武术机器人惊艳亮相春晚

机器人与盛大演出：一场精准的工程化奇迹

2026年2月17日的春节联欢晚会呈现了一个令无数观众在几秒钟内记忆深刻的时刻：四足机器人跃过桌面，完成连续的单腿后空翻，并一边挥舞双节棍，一边与人类武术演员进行模拟对打。这场演出将这些瞬间包装为娱乐节目，但在编舞背后隐藏着技术壮举的秘密，这些秘密是由 Unitree Robotics 的工程师和节目制作团队在模拟和实验室中耗时数月才得以证实的。在国家级舞台上上演的不仅是一场表演，更是一场针对移动能力、感知和多智能体协同的工程化压力测试。

技术壮举背后的秘密：运动、发射装置与控制

春晚表演中第一个也是最明显的技术飞跃是原始的动态能力：机器人跃入两到三米的高空，完成空中翻转并平稳着地。这些特技依赖于几个互锁的要素。在硬件方面，机器人使用了高功率执行器和加固腿部，并为最高难度的跳跃配备了定制的机械发射装置；在软件方面，团队将精心调校的开环和闭环控制器与预训练的通用运动模型相结合，以规划剧烈动作并从中恢复。

这种分层方法解释了机器人如何能够执行连续的单腿翻转、两步助墙后空翻和复杂的跑酷序列。每次跳跃都必须针对质心轨迹、关节扭矩限制和冲击缓冲进行规划。其结果是一个融合了基于模型的动力学与机器学习组件的运动堆栈，使机器人既具有规划的稳定性，又能对意外干扰做出快速反应。

技术壮举背后的秘密：集群控制与 AI 融合定位

除了华丽的单体动作，晚会的亮点还在于数十个单元在亚秒级同步的情况下以紧密编队移动。这种规模化需要一个能够处理高并发的重新设计的集群控制系统：数十个智能体在接受中央规划指令的同时，保持局部自主性以应对微小扰动。该控制架构将全局编排命令路由到每个机器人，而局部控制器则实时强制执行安全和平衡约束。

传感器融合支撑着这种局部自主性。机器人将本体感受测量（关节编码器和惯性传感器）与高频 3D LiDAR 扫描相结合，每秒处理数百次环境更新。通过深度融合这些数据流，系统即使在动态跳跃和旋转之后（此时仅靠惯性传感器会产生漂移），也能保持准确的定位和障碍物意识。工程师将其描述为一种 AI 融合定位算法：机器学习协助解释嘈杂的传感器输入，而确定性滤波器则强制执行符合物理规律的状态估计。

低延迟至关重要。演职人员与音乐的同步误差控制在十分之一秒以内，这意味着集群控制系统必须以极小的延迟处理无线指令分发、局部状态估计和故障安全交接。全局编排、高频传感器融合和局部稳健控制的组合堆栈，使得快速、视觉复杂的编队变换成为可能，且没有发生碰撞或时序错误。

武术机器人如何工作以及如何建造

在功能层面，武术机器人的运行方式类似于先进的运动机器：感知传感器构建世界的实时模型；规划模块计算轨迹并排列动作序列；底层控制器将这些计划转化为产生所需运动的电机扭矩。感知和规划并发运行，因此机器人可以在致力于完成翻转的同时，仍根据最后一秒的测距数据调整落脚点。柔顺控制和力传感使机器能够承受外部接触——在舞台对决中，它们在保持抓握或姿势的同时，接受推搡和类似格斗的互动。

建造过程遵循了先进 robotics 领域通用的迭代开发流程。早期原型专注于结构强度和关节速度。模拟器——从物理引擎到定制的生物力学模型——被用于详尽探索参数空间。然后，开发人员将预训练的控制模型部署到硬件中，并通过域自适应测试进行微调：即纠正模拟偏差的现实世界试验。正是这种模拟、机器学习和手动调优的结合，使团队实现了紧凑的时序和编舞中表露出的流畅感。

由于春晚要求戏剧级的可靠性，最后的验证阶段强调了冗余和安全性：包括在定位降级时将机器人降至安全姿势的回退行为、拥挤编队中的保守扭矩限制，以及在直播前在受控环境中进行的受监督彩排。工程上的权衡显而易见——在练习壮观动作的同时，保持极微小的容错余量。

赋能春晚的技术及其揭示的人形机器人进展

这场表演展现了几项在更广泛的足式和人形 robotics 领域日益成熟的技术。关键项包括高速率传感器融合、预训练且经过微调的控制模型（这标志着机器学习已成为运动流程的一部分）、多机器人系统的集群编排，以及处理与人类和物体交互的柔顺操作。定制的发射系统允许机器人暂时突破其腿部能力的极限，但持续的进步体现在感知和控制上。

对于更广泛的人形机器人而言，这些演示意义重大，因为它们将讨论重点从渐进式的步行改进转向了有目的的动态动作：跃迁、快速重定向和协调的团队行为。这对于应用领域很有意义——能够处理楼梯的仓库机器人或能够在高处放置零件的维护机器人，都受益于产生舞台上干净利落空中翻转的相同感知和控制改进。

这些机器是由 AI 驱动并能学习新动作吗？晚会给出了一个混合的答案：机器学习出现在预训练和传感器解释中，而确定性控制则保证了物理安全。“学习”主要发生在模型训练和模拟到现实的适配阶段，而不是在表演过程中进行无监督的在线学习。这种设计是有意为之：在直播舞台上，工程师优先考虑可预测且经过验证的响应，而不是开放式的自适应。

从表演到工业：现实世界的应用案例

组织者和 Unitree Robotics 的工程师将晚会的工作既视为艺术，也视为概念验证。集群自动化控制可以重新用于协调巡检、仓库分拣和多机器人装配线。跑酷级的障碍逾越能力可以转化为更好的步态规划器，用于必须穿过杂乱工厂车间或家庭环境的机器人。在外部力量下的柔顺控制——用于舞台上的夺械动作序列——可以直接映射到协作装配等任务，在这些任务中，机器人必须在保持操作任务的同时接受人类接触。

简而言之，这场秀是对特定技术论点的一种展示：推动机器人在受控环境中执行壮观的动态动作，会迫使感知、控制和安全子系统的发展，从而使机器人在日常工业场景中更安全、更有用。

春节联欢晚会提供的不仅仅是走红网络的片段；它集中展示了当代机器人技术中的工程权衡和技术重点。展示的技术壮举背后的秘密并非单一的神奇组件，而是模拟、机器学习、传感器融合、确定性控制和高并发协同的相互关联的堆栈——所有这些都经过了如舞台制作般精准的排练。对于研究人员和工业客户来说，启示很明确：戏剧级的可靠性是一个艰巨的基准，而一旦达到这一基准，将加速实用能力的提升。

资料来源

• Unitree Robotics — 公司技术团队与表演演示
• 中央广播电视总台 (CMG) — 春晚素材与制作资料
• 春晚制作团队（电视特别节目技术简报）