4月19日，一场看似“不可能”的比赛在北京亦庄上演——全球首个“人形机器人半程马拉松”成功举办。20支来自全国各地的机器人团队同台竞技，最终，一款名为“天工 Ultra”的人形机器人以约2小时40分钟的成绩完成比赛，斩获冠军。

这不仅是一次技术展示，更是一场AI与现实深度融合的里程碑式实验。

当我们在关注它的速度时，更值得探究的问题是：机器人为什么要学人跑步？这场21公里的挑战，对人工智能与机器人技术意味着什么？

在人类眼中，跑步是自然而然的动作，但对人形机器人来说，这是一项高度复杂的“系统性挑战”。

完成一场21公里的半程马拉松，机器人需要进行超过25万次精密的关节协同运动。尤其是像天工 Ultra 这类身高接近180cm、体重达55kg的机器人，其惯性更大，对各部件的协调控制要求极高。每一次奔跑，关节必须协同发力，误差极小，才能保持稳定前行。

更大的挑战来自续航。与人类“喝水补能”不同，机器人完全依赖电池供能。据了解，天工 Ultra 每块电池续航仅6公里，这意味着比赛期间需要更换3次电池。其中一次摔倒，正是因为电量不足导致。

此外，持续运行会带来电机过热、系统失调等问题。真正考验的，不只是“能不能动”，而是“能不能一直动”。

要让机器人真正具备自主奔跑的能力，背后是AI算法、感知系统与运动控制技术的深度融合。

天工团队采用的是“强化模仿学习”方法：先通过动作捕捉技术记录人类跑步姿态，再将这些动作数据输入仿真环境进行数千次模拟训练。机器人通过“学中练，练中调”，不断优化自己的运动策略。

这一过程中，AI不仅学习动作，更要判断地形、适应坡度、处理障碍。这离不开强大的环境感知系统与实时姿态调整模块。

当机器人真正走出仿真世界，进入真实环境，就意味着它能在不断变化的场景中进行决策与自我修复——这正是“具身智能”的关键所在。

很多人好奇：为什么非要把机器人做得像人一样高、学人一样跑？这真的有必要吗？

答案是肯定的——现实世界是为“人”设计的。从门把手到电梯按钮，从工具使用到家居空间，只有人形机器人才能自然融入这些系统环境。

参加马拉松并不是“作秀”，而是对机器人在真实世界中长期、稳定运行能力的全场景验证。在复杂地形下奔跑、调整重心、精准摆臂，不仅是模仿人类，更是为保持平衡、减少能耗服务的工程设计。

真正优秀的人形机器人，追求的不是“像人”，而是“实用”。

人形机器人跑马拉松不是终点，而是起点。

当具身智能不断演进，这些机器人将具备更强的环境理解与任务执行能力。无论是服务于家庭照护，还是参与工业巡检与应急救援，机器人将成为人类工作的有力补充者。

据《2025人形机器人与具身智能产业研究报告》预测，中国人形机器人市场规模将在明年达到82.39亿元，占全球市场的一半。可以预见，这场“跑步竞赛”只是未来无限可能的开端。

在一扇门，我们始终关注人工智能如何落地应用，如何从实验室走进企业，从技术概念走向业务成果。

正如这场人形机器人马拉松所揭示的：只有走进真实世界的AI，才能真正创造价值。而人形机器人的突破，也正是AI与物理世界深度融合的重要象征。

我们期待，更多具备“行动力”的智能体，能够像今天的天工 Ultra 一样，从赛道出发，走向万千应用场景，真正实现与人类协同的未来。