不久前，機器人馬拉松的翻車名場面還記憶猶新，而剛剛，杭州也順利舉行了全球首個人形機器人格鬥比賽，上演了一場現實版《鐵甲鋼拳》。
這次的主角不是休·傑克曼，而是一羣全副武裝的人形機器人，打拳、閃避、貼身肉搏，對抗節奏一個比一個狠，妥妥的機器人互毆現場。
整場格鬥賽分兩部分：表演賽和競技賽。前者主要秀動作，熱熱身，而真正的重頭戲，還得看後面的競技賽，各種單打、纏鬥動作輪番上演。
▲ 素材來自央視新聞，下同
開局是表演賽，小粉和小綠率先登場。
開場雙方互相試探，注意看，擂台角落甚至還有機器人觀眾在「打call」。
突然，小綠一個衝拳命中，小粉被擊倒在地，不過很快爬了起來。緊接着，又被擂台邊的繩子絆倒。
比較遺憾的是，導播在關鍵時刻切了鏡頭，錯過了機器人版「鯉魚打挺」。接着便是正賽，而在正式開始之前，先簡單説下比賽規則。
競技賽採用標準的三回合賽制，每回合兩分鐘。擊中頭部或軀幹算有效擊打，倒地要扣分，若倒地後無法在規定時間內起身，則判負。
三輪結束後，累計得分最高者獲勝。
別看是機器人，但它們的招式一點也不含糊：直拳、勾拳、掃腿、側踢……整整十種動作組合，打起來有板有眼。而為了便於理解，我們今天就用顏色代稱這些機器人選手。
打得像人、摔得更像人，這場機器人擂台賽有點東西
第一場：小黑 VS 小粉
首場登場的是小黑和小粉，正式展開較量。
雙方人類操作員唸完狠話，握手示意，接着一聲令下，兩台機器人瞬間啓動，開局互踹，戰意拉滿，但打着打着也有些「迷路」。
第一回合，小黑直接被幹翻在地，小粉見狀不但沒追擊，反手就是一套標準挑釁動作，屬實是殺人誅心。
第二回合，小粉繼續加強攻勢，小黑則顯得冷靜許多，試圖找機會趁機一腳帶走對手。雙方不斷試探彼此破綻，但局勢膠着，場面略顯焦灼。
第三回合，小黑一腳將小粉踢翻。但轉眼間，小黑自己也被絆倒，雙方雙雙倒地。幸運的是，小黑最終率先站起。
我宣佈「黑隊被 KO，本場比賽的結果是粉方獲勝。」
等等，不好意思，解説口誤，誤判小粉勝利，實際獲勝的是小黑。小插曲一波，後面解説也更正了這個比賽結果。
第二場：小綠 VS 小紅
第二組對決，輪到小綠對陣小紅。
第一回合期間，借鑑前面的比賽策略，開場雙方不再客氣，一上來就直接腿踢互相問候。只是這一回合，小綠操作失誤摔了個狗啃泥，直接被扣分。
進入第二回合，小綠徹底上頭，切換到狂暴模式，不僅對空氣打出一套組合拳，順帶還附送了一個挑釁動作，囂張值直接拉滿。
小紅見狀，表示孰可忍孰不可忍。
第三回合，小紅本打算反擊一波「教做人」，但第三回合剛起勢，一腳飛踢卻踢了個寂寞，直接原地躺平，比賽就此結束。
最終，小綠拿下這一局勝利。
決賽：小黑 VS 小綠（終極對決）
終於到了決賽時間，頂流對決：小黑對上小綠。
決賽開始前，官方還特地展示了它們的終極技能——颶風衝撞，不過比較可惜，這場比賽中並未上演這招，可能還需繼續打磨。
第一回合，雙方默契選擇膝踢開場，一上來就纏鬥成一團，裁判多次介入分開。小綠小綠雖摔了一次，但並未受太大影響。
第二回合節奏更快，小黑腿法密集、出招狠毒，小綠也不是吃素的，頻頻用拳還擊，但由於接連倒地兩次，整體情況不太樂觀。
來到終局之戰，第三回合。
小黑穩紮穩打，一記有力的側踢再次將小綠踢翻在地，而這已經是小綠在本場比賽中的第三次倒地，根據規則，勝負幾乎沒有懸念。
最終獲勝的，是小黑（AI 策算師）！
鏡頭拉近，小黑的機身佈滿擦痕和撞擊痕跡，也足以説明這場鏖戰的激烈程度，最後也讓我們把掌聲送給這位機器人選手。
打拳，是機器人上崗前的一場熱身
內行看門道，外行看熱鬧——這是這場機器人格鬥比賽中，解説重複最多的一句話。聽起來像是調侃，其實背後是門檻極高的技術考驗。
在拳擊場上，「站得住」是機器人最基本的尊嚴。
比起走路、跳舞，格鬥場景對結構穩定性和抗衝擊性提出了近乎嚴苛的要求，它不僅要求機體結構足夠剛硬、重心穩定，還要在短時間內完成高強度對抗動作。
一場像樣的機器人格鬥，要過四道關：
1. 機體設計：穩定性、抗打擊能力、動力系統等
2. 動作控制：步伐調整、手臂揮拳的準確度與連貫性
3. 感知系統：對環境變化（對手動作）的快速響應
4. 實時操控與延遲控制：目前仍靠人操作，意味着操作系統與人的配合也很關鍵
宇樹科技在接受媒體採訪時透露，他們為機器人格鬥動作採集了大量專業選手的數據，訓練素材直接來自職業搏擊選手的實戰演練。「它的老師就是一些職業的搏擊選手」
可以説，每一個揮拳的動作背後，都藏着職業選手的經驗數據。
這就不得不提一個認知誤區，我們早已習慣讓大模型寫代碼、畫畫、講笑話，於是理所當然地以為，機器人也應該能刷鍋、疊衣、喂貓。
但機器人不同於語言模型。語言模型可以從上萬億字的互聯網文本中自學成才，可對機器人來説，現實世界的數據收集成本是「級別不同」的事。
想教一個機器人炒雞蛋？你得先搭一個真實廚房，再裝一條能掄鍋鏟的機械臂，還要部署一套可以記錄每一次失敗的高精度數據系統——這一切，還得在經歷上千萬次失敗之後才可能接近合格。
相比之下，格鬥本質上是一種高效、低成本、強反饋的動作學習方式。
背後邏輯也很簡單。在人形機器人還沒找到明確落地場景之前，打拳是最容易標準化、最容易「出片」的展示方式。操作可控、畫面震撼、還能刷屏社交媒體——直給、好看、能講故事。
投資人看了興奮，媒體拍了好剪輯，觀眾一看就懂：這機器人，能打。
哪怕只是秀肌肉，只要能「出圈」，就是好演出，至少現在的打拳機器人，已經比前幾年那個連走路都磕磕絆絆的版本，強得不是一星半點。
當然話也要説回來，現在的機器人格鬥，背後還都是人操作的，很難不讓人質疑人形機器人目前仍是一款披着 AI 外衣的大號玩具。
從秀肌肉到上崗，機器人還得過很多關：穿越混亂場景、應對突發變化、進行人機協作、提升自我規劃能力……
真正的拐點，還需要落在炒菜、喂貓、養老、送貨、看護，這些瑣碎又高頻的場景裏。而現在的格鬥，只是機器人上崗前最有看點的一場熱身而已。
資料來源：愛範兒（ifanr）
這次的主角不是休·傑克曼，而是一羣全副武裝的人形機器人，打拳、閃避、貼身肉搏，對抗節奏一個比一個狠，妥妥的機器人互毆現場。
整場格鬥賽分兩部分：表演賽和競技賽。前者主要秀動作，熱熱身，而真正的重頭戲，還得看後面的競技賽，各種單打、纏鬥動作輪番上演。
▲ 素材來自央視新聞，下同
開局是表演賽，小粉和小綠率先登場。
開場雙方互相試探，注意看，擂台角落甚至還有機器人觀眾在「打call」。
突然，小綠一個衝拳命中，小粉被擊倒在地，不過很快爬了起來。緊接着，又被擂台邊的繩子絆倒。
比較遺憾的是，導播在關鍵時刻切了鏡頭，錯過了機器人版「鯉魚打挺」。接着便是正賽，而在正式開始之前，先簡單説下比賽規則。
競技賽採用標準的三回合賽制，每回合兩分鐘。擊中頭部或軀幹算有效擊打，倒地要扣分，若倒地後無法在規定時間內起身，則判負。
三輪結束後，累計得分最高者獲勝。
別看是機器人，但它們的招式一點也不含糊：直拳、勾拳、掃腿、側踢……整整十種動作組合，打起來有板有眼。而為了便於理解，我們今天就用顏色代稱這些機器人選手。
打得像人、摔得更像人，這場機器人擂台賽有點東西
第一場：小黑 VS 小粉
首場登場的是小黑和小粉，正式展開較量。
雙方人類操作員唸完狠話，握手示意，接着一聲令下，兩台機器人瞬間啓動，開局互踹，戰意拉滿，但打着打着也有些「迷路」。
第一回合，小黑直接被幹翻在地，小粉見狀不但沒追擊，反手就是一套標準挑釁動作，屬實是殺人誅心。
第二回合，小粉繼續加強攻勢，小黑則顯得冷靜許多，試圖找機會趁機一腳帶走對手。雙方不斷試探彼此破綻，但局勢膠着，場面略顯焦灼。
第三回合，小黑一腳將小粉踢翻。但轉眼間，小黑自己也被絆倒，雙方雙雙倒地。幸運的是，小黑最終率先站起。
我宣佈「黑隊被 KO，本場比賽的結果是粉方獲勝。」
等等，不好意思，解説口誤，誤判小粉勝利，實際獲勝的是小黑。小插曲一波，後面解説也更正了這個比賽結果。
第二場：小綠 VS 小紅
第二組對決，輪到小綠對陣小紅。
第一回合期間，借鑑前面的比賽策略，開場雙方不再客氣，一上來就直接腿踢互相問候。只是這一回合，小綠操作失誤摔了個狗啃泥，直接被扣分。
進入第二回合，小綠徹底上頭，切換到狂暴模式，不僅對空氣打出一套組合拳，順帶還附送了一個挑釁動作，囂張值直接拉滿。
小紅見狀，表示孰可忍孰不可忍。
第三回合，小紅本打算反擊一波「教做人」，但第三回合剛起勢，一腳飛踢卻踢了個寂寞，直接原地躺平，比賽就此結束。
最終，小綠拿下這一局勝利。
決賽：小黑 VS 小綠（終極對決）
終於到了決賽時間，頂流對決：小黑對上小綠。
決賽開始前，官方還特地展示了它們的終極技能——颶風衝撞，不過比較可惜，這場比賽中並未上演這招，可能還需繼續打磨。
第一回合，雙方默契選擇膝踢開場，一上來就纏鬥成一團，裁判多次介入分開。小綠小綠雖摔了一次，但並未受太大影響。
第二回合節奏更快，小黑腿法密集、出招狠毒，小綠也不是吃素的，頻頻用拳還擊，但由於接連倒地兩次，整體情況不太樂觀。
來到終局之戰，第三回合。
小黑穩紮穩打，一記有力的側踢再次將小綠踢翻在地，而這已經是小綠在本場比賽中的第三次倒地，根據規則，勝負幾乎沒有懸念。
最終獲勝的，是小黑（AI 策算師）！
鏡頭拉近，小黑的機身佈滿擦痕和撞擊痕跡，也足以説明這場鏖戰的激烈程度，最後也讓我們把掌聲送給這位機器人選手。
打拳，是機器人上崗前的一場熱身
內行看門道，外行看熱鬧——這是這場機器人格鬥比賽中，解説重複最多的一句話。聽起來像是調侃，其實背後是門檻極高的技術考驗。
在拳擊場上，「站得住」是機器人最基本的尊嚴。
比起走路、跳舞，格鬥場景對結構穩定性和抗衝擊性提出了近乎嚴苛的要求，它不僅要求機體結構足夠剛硬、重心穩定，還要在短時間內完成高強度對抗動作。
一場像樣的機器人格鬥，要過四道關：
1. 機體設計：穩定性、抗打擊能力、動力系統等
2. 動作控制：步伐調整、手臂揮拳的準確度與連貫性
3. 感知系統：對環境變化（對手動作）的快速響應
4. 實時操控與延遲控制：目前仍靠人操作，意味着操作系統與人的配合也很關鍵
宇樹科技在接受媒體採訪時透露，他們為機器人格鬥動作採集了大量專業選手的數據，訓練素材直接來自職業搏擊選手的實戰演練。「它的老師就是一些職業的搏擊選手」
可以説，每一個揮拳的動作背後，都藏着職業選手的經驗數據。
這就不得不提一個認知誤區，我們早已習慣讓大模型寫代碼、畫畫、講笑話，於是理所當然地以為，機器人也應該能刷鍋、疊衣、喂貓。
但機器人不同於語言模型。語言模型可以從上萬億字的互聯網文本中自學成才，可對機器人來説，現實世界的數據收集成本是「級別不同」的事。
想教一個機器人炒雞蛋？你得先搭一個真實廚房，再裝一條能掄鍋鏟的機械臂，還要部署一套可以記錄每一次失敗的高精度數據系統——這一切，還得在經歷上千萬次失敗之後才可能接近合格。
相比之下，格鬥本質上是一種高效、低成本、強反饋的動作學習方式。
- 一拳一腳都有清晰的時間順序和姿態參數；
- 防禦、閃避、出擊的策略空間可控；
- 成功與否的判斷標準也極為明確（命中、躲避、倒地）；
- 還可以通過動作捕捉，直接從職業搏擊選手身上獲取「標準答案」。
背後邏輯也很簡單。在人形機器人還沒找到明確落地場景之前，打拳是最容易標準化、最容易「出片」的展示方式。操作可控、畫面震撼、還能刷屏社交媒體——直給、好看、能講故事。
投資人看了興奮，媒體拍了好剪輯，觀眾一看就懂：這機器人，能打。
哪怕只是秀肌肉，只要能「出圈」，就是好演出，至少現在的打拳機器人，已經比前幾年那個連走路都磕磕絆絆的版本，強得不是一星半點。
當然話也要説回來，現在的機器人格鬥，背後還都是人操作的，很難不讓人質疑人形機器人目前仍是一款披着 AI 外衣的大號玩具。
從秀肌肉到上崗，機器人還得過很多關：穿越混亂場景、應對突發變化、進行人機協作、提升自我規劃能力……
真正的拐點，還需要落在炒菜、喂貓、養老、送貨、看護，這些瑣碎又高頻的場景裏。而現在的格鬥，只是機器人上崗前最有看點的一場熱身而已。
資料來源：愛範兒（ifanr）
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