宇树机器人北马“折戟”！王兴兴碰到了新难题？

全球首届机器人“马拉松”虽已落幕，但围绕宇树机器人G1“爆冷”翻车的讨论却层出不穷，其热度生生碾压了夺得冠军的天工Ultra，面对“视频演示没输过，实机展示没赢过”的无情质疑，宇树科技CEO王兴兴亲下场“科普”，他的最新澄清，能否让人信服？

01，AI机器人翻车，谁该背锅？

4月19日，由中央广播电视总台北京总站参与联合主办的全球首个人形机器人半程马拉松，在北京亦庄鸣枪起跑，全程21.0975公里，共20支机器人队伍参跑，最终天工机器人Ultra顺利冲线，以2小时40分42秒的成绩拿下冠军；

20支高水平队伍参赛，最终只有天工Ultra摘得桂冠，属实不易，可贺可喜，值得一提的是，或许是王牌产品拿下第一名带来的信心鼓舞，天工母公司优必选科技亦于4月21日官宣，将在北京亦庄成立行者天工机器人全资子公司；

然，天工Ultra半马第一名的光环和在夺冠地趁热打铁成立子公司的消息，却被翻车的宇树机器人的热度给掩盖了大半，网络上铺天盖地都是关于G1“开局即瘫倒死机”的讨论，一度有网友坦言，宇树科技输了比赛，但却成了最大的流量赢家；

4月20日，有网友在知乎发贴提问“如何看待宇树机器人在这次马拉松的发挥”，并且该网友还提及“春晚刘谦想互动一下直接瘫了”、“有人针对宇树宣传视频里机器人的酷炫动作进行毫无根据的推测，认为这些动作可能是动作捕捉技术生成的”、“所以我才说这家公司很可能是骗补贴或者割韭菜”；

针对该网友的质疑，宇树科技CEO王兴兴本人罕见现身，他在该话题下面进行了详细的澄清，他表示“春晚舞台上是有复杂全自动走位和跳舞的，结束的时候下台，舞蹈演员摸着后颈，是导演想要的表演效果，舞台上全自动复杂变队形都可以了，怎么可能不自动下台”、“另外刘谦老师那个，您可以听听视频里面的声音，我们同事太激动，误按了类似急停的按钮”。

虽然王兴兴回应了部分质疑，但仍然有很多网友不买账，在该提问下面的另一个热门回答帖子的评论区，包括答主和网友皆表达了对宇树机器人“诸如开发版才能做回旋踢，但问就是买不到”、“这种半成品理论上只应该存在于实验室”等一系列质疑；

甚至还有热心网友给王兴兴支了一招：“宇树官方操作员带着官方系统的标准机器人去杭州西湖跑一圈，喷子自然被打脸。”

据笔者观察，截至发稿前，针对这些质疑，尚未见有宇树科技官方或王兴兴本人的回复，那是否据此就能得出此次北马“折戟”，锅100%在宇树科技这里呢？

笔者认为，非也！

02，宇树G1整活：演绎or实力？

不可否认，宇树发布的酷炫视频有一定的整活式营销驱动的元素和必不可少的前置条件，并不能完全反映消费者购买的机器人的真实水平，此次的北马翻车确实对宇树机器人的风评和团队士气或造成了一定的影响，但完全不足以让宇树元气大伤；

机器人，尤其像G1这种人形机器人，跟大家想象的电子玩具还真不一样，他确实与宇树科技的第一版回应中提到的“调教功底”密不可分，宇树科技作为原厂，调教G1以及复杂的编程的能力通常是要优于购买该机器人的第三方团队的；

所以，我们可以说，现阶段，面向C端的宇树机器人，还很不完美，这也不光是宇树科技一家的问题，哪怕大名鼎鼎如波士顿动力，现场演示也是各种翻车，而且也的确不能排除，宇树树大招风，太红惹人妒（被恶意抹黑）的可能性；

先来看宇树机器人的产品线布局，截至目前，宇树的机器人产品已经在工业巡检、应急救援、科研、安防、教育等领域展现出良好的适应性与超出预期的高效率，人形机器人相较传统轮式机器人，在形态、运动能力和环境适应性方面是有显著的差异化优势的；

比如，现实的物理世界，电器按钮、门把手、仪表盘、工厂工作站、洗衣机操作键、冰箱操控区域、电脑桌的高度、书桌、椅子……等一切物体，首先都是基于人体工程学设计或服务于人类的；

把机器人设计成“人形”，其实是一种“升维”，让人形机器人也具备或接近人类四肢天然具备的一部分能力，比如Optimus可以使用螺丝刀拧螺丝，未来，进入千家万户，人形机器人能站能蹲，那么与人类交流时头部视线能很好匹配，这种设计更利于协助养老或教育等场景

而这个能想象到的未来，很可能就是宇树人形机器人正追寻的诗和远方，至于这个未来还要多久？取决于技术的进步和商业生态的建设程度；

回到具体的产品层面，拿宇树G1来说，它的基础算力来自于机身搭载的8核高性能CPU，且支持智能OTA升级，供电方式来自于13串锂电池，感知传感器来自于深度相机+3D激光雷达，支持2次开发；

它的高算力模组来自英伟达的NVIDIA Jetson Orin，它的关节编码器支持双编码器，通信能力上它支持WiFi 6和蓝牙5.2，未来会否提供移动蜂窝网络的支持？暂无法得知。此外值得一提的就是工业级交叉滚子轴承和低惯量高速内转子永磁同步电机等；

把这样一个复杂的硬件系统完美运行起来，难度可想而知，比如宇树科技正是依托于高性能GPU和英伟达专用的GPU，通过DRL（深度强化学习），在仿真环境中模拟数万次跌倒与站起，才最终实现了“摔倒自动爬起”等高难度动作；

具体来讲，宇树还需要提供包含设计视觉识别、空间定位和运动控制API，并允许开发者自定义动作逻辑的RoboCup SDK开发包，在实例运用中，让G1可以基于特定场景的算法来识别物理世界，并通过DRL来优化动作表现；

如果还往深层次去部析，那势必会涉及ASAP全身敏捷动作的学习策略，诸如运动跟踪预训练与真迹轨迹收集、增量动作模型训练、策略微调与真实世界部署等一系列课题。

你能说它没技术含量？

显然不客观！

但是，为什么距离大众感知的智能机器人仍然差距很远呢？直接原因也不复杂，主要像宇树G1等这些人形机器的具身智能还处在萌芽阶段，也就是说DeepSeek也好，豆包、Kimi、讯飞星火……也罢，目前尚无法直接赋能给到这些机器人。

这里面的机遇窗口，或许需要等待低功耗TPU的面世和高性能定制的LLM的成熟，因为DeepSeek等大语言模型归根结底是跟人在打交道，那你跟机器顺利打交道，需要的可能就不止人类理解的LLM了，当然这不是宇树或者王兴兴一个人的时代重任，而是需要全行业来攻坚和突破……

此次的北马“翻车”对宇树而言，不见得是坏事，相反，会让宇树更专注于人形机器人长板技术上的精进，同时补齐短板，以加固护城河，对于一个有理想的科技企业而言，宛如G1一样，“跌倒后再爬起”，从不丢人！

停止了创新的脚步，才是真正危险的开始

狂奔的宇树，未来会带来怎样的惊喜？

拭目以待！

参考资料：

宇树科技官网、ReadMultiplex、微博热搜、知乎问答、部分图源网