天工开源：机器人马拉松冠军的运动大脑走向开放

   在布满碎石与斜坡的测试场地上，一台人形机器人稳步踏过凹凸路面，足底传感器以毫秒级速度反馈地形变化，关节电机随即调整扭矩输出——这种曾属于实验室的精密运动控制能力，如今正随着一场开源行动进入全球开发者的视野。2025年7月，北京人形机器人创新中心正式开放“天工-Lab”运动控制框架的源代码，这一曾助力“天工Ultra”以2小时40分42秒完成半程马拉松的算法系统，填补了高性能人形机器人运动控制开源领域的长期空白。

   技术团队在算法中融合了模仿学习与强化学习的双重优势。通过引入人体运动捕捉数据构建先验知识库，并结合AdversarialMotionPrior（AMP）风格化奖励机制，机器人不仅能应对碎石、沙地、斜坡等复杂地形，更在稳定性与拟人化姿态间取得平衡。实测显示，搭载该框架的机器人在草地行走时步态误差降低37%，斜坡转向的关节力矩响应效率提升52%。这种“人类运动直觉+机器强化训练”的架构，使开发者可快速训练出适应多样化场景的步态策略。

   与算法同步开放的还有6大虚拟训练场，涵盖厨房、商超、工厂等高精度仿真场景。这些环境包含200余种可交互铰接物体，从冰箱门的阻尼回弹到抽屉滑轨的摩擦系数均贴近物理现实。一位参与测试的工程师描述：“当机器人在仿真厨房练习开关烤箱时，门把手的转动阻力与真实世界误差小于0.2牛·米。”这种数字孪生环境解决了实体训练成本瓶颈，单服务器即可并行训练百台机器人。

   开源释放的不仅是代码，更是产业演进的催化剂。此前运动控制框架多依赖各企业闭源研发，如波士顿动力的模型需数年迭代周期。而天工-Lab通过GitHub开放基础步态奖励函数后，开发者仅需两周即可构建出稳定行走的机器人原型。工业现场的应用前景正在显现：在物流仓库测试中，接入该框架的搬运机器人搬运效率提升40%；而在某地震救援模拟中，其碎石路面的跌倒率比传统控制下降90%。

   当业界聚焦于机器人“大脑”的通用人工智能竞赛时，天工-Lab选择深耕“小脑”领域——这正是人形机体融入物理世界的技术隘口。项目团队在马拉松赛事中发现，完赛的关键并非单项动作的精准度，而是长达21公里持续动态调整的鲁棒性。这种对“运动持续性”的突破，或将重新定义具身智能的落地路径：从追求炫技的短暂演示，转向真正耐受复杂环境的长效作业。

   随着开源生态的壮大，运动控制正从实验室黑箱转化为可拼装的乐高模块。开发者已尝试在四足机器人上移植天工的步态补偿算法，使其载重能力提升15%；也有团队将框架与视觉导航系统嫁接，实现黑暗环境中的盲走避障。这些衍生创新印证了开源的核心价值——当冠军级的运动智能成为基础积木，人类在机器人应用边疆的拓荒，才真正开始。