今年的世界人形机器人运动会新增了21个场景赛项，不仅要比拼机器人的本体运动能力，还要进行多项“上岗实测”。

在国家速滑馆的产业生态训练和测评基地，办公场景下的机器人赛项正在训练。机器人需在20分钟内，全程自主完成多项场景任务，包括装填打印机、摆放会议用品、操作碎纸机等。任何一个环节出错，或未能在规定时间内完成，都会影响最终得分。

今年场景赛模拟家庭、办公、酒店等九大真实场景，赛制设计更加鼓励机器人的自主AI作业能力，能够自主完成的赛队在成绩认定上享有更高权重。

不同于传统机器人技术路线和工业落地场景，机器人自主完赛需要面临在紧凑的作业空间下，通过视觉识别、主动判断、自主导航并借助末端执行器完成各类柔性操作，实现机器人“眼脑手”协同。

千寻智能赛队负责人 王栋：在比赛场景中，虽然环境相对固定，但任务的丰富度和难度，尤其是对柔性物体的处理，其实比工业场景更具挑战性。当前阶段，模型能力的泛化水平可以理解成仍处于“小学生”阶段。未来当模型发展到“大学生”水平后，只要把模型放进去，就能根据场景变化自主做出相应调整。而在当前这个阶段，仍需加入一些微调数据。

记者探访时看到，多支参赛队伍正在赛前冲刺，备战居家服务、工业制造、应急抢险等多元场景的比拼。

以赛促研 从“能干活”到“会干活”

聚焦实战，选拔机器人“打工人”，本次比赛的场景赛环境聚焦真实需求，设计了具有完整业务逻辑的长流程任务，考验人形机器人在真实复杂环境中的协调、工作能力。从“能干活”，到“会干活”，机器人还需要接受哪些训练呢？

园林场景是本次比赛中机器人唯一一个需要在室外完成的任务，30分钟的比赛环节，它们需要接受三项不同的挑战。第一个就是要在三个手推车里面找出违禁物品。例如扩音器，很多公园是不允许携带入园的。记者用包把它遮起来，看看机器人是否能够精准找到。

在目标物被遮挡的情况下，这款参赛机器人依然能够准确识别，靠的是对图像信息的泛化处理。泛化能力覆盖视觉感知、语言理解，同时延伸至动作控制、力觉反馈与环境交互适配。

这款参赛机器人“大脑”模型主要依托大量仿真环境训练，之后再部署到真机上，在现实场景中进行矫正和泛化训练，从而使机器人在新环境、新任务中，依然保持有效操作和决策能力。

北京通用人工智能研究院研究员 么刚：在仿真环境中，条件相对单纯和理想，干扰因素较少。但当具身智能设备从仿真环境迁移到真实、具体的实际场景中时，就对其适应性和泛化能力提出了更高的要求。

比赛除了要考核对单一动作的完成度，还要全方位检验机器人在实际场景中多任务连续处理时，自我决策与作业执行的能力。

漫步在公园里，机器人不仅是个安检员，它还是秩序的维护者，如果要是看到有人践踏草坪和违规占用躺椅等这样的不文明现象，它也会发出提醒。

细化比赛规则 规范具身智能发展

考虑到未来机器人在实际园林场景中作业，可能会面临工作被干扰、打断等因素。因此在制定比赛规则时，也专门设置一旦任务被干扰中断，机器人是否能接续完成任务的考核。参赛队表示，细化比赛规则，可以牵引人工智能向更实用、更安全的方向发展，制定相应应用标准。

北京通用人工智能研究院研究员 么刚：具身智能的发展正处于争分夺秒、快速推进的阶段。在这个阶段，通过以赛代标的方式来规范和引导人工智能技术的发展，我认为是非常有帮助的。

来源：央视新闻客户端