身着红色队服、身高一米二的人形机器人踏着“小碎步”，伸脚“碰”球，球滚出一小段距离，4个“队员”加大步伐一起围上来抢球，身着蓝色队服的机器人不慎绊倒队友，又险些绊倒自己。

　　这一幕发生在前不久于北京举办的“2025世界人形机器人运动会”3V3足球赛上。比赛结束后，不少人形机器人“出洋相”的搞笑短视频在网络流传，网友戏称这不是“踢球”，应该叫“走球”。

　　中国农业大学山海队在本届3V3足球赛上夺冠，其指导老师、中国农业大学副教授胡标承认，足球场上机器人的“奔跑”速度“比走还慢”，大约1.2米/秒。但这个数字并不让他灰心，相反，根据长期对机器人足球项目的观察，胡标认为人形机器人的发展态势相当喜人。

　　杨可畅是山海队的领队，在他看来，人形机器人的发展速度可谓“突飞猛进”。他记得参加2024年亚太机器人世界杯青岛国际邀请赛时，参赛选手普遍还是采用遥控方式进行2V2的比赛，而今年在北京的人形机器人足球赛上，40余支中外球队集体“断奶”，全部改用AI自主决策系统。也就是说，在场上什么时候该干什么事，全凭机器人自己说了算。

　　胡标说，近年来，ChatGPT等大模型将强大的推理能力迁移到了实体机器人上，所以机器人迅速“长脑子”了。

　　机器人踢足球，既是脑力活又是体力活。AI大脑“看”到场上情况，分析研判后，“决定”右腿膝关节和踝关节向特定方向旋转特定角度——这一套流程，着实考验参赛团队的科研实力。

　　胡标说，要想碰到球，首先机器人的定位系统必须灵敏。这依赖机器人的摄像头识别场地标识，通过计算机视觉技术中的几何成像原理反算出自己的位置，再结合导航系统、姿态传感器等精准配合，才能在厘米级精度内控制自身位置和姿态。定位做不好，机器人不但可能找不到球，甚至都可能“找不到自己”。

　　更难的是运动。早期机器人连走路都摇晃，如今能踢足球全靠深度强化学习技术——让机器人在虚拟物理引擎中经历千万次运动训练，如同AlphaGo自学围棋般“顿悟”行走的奥义。

　　当然当前的技术还有巨大的上升空间。胡标说，比如本届比赛，参赛机器人在场上运动的极限速度普遍只有约1.2米/秒，这是因为如果机器人运动得太快，定位系统就跟不上趟儿了，机器人会不知自己身在何处，未来需要着重进行相关算法的开发。

　　还有，目前本届比赛赛场上使用的机器人尚且无法做到“腾空”，也就是无法双脚同时离地。杨可畅分析，这可能是由于机器人的关节力矩不足以支撑躯体腾空，还有待尝试通过改进算法进一步释放硬件的性能。

　　但在本届人形机器人运动会的5V5机器人足球赛赛场上，他们已经发现其他参赛队在技术上作出了一些突破。胡标说，比如5V5足球赛冠军清华大学火神队开发了“端到端”的技术，机器人能做到五六岁小孩般的踢球动作，将球点对点踢到位，而不仅仅是“走球”。另外来自德国的一支参赛队在战术上表现出了“绝对的优势”，机器人“聪明”到会迂回作战，如果形势不利，则不射门，而是先把球带到其他方向上，再伺机射门。

　　这些机器人目前能够实现的技术、战术和真人比起来似乎还很“小儿科”，但胡标和杨可畅相信，以当下具身智能的发展速度，或许很快又会迎来惊喜。

　　而且机器人足球队员的成长价值，很可能会在更大的范围产生影响。胡标认为，足球机器人队员、农场采摘机器人、大田喷药机器人、机器人保姆等，其包括定位、识别、运动、算法等各个方面的技术底层逻辑都是相通的。在任何一个场景得到突破，都可以相互迁移。

　　他说：“未来，中国农大工学院团队将继续深耕农业机器人核心技术研发，重点突破果园采摘机器人、畜禽养殖巡检机器人等实用化难题。”

　　当前机器人足球队员1.2米/秒的“跑动”速度确实显得笨拙，但当初占地170平方米的世界第一台计算机每秒钟也只能进行5000次加法运算，科技的发展往往出乎意料。

　　胡标曾在读硕士期间作为队员参与过一场机器人世界杯（RoboCup）比赛。他说，20世纪90年代，这一世界知名的机器人足球赛创立之前，有一群科学家曾发起过一个在当时看来很疯狂的设想：到2050年，让机器人世界杯冠军战胜人类世界杯冠军。现在，胡标和杨可畅觉得，这个设想也许并不疯狂。

　　中青报·中青网记者 张茜