中国队蝉联机器人世界杯冠军！下一个目标是踢赢人类

7 月 5 日，北美的人类世界杯（FIFA World Cup）正在如火如荼地推进。同一时间，韩国仁川松岛会展中心里，另一场世界杯也踢到了决赛日。只是场上的参赛者不是职业球员，而是一台台人形机器人。它们在人工草皮上奔跑、转向、寻找足球，与队友配合、向球门发起进攻。

当天午后，RoboCup 机器人世界杯的人形组大型组决赛正式结束。来自中国的清华大学火神队以 6:2 的成绩战胜中国农业大学山海队，连续第二年取得冠军。第三名则由来自北京信息科技大学的 Water 队获得。“世界杯”的领奖台上，第一次站满了中国队。此外，决赛前三名使用的是同一家公司的机器人：来自加速进化的 Booster T1。

图｜ 颁奖仪式合影

创办于 1997 年的 RoboCup，是全球机器人领域历史最悠久、影响力最大的国际赛事之一，也是目前规模最大的机器人足球竞赛。每年都会吸引来自中国、德国、日本、美国、巴西等数十个国家和地区的高校、科研机构及企业参赛。自创办之初，它还提出了一个极具挑战性的愿景：到 2050 年，让一支全自主人形机器人球队战胜当届人类世界杯冠军。

为什么要让机器人踢足球

要理解这一愿景从何而来，我们需要回到 1997 年。

那一年，机器世界还发生了另一件大事：IBM 超级计算机“深蓝”在国际象棋比赛中战胜世界冠军加里·卡斯帕罗夫（Garry Kasparov），证明机器能够在复杂规则下击败人类顶尖棋手。2016 年，AlphaGo 又战胜世界围棋冠军李世石，将 AI 的能力推进到更庞大的策略搜索与决策空间。

图｜ “深蓝”对战加里·卡斯帕罗夫（来源：Wikipedia）

虽然同样是让人与机器进行比赛，RoboCup 想回答的问题并不相同。如果说国际象棋和围棋证明了机器可以处理复杂的智力问题，那么足球要考验的，是智能能否真正进入身体。

无论是国际象棋还是围棋，它们都有一个共同特点：静态、规则固定、回合制、棋盘信息完全公开。足球几乎在每个维度上都与之相反：它是动态的、实时对抗的、信息不完整的。

球可能被对手挡住，队友的位置不断变化，机器人看到的图像还会受到光线、遮挡和运动模糊影响。它必须在“看不见球”的时候估计局面，在很短时间内决定是继续带球、传球、拦截还是射门。与 AlphaGo 主要解决策略搜索不同，机器人还必须把决策转化为身体动作，并在运动过程中不断根据环境变化修正自己的判断。

关于机器人踢足球过程的难度，RoboCup 联合会主席 Ubbo Visser 在接受 DeepTech 采访时，把它拆成了三个层次：首先，是单台机器人要完成感知、定位、移动和射门的能力；其次是三四台机器人之间要形成临时配合，例如越位陷阱的设置。更远的目标，则是让 11 台机器人能够像一支真正的团队那样协同制定战术。

这也是足球运动的难点所在：它并非单一动作的简单组合，而是一项涉及运动控制、视觉感知、实时决策和多主体协作的综合性挑战。

那为什么偏偏选择足球，而不是篮球、排球等其他运动？

加速进化认为，足球恰好在技术难度与通用性之间取得了平衡。相比之下，篮球对机器人手部操作、多人协作和身体对抗能力的要求更高，技术门槛过高，不利于大多数团队参与；排球虽然同样考验协作，但任务类型相对单一，难以全面验证机器人的综合能力。足球则几乎涵盖了导航、目标识别、运动控制、实时决策和团队协同等核心能力。

一旦这些能力能够在足球场上得到验证，就有望迁移到巡检、复杂地形移动、仓储物流和工厂协作等更广泛的真实场景。足球只是一个测试平台，真正接受考验的，始终是机器人的通用能力。

图｜清华火神队决赛现场（来源：加速进化）

一支等了二十年的队伍

在这条技术路线里，清华火神队是少数坚持了二十多年的队伍之一。

火神队成立于 2004 年，发起人是清华大学自动化系赵明国教授。2005 年，火神队第一次出现在 RoboCup 赛场。此后近二十年，这支队伍几乎年年打进总决赛，多次获得亚军，却始终差最后一步。

赵明国后来回顾那段经历时认为，当时团队虽然不断进步，但整体技术路线仍有提升空间，对复杂比赛环境的适应能力还不够。有一年，火神队在小组赛时表现出色，却在决赛中因机械系统故障，与冠军失之交臂。这些经历促使团队重新思考，机器人足球究竟应该沿着怎样的技术路径继续走下去。

于是此后数年，团队开始从两个方向开始进行调整。第一，随着产业逐渐成熟，机器人本体研发开始更多由企业承担。赵明国的学生，火神队前队长程昊毕业后创办加速进化，为 RoboCup 等赛事提供标准化的人形机器人平台，学校则将更多精力投入算法和智能系统研发。第二，团队开始从传统的规则编程，逐步转向强化学习等数据驱动的方法，让机器人能够通过学习不断提升能力，而不是依赖人工编写越来越复杂的规则。

近几年，随着具身智能的底层技术快速进步，大语言模型的能力从文本延伸到物理世界，视觉-语言-动作模型（VLA）和强化学习让机器人可以通过大规模仿真和预训练获得更通用的运动与决策能力。火神队将这些方法引入足球场景，让机器人从依赖预设动作逐步转向实时反应，在触球、射门等关键环节的决策和执行效率明显提升，自主起身等基础运动能力也不断完善。

2025 年 7 月，在巴西的萨尔瓦多，火神队第一次拿下 RoboCup 人形组大型组冠军。同年 AdultSize 组的亚军也是中国农业大学山海队。对中国机器人足球来说，这是一个重要节点：长期跟跑的队伍，终于在一个公开、可比较的赛事里拿到了结果。

火神队今年的卫冕，靠的不是对去年的惯性依赖。去年火神队的机器人关键能力是射门，今年则加入了传球技能。场地变大后，远距离直接射门更容易出界，把球控制到前场，再选择更稳妥的射门机会，胜率才会提高。按照赵明国的设想，机器人每年都要增加一到两项可用技能，再由决策系统把这些技能调度起来。

赛后接受采访时，RoboCup 联合会主席 Ubbo Visser 对 DeepTech 说，清华火神队的优势来自两方面：二十多年持续积累的软件能力，以及近几年逐渐成熟的硬件平台。随着机器人本体越来越稳定，比赛的竞争重点也会开始更多转向算法本身。

机器人足球进入平台时代

火神队夺冠的背后，也让加速进化进入了更多人的视野。

加速进化的 CEO 程昊曾是火神队的第三任队长，曾在清华大学自动化系完成本科和硕士学习。2023 年，他创立加速进化，团队核心成员多来自清华机器人控制实验室和清华火神足球队，长期积累集中在人形机器人本体、运动控制、软件系统和开发工具等方向。

某种意义上，这对师徒在同一条技术路线上完成了新的分工：赵明国所在的实验室继续专注算法研究，程昊的公司则负责提供机器人平台。两支决赛队伍使用的 Booster T1，正是加速进化提供的标准化人形机器人。

公开资料显示，T1 身高 1.18 米，重约 30 公斤，基础版拥有 23 个自由度，搭载 Nvidia AGX Orin，最高提供 2,000 TOPS AI 算力。他们即将发布的 Booster T2，则将搭载 NVIDIA Jetson Thor，AI 算力提升至 2,100 TOPS，是目前行业唯一一款搭载 2,000 TOPS 以上算力的双足人形机器人，可支持更复杂的具身智能模型部署与推理。

在 RoboCup，这类标准化平台的意义不只是多了一款机器人。过去，许多参赛队既要设计机械结构，又要开发关节、电控和软件系统，大量时间消耗在本体制造、调试和维修上，真正投入算法研究的精力有限，各队之间也很难在统一基础上比较软件能力。随着标准平台逐渐普及，更多队伍可以把重点转向感知、定位、决策和运动控制本身。

除了多支参赛队采用其机器人平台外，加速进化公司还与 RoboCup Humanoid League 合作，将 Booster T1、K1 等机器人纳入官方 Hardware Loan Pool，供缺少机器人平台的队伍申请借用，降低参赛门槛。本届 RoboCup 共有 38 支队伍使用了加速进化机器人，并包揽双足人形所有组别金牌。

图 ｜ 决赛当天现场（来源：加速进化）

平台之外，加速进化还陆续开放 RoboCup 方案、强化学习框架 Booster Gym、RoboCup Demo 等开发工具，让更多团队能够在统一基础上研发和比赛。赵明国也观察到，随着机器人平台、代码和论文越来越开放，队伍之间的学习速度明显加快。去年还只有少数队伍能够完成反应式踢球，今年已经接近标配；守门策略、连续传球等能力，也开始在更多比赛中出现。

这也是加速进化希望扮演的角色：不是只做一支参赛队背后的硬件供应商，而是成为一个面向开发者的平台型企业。公司最近推出的 Booster Studio，将代码编辑、仿真、实机调试和部署整合到同一工作流中，希望进一步降低机器人开发门槛。

在程昊看来，足球只是一个高密度验证技术的平台，而不是终点。真正的目标，是让这些在赛场上反复验证过的能力，最终进入教育、科研以及更广泛的具身智能应用。赵明国也持类似看法：通用智能不会凭空出现，更现实的路径，是先在一个标准场景里把能力从低分做到高分，再从反复试错中提炼出可以迁移的共同规律。

离 2050 还有多远

距离 2050 年愿景的到来，还有 24 年。我们不得不承认，机器人足球与人类世界杯之间，依然隔着感知距离、运动能力、安全性和系统可靠性等一道道技术门槛。

赵明国认为，未来几年机器人的基础运动能力仍会持续接近人类，但真正困难的是感知、决策与运动的协同；机器人之间踢出高水平比赛或许还需要 5 到 10 年，而真正与人类同场竞技，则需要更长时间。Visser 也表示，2050 年目标最终能够走多远，不仅取决于某一项技术突破，更取决于整个领域能否持续获得资金、人才和社区的长期投入。

但如果站在今年 RoboCup 的现场，这个目标似乎并非遥不可及。

与去年相比，今年比赛的观赏性已经明显提升。越来越多机器人能够完成连续传球、反应式踢球和门将扑救，比赛节奏也更加流畅。看台上的观众会因为一次漂亮的配合鼓掌，也会因为机器人摔倒发出惋惜的惊呼；当机器人重新站起、把球送进球门时，现场又会爆发出巨大的欢呼声。

孩子们围在场边追着机器人跑，研究人员则举着相机记录每一次成功与失败。这里既是一场国际机器人竞赛，也像是一场属于未来的体育赛事预演。

每一次传球、每一次摔倒后重新站起、每一次比去年更精彩的比赛，都在让机器人距离终极目标更近一步。而在这个过程中，人类与机器人也正在同一片球场上，共同见证彼此的成长。

https://spectrum.ieee.org/robocup-robot-soccer

https://link.springer.com/article/10.1007/s10514-024-10159-3

排版：唐逸蕊

注:封面/首图由AI辅助生成