5月25日晚，《CMG世界機器人大賽·系列賽》機甲格斗擂臺賽在浙江杭州拉開帷幕，這是全球首個以人形機器人為參賽主體的格斗競技賽事。

賽事采用身高130cm、體重35kg的四臺宇樹G1機器人，身著黑、粉、紅、綠四種顏色護具，其搭載深度相機實現180°廣角視野，具備快速恢復平衡和自主起身能力，其電池續航達2小時，最高移動速度達2米/秒。

大賽分為表演賽和競技賽兩大板塊。表演賽中，人形機器人結合燈光與音樂編排，充分展現其協同控制與動態響應能力。競技采用積分制，共3回合，每回合2分鐘。擊中頭部、軀干為有效擊打，手部動作有效擊打計1分，腿部動作有效擊打計3分。倒地一次扣5分，被擊倒8秒內無法起身則扣10分，本回合結束。

在格斗中，需要機器人能做出基礎動作和識別對手精準打擊。因此在操作方式上，本次比賽中宇樹科技的機器人的操作除此前已知的手柄控制外，還用到了語音控制和體感控制兩種操作方式。基于多種操作方式，此次格斗比賽中，宇樹科技機器人展示出了刺拳、勾拳、踢腿、閃避等9種格斗動作，也展示了快速起身和部分主動識別跟蹤對手的能力。這是目前全球范圍內已知唯一能實現這些能力的機器人。

▍比賽過程概覽

在前兩輪比賽中，出手凌厲的“緞機巧匠”小粉PK運籌帷幄的“AI策算師”小黑；走位出其不意的“甲胄木蘭”小紅對戰招數扎實穩健的“能量樞衛”小綠。“AI策算師”與“能量樞衛”戰勝對手成功晉級決賽。

在最后的決賽中，“能量樞衛”超高爆發力率先出擊，一記迅猛的膝踢擊中對手；“AI策算師”踉蹌后迅速恢復穩定，隨后開始以一連串的直拳反擊逐步打亂對手節奏。

經過激烈角逐，操作員陸鑫操控的“AI策算師” （小黑）憑借精準的戰術決策和穩定的發揮，以積分優勢擊敗對手，奪得冠軍，獲得 “格斗之星” 稱號。

▍技術成果解析

縱觀整場宇樹G1格斗賽，從機器人跌倒后類人化的流暢起身，到精準的戰術閃避與組合拳連擊，機器人在攻防轉換中展現出的動態平衡能力與算法驅動下的快速響應機制，充分驗證了機器人底層運動算法與機械結構的協同優勢，為機器人運動控制技術樹立了新的標桿。

和此前展示的跑步、跳舞、后空翻等所處的環境不同，G1在本次格斗比賽中，需要面臨的是隨時會給自己施加干擾的動態互動環境，同時，格斗要求機器人在快速變化的環境中實時調整姿態、預判對手意圖，而且高度的對抗性更是會給整個系統的穩定性帶來更多的挑戰，機器人需要在外力沖擊下（如被擊打或打滑），需通過短時記憶和動態調整維持平衡。

在比賽過程中，機器人想要迅速做出拳擊、踢腿、閃避等連貫且穩定的格斗動作，而且打得中對手，則需要基于人工智能的運動控制算法，精準處理多關節協同運動，實現毫秒級響應，并且表現出優秀的平衡性，本次比賽中，宇樹G1精準的打點和靈活的閃避技巧就足以令人驚嘆，畢竟視覺數據處理和動作規劃需消耗大量算力，雖然人為幫助校對了一部分，但反應速度可以說非常快。

站得穩，是人形機器人落地應用的必修課。走路、跑步、跳舞、空翻，再到如今的格斗競技，人形機器人的穩定性和控制力也在經受越來越復雜的考驗。機器人如何在極大的外部沖擊下保持平衡，一直是備受關注的焦點。

其技術難點在于機器人需在毫秒級響應中協調多關節運動，避免二次失衡。而且格斗中機器人需頻繁做出快速、劇烈且方向多變的動作，如揮拳、踢腿、閃避、移動等，這些動作會產生較大的沖擊力和扭矩，容易使機器人失去平衡。同時，機器人要準確完成各種格斗動作，如出拳擊中特定部位、踢腿達到一定高度和力度，需要多個關節精確協同運動。比賽中機器人需要持續輸出較高的功率來支持其運動和各種功能，因此需要可靠的能源供應系統。

可以說格斗場景能全面檢驗機器人的機械結構、運動控制、傳感器融合和智能決策能力，例如動態平衡、抗沖擊性、多模態感知協同等。

除了格斗動作，倒地以后能不能在8秒內快速起身，是這場格斗賽事中至關重要的一項評判依據，也是對人形機器人軟硬件技術的一次抗壓試驗。看似簡單的起身動作，在過去數十年內一直是人形機器人的巨大瓶頸，而如今，宇樹機器人基于運動控制算法，調用機器人全身29個電機同步配合已經能夠輕松完成，展現出強大的快速恢復能力。

一般而言，機器人不僅需要具備高扭矩的關節電機以支撐快速起身動作，在摔倒時可能因慣性較大導致損傷，還需通過輕量化材料與結構設計減少沖擊，同時保證足夠的機械強度，這種魯棒性更是衡量其智能化與實用性的關鍵指標。而且隨著算法、硬件與感知技術的進步，這一能力將加速推動機器人在救援、工業等場景的落地應用。

綜合而言，本次宇樹的格斗賽操作方式融合了動作控制、智能決策等多種算法模型，當操作人員發出“勾拳”“踢腿”等指示的時候，機器人的感知系統會迅速定位對手并構建地圖數據，決策系統根據學習訓練評估環境、目標和指令，生成可執行策略路徑，最后由控制執行系統完成動作，而機器人自身的高爆發力動力系統為動作力量的輸出提供強大支持；仿生機械結構設計既能保證動作柔韌性，又能有效緩沖外部壓力；超大關節運動角度空間則讓機器人能更出色飽滿地完成格斗指令。

▍仿真技術應用

除了本次賽事所使用的機器人采用國產自主研發的核心技術，為了在賽場上展現出最佳狀態，參賽隊伍在賽前還進行了大量仿真訓練，不斷提升人機協同的默契度。宇樹G1通過深度強化學習和仿真訓練優化算法，這使得其才能應對實際場景中的多個突發干擾。

來自不同領域的操作員與機器人協同執行格斗動作，制定出多樣的格斗策略，從簡單的攻擊閃避到復雜的連招配合，每一個動作都經過反復練習。其機身留存的明顯訓練“傷痕” 便是有力見證 ——機身上分布著深淺不一的凹陷與剮蹭痕跡。這些 “傷痕” 雖多為皮外傷，卻清晰記錄著研發團隊在技術打磨過程中付出的心血與努力。

宇樹科技董事王其鑫5月25日晚間在央視直播中介紹：“讓機器人學會一套動作，不是一件容易的事情。現在我們其實都依靠AI的技術手段來讓機器人學習。首先動作捕捉會基于一些專業的格斗運動員，（根據）他們的動作捕捉數據，讓機器人在虛擬的世界里來學習這些動作。”

另外一位專家Jean也推測，宇樹應該也針對拳擊中特定的場景進行專門的算法優化。針對格斗場景進行了特定的動態平衡補償算法和抗干擾傳感器融合方案，提升機器人在對抗中的容錯率。

有網友指出，傳統遙控控制方法像提線木偶，而宇樹的機器人明顯有著“肌肉記憶”。通過強化學習，G1能自主探索最優平衡策略，快速擊打后回正。這種“自進化”能力，使其在擂臺纏斗中展現出遠超預判的穩定性：即便被撞擊也能通過軀干扭轉快速復位。

▍結語與未來

這場被主持人稱為“科普展示賽”的格斗秀，實則是人形機器人技術的壓力測試場。

在12回合的對抗中，宇樹G1暴露了動態運動控制與實時感知的不足、動態控制延遲、傳感器噪聲干擾等問題，即便在人類遙控操作之下機器人也會遇到“意外情況”。比如主動攻擊的機器人反而撲空、失去穩定性倒地，機器人退后尋找角度，卻意外被擂臺圍繩纏住；兩個機器人在纏斗當中意外卡住，最終裁判出手將其分開…….

但正是這些技術細節，卻也驗證了抗沖擊結構、多模態感知協同等技術持續創新設計的可行性。正如一位投資人賽后所言：“擂臺上每一聲金屬撞擊，都是行業邁向實用化的一記重錘。”

“娛樂化賽事是技術商業化的催化劑。”另一位投資人也指出。正如F1賽車推動汽車技術革新，機器人格斗正在催生新型傳感器、高密度電機等產業鏈創新。

或許正如有網友所說：“今天在擂臺上測試的，不是機器人的戰斗能力，而是人類與智能體共存的未來范式。當G1從擂臺走向工廠、家庭、救援現場，人形機器人這場始于娛樂的技術狂歡，終將在現實中找到它的終極意義。”