北京第二屆世界人形機器人運動會開幕,首日最吸睛的畫面不是傳統體育明星,而是人形機器人衝過100公尺終點:天工Ultra跑出9.39秒,快過牙買加短跑名將尤塞恩・博爾特在2009年締造的9.58秒男子100公尺世界紀錄;Honor旗下的Lightning則以9.47秒完成同一場預賽,同樣超越人類紀錄。
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但這些數字不能直接視為人類田徑紀錄被改寫。機器人賽事的競賽環境、身體結構、控制系統與運作限制都不同,而且報道提到部分機器人在衝線後失去平衡,甚至發生碰撞。真正值得關注的,是人形機器人技術進步的速度、賽事規模的擴大,以及業界能否證明它們不只是表演用的「吸睛道具」。
天工Ultra與Lightning跑出多快?
由北京人形機器人創新中心開發的天工Ultra,在100公尺預賽初段一度落後,之後追上並在接近終點時超越Honor的Lightning,最終以9.39秒奪得預賽第一。
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這個成績與一年前相比,進步幅度尤其驚人。天工Ultra在2025年首屆同項賽事的勝出時間為21.50秒;到2026年,正式預賽成績已縮短至9.39秒。
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Honor開發的Lightning在正式預賽以9.47秒排名第二。賽事開始前,這部機器人曾在準備測試中跑出9.32秒,最高速度達每秒14.5公尺。不過,9.32秒屬於測試成績,並非開幕日正式預賽的結果。
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| 成績 |
時間或數據 |
情境 |
| 天工Ultra |
9.39秒 |
開幕日100公尺預賽 1 3 |
| Honor Lightning |
9.47秒 |
同一場正式預賽 3 8 |
| Honor Lightning |
9.32秒 |
準備測試;最高速度每秒14.5公尺 13 |
| 尤塞恩・博爾特 |
9.58秒 |
2009年創下的人類男子100公尺世界紀錄 1 13 |
| 天工Ultra |
21.50秒 |
2025年首屆賽事勝出時間 3 8 |
單看秒數,天工Ultra比博爾特的紀錄快0.19秒,Lightning則快0.11秒。然而,機器人跑完標定距離的速度較快,並不代表它在田徑意義上就是更優秀的短跑選手。機器人的身體比例、驅動方式、控制演算法與安全限制均與人類不同;衝線後出現失衡,也提醒人們:最高速度只是性能的一部分,不能代表整體能力。
2.88公尺跳高:吸睛,但不等於正式人類紀錄
開幕式前的示範活動中,據報有一部人形機器人完成2.88公尺立定跳高,高於相關報道所提及、歸於哈維爾・索托馬約爾的人類2.45公尺立定跳高紀錄。
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這個比較確實相當震撼,但目前資料未充分交代機器人的開發者、測量方式與技術條件,因此不能據此宣稱正式取代人類田徑紀錄。較恰當的理解,是把它視為機器人在爆發力、平衡與動作控制方面的一次示範,而不是與人類競技項目完全等同的成績。
從展示舞台變成更全面的測試計劃
本屆賽事為期五天,於2026年8月22日至26日在北京國家速滑館舉行。主辦方列出的參賽規模為666支隊伍、2,056部機器人,來自16個國家、橫跨六大洲。相比2025年首屆賽事約280支隊伍、逾500部機器人和26個項目,規模明顯擴大。
2026年的賽程共有51個項目、1,301場比賽,分為傳統機器人運動項目與模擬真實工作場景的任務。 運動項目包括短跑、足球、乒乓球、武術、體操、跳遠、舉重及拔河等。
更能反映商業潛力的,則是場景化任務。這些項目模擬工廠、零售、物流與家庭工作,例如包裹分揀、手機裝箱、家居協助及其他服務活動。
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這種安排令賽事的意義不再只是「誰跑得最快」。短跑主要測試機器人在短距離內的動態移動能力;分揀包裹或包裝產品,則同時考驗視覺感知、物件抓取、耐力、重複操作能力與安全性。對工廠、倉庫或家庭而言,後者往往比一次性的極速表演更重要。
北京賽事為何不只關乎體育?
這場機器人大賽緊接北京世界機器人大會舉行。世界機器人大會於8月19日開幕,兩項活動在同一星期集中登場,成為中國機器人企業展示技術、尋找商業落地機會的平台。
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這也符合中國希望在人工智能人形機器人領域取得領先地位的更大目標。宇樹科技行政總裁王興興曾形容,機器人產業可能正接近機器人大腦的「ChatGPT時刻」,反映業界期待人工智能進步能讓機器人跨越更多工作場景。
與此同時,人形機器人也成為美中科技競爭的新戰線。美國聯邦通信委員會(FCC)在7月把新的外國製人形及四足機器人加入「涵蓋清單」(Covered List),理由是國家安全疑慮。這項措施針對尚未取得必要認證的新型號,可能限制中國製造商未來在美國市場推出新產品的能力。
因此,這個產業正處於「 spectacle 與審查」並存的階段:高速奔跑與高空跳躍能吸引目光,也能展示平衡、驅動與控制技術的進展;但它們本身無法證明機器人可以連續工作一整個班次、處理突發情況、不損壞設備,或以具競爭力的成本創造實際價值。
真正的紀錄,是能否可靠地工作
北京賽事開幕日顯示,人形機器人在受控環境下可以創造令人驚訝的成績;同時,機器人失去平衡等情況也說明,極限表現與穩定運作之間仍有距離。更重要的是,這些機器人的跑步成績並不能與人類田徑紀錄直接等量齊觀,必須放回不同的規則與條件下理解。
下一個真正的基準,已不是再拿博爾特或索托馬約爾作比較,而是機器人能否在現實環境中安全、反覆地完成分揀、包裝、搬運、協助與應變工作。業界目前仍要面對可靠性、成本及實際需求等未解問題。
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北京的人形機器人運動會之所以有價值,正是因為它把這種落差清楚呈現出來:競技表演證明機器人「可以做到一次」;工業與服務場景,則開始追問它們能否在條件不理想時再次做到,並且持續做到。這才是人形機器人能否從賽場走進工作現場的關鍵。