真 · 见证历史了。
全球首个 人形机器人半程马拉松在北京亦庄开跑，足足 21 公里。
火爆程度，就连央视 都现场直播，话题更是冲上了微博热搜。
这次半马，一共有 20 个 人形机器人与 1.2 万人类共同参赛，而在比赛开始 2 小时 40 分 42 秒之后，这个 "全球首个" 的比赛冠军诞生了------
来自北京人形机器人创新中心的全尺寸人形机器人------天工 Ultra。
是直接打破世界纪录的那种！
要知道，在这将近 3 个小时的时间里，天工 Ultra 全程是没有遥控的，而是使用了无线领航技术完成跟随导航和长程路径规划。
值得注意的是，天工 Ultra 是用同一台机器人完成了整个比赛，全程没有替换机器人。
不仅如此，天工 Ultra 自身身高达到了 1.8 米，体重 55kg，对人形机器人来说，身高体重每增加一点，那么其技术难度可以说是指数级增加。
而天工 Ultra 属于所有参赛 "选手" 中身高最高的那一个（最矮的仅 75 厘米），这一全尺寸人形机器人设计方案带来了多重技术挑战。
首先，整体重心的显著上移对系统稳定性提出了更高要求；其次，关节驱动系统必须同步升级以适应倍增的扭矩需求和更强的冲击载荷。
同时，运动控制算法需要重构以应对急剧增加的惯性效应和更为复杂的动态平衡问题；此外，系统能耗也将因负载的大幅增加而呈现非线性增长趋势。
因此，又是全尺寸，又是最高，又能坚持全程跑下来，天工 Ultra 确实是有点实力在身上。
全尺寸的难，是怎么解决的？
全尺寸人形机器人面临的首要挑战来自硬件系统。
当天工 Ultra 这样的 180cm、55kg 全尺寸机器人要实现走路、跑步和长时间工作，每一步都需要承受超百斤体重的冲击，这对机械结构、关节驱动、散热系统和能源管理都提出了极高要求。
以提供最关键动力的一体化关节为例，要在小体积下驱动超百斤的机身，此前的电驱关节往往很快就会过热报警。
天工 Ultra 采用大功率一体化关节，通过提升槽满率 20% 以上、减少绕组端部体积 30%，在相同功率下降低铜损 15-20%，从源头减少热源产生。
同时整机热管理系统的创新，进一步克服了散热瓶颈。
通过整机热仿真模拟计算出最优散热风道，采用定向气流将关节热量导向主散热区，使关键关节温度稳定在 70℃以下，确保电机扭矩输出不因过热而衰减。
这种设计经受住了 21 公里持续奔跑的严苛考验，实现了工业级耐久度。
而刚柔耦合的腿部结构解决了全尺寸大体重造成的冲击吸收难题。
研发团队借鉴生物力学原理，采用上移腿部元器件的 "近端质量集中" 策略，将电机等核心驱动件向髋部集中，显著减小了腿部转动惯量。
同时，腿部连杆采用刚柔耦合设计，在脚步接触地面时产生弹性形变，具备类似人类跟腱的储能特性，既降低了峰值冲击力，又能利用弹性势能辅助迈步动作。
能源系统采用卡扣复合式快换电池仓设计，单个电池模块可在 120 秒内快速更换，配合智能化能源管理系统，让人形机器人未来实现 7x24 小时稳定无休地工作成为可能。
而除了硬件方面之外，全尺寸人形机器人软件系统面临的挑战同样巨大，更大的机身尺寸需要更强的感知、决策和行动单元，并解决在复杂环境中的自主导航、动态平衡和长时稳定精准控制等问题。
天工 Ultra 依托 "慧思开物" 通用具身智能平台，实现了 "大小脑" 协同的智能控制系统。
首先，具身大脑负责高级任务规划和环境感知。通过提升具身大脑的能力，人形机器人能够更好地理解和适应复杂多变的环境。
例如，具身大脑可以通过多模态感知（视觉、听觉、触觉等）实时获取环境信息，并根据这些信息动态调整机器人的行为。这种能力对于机器人在不同场景（如家庭、工业、医疗等）中的广泛应用至关重要。
其次，基于 SLAM 构建的 3D 环境语义地图使机器人能够实时感知静态与动态障碍物，预测其运动趋势，并动态生成安全避障路径，机器人具备这些能力后，就可以在狭窄复杂的动态场景中实现高鲁棒性的自主导航与协同作业能力。通过融合语义环境理解与动态行为预测，完成高复杂度自动化车间的自主通行或突发障碍下的应急避让等高难度任务，大幅提升服务效率与安全冗余度。
具身小脑则专注于全身动作的精确控制和动态平衡。
天工采用的 "基于状态记忆的预测型强化模仿学习" 方法，通过引入时序本体状态信息形成短时记忆，使机器人能够估计和预测难以直接观测的状态信息。
这一技术在仿真训练中增加了外力干扰和域随机化，大幅提高了仿真到实机的迁移成功率。
测试显示，机器人能够抵抗高达 45Ns 冲量的外部冲击，在雪地等复杂地形被外力拖拽时也能自动保持平衡，这为未来广泛应用于户外作业的场景提供了有效支持。
运动控制算法的创新解决了全尺寸机器人特有的高重心、大惯性难题。
通过强化学习反复迭代，机器人获得了近乎本能的平衡控制能力，能够根据外部传感器的深度图和点云信息，灵活调整步态和速度，应对多种复杂地形。
算法优化使机器人单步周期缩短，更符合高速奔跑时对腿部快速摆动的要求。
同时，除了日常的行走和奔跑外，人形机器人在上肢精细操作和上下肢协同能力上，全尺寸人形机器人比小尺寸人形机器人对运动控制算法也有了更高的要求。
耗费如此多顶尖工程师的脑细胞来攻克技术难题，原因就在于------
落地应用需要人形机器人具备全尺寸
人形机器人的终极目标，终究是大规模应用落地。
现实世界的绝大多数基础设施、工具和场景都是围绕成年人的身高体重来设计的，因此只要人形机器人想无缝融入并服务于人类社会，就必须适配这些预设的物理尺度。
换句话说，全尺寸是人形机器人实现通用的必要前提。
在很多当前急需人形机器人的工业、特种作业和商业服务领域，"全尺寸" 是能上场工作的基础条件：
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高度与设备适配：各类重型设备与机器的分布和操作高度通常基于成年人的身高设计，因此只有全尺寸机器人才能完成操作仪器装备等任务；
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更能应对复杂地形：从重型工厂到油田电塔，越是条件艰苦需要机器人完成的工作，"地面条件" 就越是崎岖复杂，全尺寸机器人更长的腿部结构，才有机会具备更好的地形通过性；
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长续航能力：由于全尺寸机器人可以配备更大的电池组，因此可以实现更长的续航能力，减少充电次数；
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换做目前技术相对更成熟的机器狗，以及身高接近儿童的人形机器人，在很多真正的 "工作" 上可能都"有心无力"。
同时需要注意的是，不止天工机器人在工业领域选择了全尺寸，一些国外知名机器人公司也在实践中逐渐确立了这一尺度标准。
包括我们比较熟悉的特斯拉 Optimus（1.72 米），据投资机构 ARK Invest 的一份报告显示，Optimus 的尺寸设计直接参考了美国职业安全与健康管理局（OSHA）的工效学标准，特别是针对 "垂直作业空间"（Vertical Work Zone）的要求。
以及在仓储场景中，亚马逊已测试人形机器人 Digit（1.75 米）与现有物流系统的兼容性，其臂展必须达到 72 厘米（模拟成人臂长）才能操作标准货箱。
当然，和上面类似的理由也适用于商业服务场景 和家庭服务场景 ，而且由于这两个场景更有可能和人类近距离接触，因此对全尺寸的要求只会更高。
之所以这样说，主要是已经有行业玩家大量 "踩坑"，为后人积累了宝贵经验（doge）。
2022 年，日本东京希尔顿酒店在测试软银 Pepper 机器人时，因身高只有 1.2 米，在尝试搬运 20 英寸登机箱（高 55cm、重 8kg）时无法将其放上行李推车。
还有在 2012 年首次亮相的丰田 HSR 家务机器人（Human Support Robot），因身高只有 1.03 米（影响因素占 72%），在日本横滨老年护理中心的实地测试中，尝试拿取吊柜内物品（如餐具、食品）的失败率高达 89%，一度广受诟病。
尽管这两者并非严格意义上的人形机器人，但的确反映出尺寸受限无法良好适配现实环境。
一言以蔽之，理论上全尺寸是人形机器人走向规模化量产的必然选择。
目前，以天工机器人为代表的行业玩家正在形成一股趋势：全尺寸设计是必然选择。只有开发出符合人类社会构型的人形机器人，它们才能真正融入人类社会，实现人机共生。
再加上天工机器人在相关技术领域（本体、运控算法、能耗系统等）取得的一系列核心突破，"2025 是人形机器人商业化量产元年" 这一说法的含金量还在上升。
毕竟刚刚落幕的比赛已经证明，全尺寸的天工机器人能够参加这次大赛，并以破纪录的成绩拿下第一，其软硬件技术已经具备走出实验室的强大潜力。
总体而言，本次备受关注的半马比赛是人形机器人软硬件的第一次硬核检阅，其场面堪比改写自动驾驶历史的 DARPA 比赛。
要知道 2004 年，DARPA 举办首届自动驾驶汽车挑战赛时，没有一辆车可以跑完全程。而第一次参赛的天工机器人，一鸣惊人，首战即功成。