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何小鹏为机器人剪腿 “验明正身”!走猫步科技魔法究竟如何炼成

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2025 年 11 月 6 日,小鹏汽车的发布会上演了戏剧性的一幕。为了平息公众对新一代机器人里面藏着真人的猜测,工程师当场剪开了机器人的腿部肌肉,露出了内部精密的机械骨骼。



这个举动相当硬核,被小鹏汽车董事长称之为“六子剖腹”式的自证。他希望这是最后一次当众剖开机器人的身体验明正身。与其说是回应质疑,不如说是一次自信的反击。不过,这也确实点燃了大家的好奇心:现在的机器人走路,已经到了以假乱真的地步了吗?



从最初的摇摇晃晃,到现在能上 T 台,走猫步,这背后可不是简单的一句技术创新能解释的。让机器人好好走路,这是一场跨越了半个世纪,融合了力学、控制学和 AI 的科学长跑。下面咱们就来看一看,机器人要想像人一样优雅地行走,究竟要闯过几关?

走路的真相:与重力的“危险博弈”

首先我们要明白一件事:无论对人类还是机器人来说,走路的本质都是一样的,这其实是一场体态与重力的持续博弈。如果你想要追求稳定,就注定寸步难行。事实上,我们的每一步,都是在即将摔倒和重心失控中完成的,而我们的身体,则是在努力让这个摔倒的过程可控。

为了不让我们的身体真的摔倒,人类的身体演化出复杂的神经反馈机制。而科学家们则通过仿生学观察,逐渐把人类的行走模式,总结成可靠的数学模型。

1968 年,南斯拉夫科学家奥米尔・武科布拉托维奇(Miomir Vukobratović)提出了零力矩点(ZMP)理论。这是个听起来很玄乎的名字,但它解决的问题非常朴实,就是让机器人能够知道自己失去重心的程度。

什么叫做零力矩点呢?用句大白话来说,就是你站立的时候,地面给你的支撑力在你脚底下的那个核心发力点。这个点的位置,地面对你产生的支撑力的合力矩为零。你站立的时候,只要这个点处在你两个支撑脚覆盖的安全区域里,你就肯定不会摔倒。

你可能会想,这不就是重心嘛,干嘛搞这么复杂?

哎,这就是零力矩点的厉害之处啦。当你静止站立的时候,零力矩点与你的重心在地面上的投影是完全重合的。但是,当你行走或者奔跑的时候,两个点就不在一块儿了。你奔跑的时候,你的重心投影可以完全处在你的支撑脚之外,但是你并不会摔倒。



但是,如果你的零力矩点跑到了你的支撑脚范围之外,那摔倒的趋势可就无法挽救了。这是因为,零力矩点是面支撑力和惯性力共同作用的平衡关键点,一旦它跑出脚的范围,就意味着地面没有任何接触点能产生足够的力,来抵消身体的倾倒力矩。

零力矩点理论的伟大之处,在于它把全身的力气、惯性、重力这些复杂玩意儿,简化成了一个在地上需要盯紧的平衡点。机器人只要控制好动作,确保这个点不出圈,它就不会摔倒。

不过,光知道如何不摔倒还远远不够,机器人还得知道怎么走路。如果让机器人计算全身几十个关节该怎么动,那它的 CPU 估计当场就烧了。于是,科学家们又想了个偷懒的妙招,叫做线性倒立摆模型(LIPM)。



这个模型就像是把复杂的机器人简化成了一根顶着重物(重心)的棍子。它假设机器人的重心始终保持在同一个高度上,就像我们端着水走路,尽量不让水洒出来一样。这么一简化,计算量就可以实现瞬间暴跌。

机器人大脑的主要任务,就变成了“我这根棍子下一步该往哪儿倒,脚该往哪儿迈才能接住”的简单问题。它们不用过分关注我的膝关节应该顺时针转动多少度这种问题。现代机器人,就像这次出圈儿的小鹏 IRON,都是用这种简化思维来高效规划基本步伐,再用零力矩点理论来随时检查一下自己有没有摔倒的风险,再进行微调,就可以了。

告别机械步:机器人如何从“稳”到“美”

解决了机器人不摔倒的问题,新的挑战来了:怎么才能走得像个人呢?早期的机器人,比如著名的 ASIMO,虽然走得很稳,但总给人一种姗姗学步的幼稚感,虽然它们的稳定性其实不差,但看起来就是一副不靠谱的样子。



就算是跑得比你还快的马拉松冠军,也没让人觉得它很厉害。



所以,强行控制机器人姿态,只想着如何让它不摔倒的前提下尽量快,肯定是永远达不到优雅的目的的。人类走路之所以优雅,是因为全身都在为双腿打配合。

你走路时摆动的手臂,不仅仅是为了好看,它更像是一个平衡仪。手臂和腿的反向摆动,会巧妙地抵消掉身体旋转的冲动,让你走得更直。而我们的骨盆也不是焊死的,它会轻微旋转,这不光能让你迈开步子,还能让你的重心保持稳定,整个动作行云流水。



对机器人来说,这就难了。因为大脑存在的最原始功能,就是协调全身的肌肉。而机器人想要做到这一点,计算量不是一般的大。

机器人没有与人类对应的肌肉组织,它们的运动能力,取决于它的关节马达。所以这个问题就没有办法通过仿生学来解决。因为机器人与人类在这一点上完全不一样。肌肉的好处是,任何一个动作,都是很多块肌肉合作完成的。肌肉和肌肉可以自己跟自己较劲,实现动作的稳定性。而机器人的每个关节都是独立运行的,一个马达运行的时候,其他的马达帮不上忙。



当一个机器人只关心动作和平衡的时候,它走路的样子必然不会太好看。

为了解决这个难题,工程师们对关节马达进行了一系列的升级。最重要的升级,就是让关节马达能够反向感知到自己运行过程中遇到的阻力。比如说,现在新款的机器人都在使用的关节叫做「行星滚柱丝杠」「高精度减速器」,放着原理不谈,一听这名字就高大上的不得了,有没有?

这些新设备能让机器人感知到脚底和地面的互动,感知到轻微的失衡给不同关节带来的不同的压力。这就好比你赤脚走在沙滩上,能自动调整力道,实现每一步的软着陆。这种柔性步伐处理,正是机器人告别哐哐砸地式硬核行走的秘密武器。

能后空翻却走不好猫步?秘诀不在爆发力

讲到这里,我知道你肯定是不服气的。

因为你明明看到像宇树 H1 这类机器人,能跑能跳能翻跟头,上了擂台你都打不过它,这运动能力只能用逆天形容的机器人。为什么它们走路时,我还是觉得很不靠谱呢?总不会小鹏 IRON 展示机器人,比宇树的拳击手还能打吧?



这是一个非常核心的问题!答案是目标不同和结构差异。

首先,会武术和走路好看不是一个目标。

这就像博尔特是百米飞人,但他上 T 台走猫步肯定不如超模更自然。宇树等机器人展示的后空翻和太极拳,其实是在展示它们的极限动态能力、关节爆发力和平衡鲁棒性。这是在追求“更高、更快、更强”,是在证明它从高空落下来能快速完成平衡的能力。刚刚我们已经说了,这两项能力在于对走路本质的理解能力上。

而小鹏 IRON 这次展示的T 台猫步,是在展示机器人步态的拟人性和动作的自然度。这是在追求“更像、更真、更美”的新目标。小鹏想要做的事情,是我走路的姿态,能骗过你的眼睛。这是两条截然不同的技术内卷方向。

除了目标不同以外,小鹏的 IRON机器人之所以能拟人行走,其灵魂在于它腰胯的结构。

你可以自己试试:如果你走路时,锁死你的腰和胯,只靠大腿带动小腿往前倒腾,你的姿态一定会变得非常僵硬,只能靠左右晃动整个上半身来倒脚。这就是很多机器人机器感的来源。

不用去看机器人,只要去看看黑猩猩就知道。黑猩猩也可以直立行走,但是它们没有人类灵活的骨盆结构,所以也就无法模拟人类闲庭信步的走路姿态。



人类之所以走路自然,是因为我们有极其灵活的腰部和骨盆。我们走路时,骨盆会有一个轻微的水平旋转——就像扭秧歌一样,这个动作能自然地送出我们的腿,让步幅更长、更顺滑。同时,骨盆还有一个侧倾,来配合重心的转移。

这就是走出猫步的关键。小鹏 IRON 之所以看起来如此妖娆自然,恰恰是因为它在硬件结构上拥有了足够多的腰部和胯部自由度,并且在控制算法上学会了如何使用这些自由度,去复现人类行走时那套极其复杂的全身协调联动。



所以,一个能后空翻的机器人,可能在那一瞬间把所有功力都集中在了腿部和腰部的爆发上;但一个能走猫步的机器人,则必须时时刻刻精妙地控制全身的几十个关节。

让机器人走猫步的两大核心操作

刚刚说过,同时协调好全身的关节,是一个极其消耗算力的工作。以前的机器人几乎无法完成这样复杂的实时计算,那新一代的机器人又是如何完成的呢?

传统的控制方法,就像是给机器人编好了一套广播体操,每一步都按预设脚本走。遇到问题再灵活处理。这就导致机器人虽然平衡能力极强,但总是遇到沟沟坎坎就出现磕磕绊绊,虽然依然站立不倒,但总是显得很狼狈。

而新一代机器人,比如小鹏 IRON,开始启用 AI 大模型和强化学习。这就像是给机器人请了个随身教练,而不是塞给它一本死记硬背的说明书。以前是先规划,再检查,最后应对。而现在 AI 大脑则用神经网络实现一步到位,它看到所有传感器数据,包括视觉、平衡感、脚底压力、关节压力等数据,然后凭感觉指挥全身关节动起来。



这种感觉怎么来的?其实跟婴儿的姗姗学步是一样的,就是靠练。强化学习就是让机器人在虚拟世界里,像个蹒跚学步的婴儿一样,进行几十亿次的试错。摔倒了,爬起来,调整一下;走顺了,就给个奖励。久而久之,AI 自己就能“悟”出最高效、最省力、最自然的走路方式,甚至学会人类工程师都设计不出的高级动作。

光会走还不行,还得走得好看,比如走出猫步。这就需要进行模仿学习了。工程师们会请来专业的舞蹈演员或模特,穿上布满传感器的动捕服,记录下他们走猫步时的数据。然后,AI 就像个学生一样,拼命复刻老师的动作,学习人类步态的风格、节奏和韵律,特别是那些藏在腰胯里的灵魂细节。这才是从工程品走向艺术品的关键。

所以,再回头看小鹏发布会上剪皮验骨那一幕,我们看到的就不仅是机械了。

那轻盈的猫步背后,是零力矩点理论打下的稳定地基,是倒立摆模型规划的最优路径,是高精度且具备反馈能力的关节提供的柔性力量,更是人工智能大脑通过几十亿次摔倒和模仿后,悟出的行走智慧。

所谓内藏真人的质疑,其实是对科技进步的最高赞誉。这看似魔术般的真实感,恰恰是半个世纪以来,科学家们用最严谨的物理和数学算出来的。怎么样,这样的机器人距离被你接受,进入你的家庭还有多远?留言区里说说吧。

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