机器人集体到香港户外极限挑战，狗比人强

53 0 0

文章摘要

第五届ATEC科技精英赛线下赛在香港中文大学举行，首次将机器人挑战场景从实验室延伸至全户外环境，设置垃圾分拣、自主浇花、定向越野和吊桥穿越四项任务，全面考察机器人在真实场景中的自主能力。赛事规则明确限制遥操作干预，鼓励参赛队伍通过AI算法实现全自主通关。尽管主办方赛前预警可能出现大规模翻车，但参赛团队通过创新策略实现突破：浙江大学Wongtsai赛队凭借全自主表现夺冠，其机器狗在垃圾分拣和越野任务中均未使用遥操作；上海交通大学IRMV团队甚至让机器狗跳过50厘米吊桥空隙完成挑战。

比赛暴露出当前机器人技术的核心瓶颈。四足机器人在所有任务中显著优于双足人形机器人，尤其在复杂地形移动和精细操作方面展现出结构性优势。人形机器人因重心高、控制链条长，在户外斜坡、碎石路等场景步履维艰，抓取任务失败率居高不下。感知层面，户外光照变化、风力干扰导致透明物体识别困难，树荫下的光影交替更让环境建模难度倍增。规划能力的短板同样明显，多数机器人无法自主关联多步骤任务，例如吊桥环节鲜有队伍能完成”拉绳搭桥”的连续动作。

移动操作（loco-manipulation）成为技术分水岭。比赛中普遍存在下半身自主移动与上半身操作割裂的现象，即使顶尖团队也需依赖遥操作完成关键抓取。这反映出当前主流机器人架构的局限性——视觉语言动作模型（VLA）多聚焦静态操作，缺乏移动与操作的端到端协同框架。蚂蚁集团技术战略部指出，赛事设计的核心价值在于暴露真实问题，如临时加装的防卡脚装置反而导致步态失衡，这类”实验室无法复现的故障”恰恰指向下一代技术需突破的方向。

赛事专家委员会主席刘云辉强调，极限挑战的意义在于推动机器人从”演示可行”迈向”应用可靠”。相比传统室内测评体系，这种全户外、多任务联动的竞赛模式更接近现实场景，为行业提供了评估机器人综合能力的新范式。随着冠军队透露”已准备更难的未启用方案”，比赛不仅展示了现有技术的边界，更预示着具身智能领域即将迎来移动操作统一框架的技术跃迁。这场机器人与真实世界的首次大规模碰撞，或许正为未来十年的发展路径标定了关键坐标。