文章摘要
【关 键 词】 机器人、极限挑战、真实场景、技术瓶颈、具身智能
香港中文大学岭南体育场近日举办了一场前所未有的机器人极限挑战赛，13支全球顶尖团队在完全户外的真实场景中，展示了机器人在非结构化环境中的适应能力。比赛场地包含山地、吊桥、石阶等复杂地形，并设置了垃圾分拣、自主浇花等四项需要连续决策的任务链。赛事首次尝试「无遥操」评分机制，倒逼团队开发自主决策系统，但现场仍出现大量机器人卡在吊桥缝隙、误判物体位置等「翻车」场景，暴露出当前技术面对真实世界时的脆弱性。
赛事设计直指行业三大核心瓶颈：环境感知、智能决策和硬件承载。在垃圾分拣环节，沾染油渍的废品和堆叠物品严重干扰机器视觉；吊桥穿越任务则要求机器人具备使用木板铺路的工具操作能力。香港工程院院士刘云辉指出，这种「感知-规划-执行-反馈」的闭环能力，才是具身智能走向实用的关键。值得注意的是，冠军团队wongtsai采用传统视觉识别方案而非主流大模型路线，通过三台计算机的异构算力配置，在完全自主模式下完成了四项任务。
硬件限制成为普遍痛点。多支队伍反映，防水性不足的机械臂、碎石路上的抓地力缺陷等物理约束，迫使算法必须做出妥协。清华大学赵明国教授观察到，当前机器人如同「提线木偶」，一旦离开预设场景，能力立即断崖式下跌。这种局限在浇花任务中尤为明显——水壶重量变化需要实时力控调整，但多数系统无法实现毫米级响应。
赛事留下的珍贵数据揭示了技术突破方向。红杉资本提出的「物理图灵测试」框架在此得到验证：机器人需要处理光照变化、风力干扰等动态因素，其失败案例恰恰划清了实验室演示与实用化之间的鸿沟。年轻工程师们展现出技术路线的多元探索，既有模块化分工的精准控制，也有端到端大模型的尝试，但都认同「不确定性」是真实世界的终极挑战。正如参赛者所言，这些在压力测试中积累的代码和跌倒数据，将成为通向通用具身智能不可替代的路标。
原文和模型
【原文链接】 阅读原文 [ 4634字 | 19分钟 ]
【原文作者】 新智元
【摘要模型】 deepseek/deepseek-v3-0324
【摘要评分】 ★★★★☆
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