻里面的聲音，我們同事太激動，誤按了類似急停的按鈕”。

雖然王興興回應了部分質疑，但仍然有很多網友不買賬，在該提問下面的另一個熱門回答帖子的評論區，包括答主和網友皆表達了對宇樹機器人“諸如開發版才能做回旋踢，但問就是買不到”、“這種半成品理論上只應該存在于實驗室”等一系列質疑；

甚至還有熱心網友給王興興支了一招：“宇樹官方操作員帶著官方系統的標準機器人去杭州西湖跑一圈，噴子自然被打臉。”

據筆者觀察，截至發稿前，針對這些質疑，尚未見有宇樹科技官方或王興興本人的回復，那是否據此就能得出此次北馬“折戟”，鍋100%在宇樹科技這里呢？

筆者認為，非也！

02，宇樹G1整活：演繹or實力？

不可否認，宇樹發布的酷炫視頻有一定的整活式營銷驅動的元素和必不可少的前置條件，并不能完全反映消費者購買的機器人的真實水平，此次的北馬翻車確實對宇樹機器人的風評和團隊士氣或造成了一定的影響，但完全不足以讓宇樹元氣大傷；

機器人，尤其像G1這種人形機器人，跟大家想象的電子玩具還真不一樣，他確實與宇樹科技的第一版回應中提到的“調教功底”密不可分，宇樹科技作為原廠，調教G1以及復雜的編程的能力通常是要優于購買該機器人的第三方團隊的；

所以，我們可以說，現階段，面向C端的宇樹機器人，還很不完美，這也不光是宇樹科技一家的問題，哪怕大名鼎鼎如波士頓動力，現場演示也是各種翻車，而且也的確不能排除，宇樹樹大招風，太紅惹人妒（被惡意抹黑）的可能性；

先來看宇樹機器人的產品線布局，截至目前，宇樹的機器人產品已經在工業巡檢、應急救援、科研、安防、教育等領域展現出良好的適應性與超出預期的高效率，人形機器人相較傳統輪式機器人，在形態、運動能力和環境適應性方面是有顯著的差異化優勢的；

比如，現實的物理世界，電器按鈕、門把手、儀表盤、工廠工作站、洗衣機操作鍵、冰箱操控區域、電腦桌的高度、書桌、椅子……等一切物體，首先都是基于人體工程學設計或服務于人類的；

把機器人設計成“人形”，其實是一種“升維”，讓人形機器人也具備或接近人類四肢天然具備的一部分能力，比如Optimus可以使用螺絲刀擰螺絲，未來，進入千家萬戶，人形機器人能站能蹲，那么與人類交流時頭部視線能很好匹配，這種設計更利于協助養老或教育等場景

而這個能想象到的未來，很可能就是宇樹人形機器人正追尋的詩和遠方，至于這個未來還要多久？取決于技術的進步和商業生態的建設程度；

回到具體的產品層面，拿宇樹G1來說，它的基礎算力來自于機身搭載的8核高性能CPU，且支持智能OTA升級，供電方式來自于13串鋰電池，感知傳感器來自于深度相機+3D激光雷達，支持2次開發；

它的高算力模組來自英偉達的NVIDIA Jetson Orin，它的關節編碼器支持雙編碼器，通信能力上它支持WiFi 6和藍牙5.2，未來會否提供移動蜂窩網絡的支持？暫無法得知。此外值得一提的就是工業級交叉滾子軸承和低慣量高速內轉子永磁同步電機等；

把這樣一個復雜的硬件系統完美運行起來，難度可想而知，比如宇樹科技正是依托于高性能GPU和英偉達專用的GPU，通過DRL（深度強化學習），在仿真環境中模擬數萬次跌倒與站起，才最終實現了“摔倒自動爬起”等高難度動作；

具體來講，宇樹還需要提供包含設計視覺識別、空間定位和運動控制API，并允許開發者自定義動作邏輯的RoboCup SDK開發包，在實例運用中，讓G1可以基于特定場景的算法來識別物理世界，并通過DRL來優化動作表現；

如果還往深層次去部析，那勢必會涉及ASAP全身敏捷動作的學習策略，諸如運動跟蹤預訓練與真跡軌跡收集、增量動作模型訓練、策略微調與真實世界部署等一系列課題。

你能說它沒技術含量？

顯然不客觀！

但是，為什么距離大眾感知的智能機器人仍然差距很遠呢？直接原因也不復雜，主要像宇樹G1等這些人形機器的具身智能還處在萌芽階段，也就是說DeepSeek也好，豆包、Kimi、訊飛星火……也罷，目前尚無法直接賦能給到這些機器人。

這里面的機遇窗口，或許需要等待低功耗TPU的面世和高性能定制的LLM的成熟，因為DeepSeek等大語言模型歸根結底是跟人在打交道，那你跟機器順利打交道，需要的可能就不止人類理解的LLM了，當然這不是宇樹或者王興興一個人的時代重任，而是需要全行業來攻堅和突破……

此次的北馬“翻車”對宇樹而言，不見得是壞事，相反，會讓宇樹更專注于人形機器人長板技術上的精進，同時補齊短板，以加固護城河，對于一個有理想的科技企業而言，宛如G1一樣，“跌倒后再爬起”，從不丟人！

停止了創新的腳步，才是真正危險的開始

狂奔的宇樹，未來會帶來怎樣的驚喜？

拭目以待！

參考資料：

宇樹科技官網、ReadMultiplex、微博熱搜、知乎問答、部分圖源網