當身高1.2米的“鋼鐵球員”
在綠茵場上加速奔跑、
倒地后自主爬起、踢球射門??
甚至用多智能體協同算法
完成一次無聲的“眼神交流”時
觀眾席爆發的歡呼聲
不亞于人類世界杯的進球時刻
??????
2025年機器人足球世界杯（RoboCup）火熱開賽，這場匯聚全球頂尖機器人團隊的賽事迎來歷史性變革：首次以3V3無保護模式開賽，3臺機器人需在完全脫離人類現場干預、無保護人員隨行的情況下，憑借自主智能協同作戰。在這場顛覆傳統規則的賽事中，中國團隊強勢出擊——多支勁旅攜海淀企業北京加速進化科技有限公司研發并搭載了端到端統一大模型框架的人形機器人“T1”亮相，向世界冠軍發起沖鋒。
從實驗室的精密代碼到
綠茵場的激烈對抗
鋼鐵之軀如何學會演繹足球
這項充滿技術挑戰與協作智慧的運動？
這項看似“炫技”的運動
背后蘊含著哪些關鍵技術突破？
將如何推動人形機器人走向更廣闊的應用場景？
??????
記者對話加速進化團隊
揭秘“鋼鐵球員”如何“踢”出智能未來
??????
最近，人形機器人在體育賽場頻頻“出圈”，掀起了一股智能科技與競技體育融合的新浪潮。4月，北京亦莊全球首個“人形機器人”半程馬拉松亮相，展示自恢復、長續航等“絕技”；同月，在江蘇無錫首屆具身智能機器人運動會上，各色機器人的激烈比拼同樣吸睛無數。如今2025年機器人足球世界杯（RoboCup）的火熱開賽，更是將機器人智能競技推向高潮。 機器人為什么要踢足球？ 這是很多人心中的疑問 “這就像問人類為什么要攀登珠峰—— 因為它就在那里 代表著一個領域的極限挑戰。” 加速進化創始人兼CEO程昊 用一個競技體育的經典隱喻 道出了這場看似“炫技”運動背后的深層驅動力 作為加速進化創始人，程昊對這一問題有著比較深入的思考。在他看來，體育賽場，既是催動機器人加速進化的“試煉場”，也是檢驗其核心實力的“試金石”。“從機器人踢足球場景切入，能夠以點帶面地培養機器人更加全面的運動能力。”程昊進一步解釋，“足球賽作為一項強對抗性運動，不僅對機器人的智能化提出了相當高的要求，還需要它有足夠高的泛化能力，以對不同的場景進行判斷。換個角度看，我們不是在教機器人踢球，而是在通過這項復雜的團隊運動，錘煉它們的感知、決策和執行能力。同時也通過比賽，讓人們了解機器人的應用前景。” 博弈類賽事的技術驗證價值在科技史上也早有先例。記者了解到，IBM的DeepBlue（1997）在國際象棋與GoogleDeepMind的AIphaGo（2016）在圍棋的突破，都遵循了“先在博弈類項目中突破，再把算法遷移到更復雜真實場景”的技術進化路徑。機器人踢足球同樣如此。 程昊對機器人踢足球的執著夢想，其實早在近20年前便深植于清華園的綠茵場。2006年，當時還在清華大學自動化系學習的他加入了由趙明國教授創立的清華火神足球隊，并曾擔任第三任隊長。他多次參加RoboCup比賽，曾帶領團隊斬獲人形組Teen-Size季軍。綠茵場上，那些跌跌撞撞卻又頑強拼搏的機器人身影，那些為了優化一個步態算法、提升1%射門成功率而徹夜鏖戰的日夜，成為他青春最深刻的烙印，也奠定了他對機器人技術的熱愛與理解。“火神隊”的經歷，是他機器人夢想的起點。 2013年碩士畢業后，程昊的創業之路首先在智能助理領域開啟，但與人形機器人結下的深厚緣分，讓他始終像一個忠實的守望者，密切關注著這一領域的技術脈動。2023年，當ChatGPT的橫空出世引發全球AI浪潮時，程昊敏銳地意識到：大模型技術將徹底改變人形機器人的發展軌跡。基于這一判斷，他在2023年8月正式創立“加速進化”。團隊將大本營設在海淀，并錨定了具有象征意義的起點：從足球場景突破，以此錘煉人形機器人的基礎運動與智能協同能力，再逐步實現能力的泛化。大約一年后，加速進化第一個人形機器人產品T1“出世”，印證了他的前瞻判斷。 在加速進化的測試場內 一場內部3V3足球對抗賽激戰正酣 沒有遙控器，沒有場外指令 機器人完全依靠內置的“大腦”自主決策 機器人A觀察、計算、起腳，弧線球精準地繞過“人墻”，機器人B早已預判落點，凌空墊射破門。另一個角落，機器人C在對抗中踉蹌倒地，但它迅速感知姿態失衡，調整重心，流暢地翻身爬起，整個過程不到3秒。完全自主的對抗、流暢的戰術配合、快速的自我恢復能力，讓現場觀賽者無不驚嘆，掌聲不斷。 機器人如何學會踢球？ 這絕非簡單的程序預設 加速進化市場負責人徐磊揭示了背后的核心——機器人實現自主踢球主要依賴感知算法、運控算法和決策算法的協同。他解釋說：“這其實和人類踢足球的原理高度相似，感知算法如同眼睛和耳朵，實時捕捉足球軌跡與場上動態；運控算法則像小腦和神經系統，精確控制全身數百個關節的電機，完成奔跑、急停、轉向、射門、倒地保護等復雜動作；而決策算法則像是真正的戰術大腦，需要在瞬息萬變的場景中于0.1秒內作出基于全局的信息判斷,是帶球突破？傳球給位置更佳的隊友？還是回防堵截？” 與傳統方案不同，加速進化創新性地將感知、決策和運控三大模塊整合進一個統一的大模型中。機器人依靠雙目攝像頭等設備識別球、球場標線、球門及隊友位置，通過這些識別信息測距來判斷自身位置，再結合自身算力快速做出戰術決策。這種端到端的處理方式，使機器人從“看到”環境到“執行”動作的整個過程更加連貫高效。 多人協同是足球賽的靈魂。為此，研發團隊為大模型注入了多智能體協同算法。該技術使機器人能實時共享場上信息，實現戰術配合。因此，在加速進化近期舉辦的機器人足球聯賽總決賽上，就出現了令人驚嘆的一幕：一位機器人球員突然后仰倒地，身旁的機器人隊友立即屈膝俯身“注視”，仿佛在詢問狀況——這個充滿人性化的互動并非預設程序，而是多智能體協同算法在實時決策中的自然呈現。 “目前我們的AI自主踢球技術已迭代至第二代。”徐磊透露，“端到端統一大模型展現出了良好的泛化能力，單個模型就能完成從視覺感知到復雜動作控制的全流程處理。這套系統將應用于RoboCup世界杯賽事。”感知、決策和運控技術的協同突破，正成為我國機器人征戰國際賽場的關鍵支撐。 談及機器人何時能戰勝人類球員，程昊給出了一個既理性又充滿期待的預測：“目前頂尖機器人‘球員’的場上‘智商’和反應能力，大約接近5歲兒童水平，能自主完成基礎的技術動作和簡單配合。隨著大模型、傳感器等技術的飛速迭代，預計2到3年內，人形機器人有望在低強度訓練賽中與人類業余球員同場競技。5到10年，其整體水平有望超越人類一般職業球隊。RoboCup提出的‘2050年機器人足球隊擊敗人類世界杯冠軍’的宏大目標，很可能會大幅提前。” 2025年機器人足球世界杯總決賽 迎來歷史性變革—— 延續多年的傳統2V2比賽模式正式退出舞臺 全程無人工干預的3V3競技模式成為新標準 這一規則改寫的背后 中國科技力量功不可沒—— 正是加速進化T1機器人 展現出來的核心技術和卓越能力 推動了比賽模式的升級 “過去機器人足球賽更像是一場小心翼翼的‘提線木偶表演’。”徐磊說，“在2V2時代，每兩名機器人球員比賽，場邊必須配備兩名保護人員，隨時準備扶起摔倒或可能發生碰撞的機器人，防止昂貴的設備損壞。這極大地限制了比賽的流暢性、對抗強度和自主性。而我們的機器人所展現出的卓越性能讓賽事組委會相信，機器人足球賽已經進化到了無需‘保姆式’保護，能夠真正自主協同對抗的新階段。” 參賽人數從2V2躍升至3V3 絕非簡單的數字疊加 而是技術能力質的飛躍 “2V2模式下，戰術相對固定，通常是1個守門員加1個前鋒，協同要求較低。”徐磊分析，“3V3則完全不同。場上可能出現雙前鋒和1個守門員，或1個前鋒、1個中場、1個守門員等多種陣型組合。這對機器人間多智能體協同決策提出了前所未有的挑戰。” 規則差異也體現了機器人足球賽的特點。徐磊介紹：“與人類足球賽相比，機器人足球賽比賽時長更短，上下半場各10分鐘；并設有特殊計時規則，當足球出界或需要更換機器人時，比賽計時會暫停，待機器人恢復站立或新隊員入場后，時鐘恢復，但會根據情況對故障方進行罰時處理。這既保證了公平，也倒逼機器人開發團隊提升機器人的穩定性和自主性，以減少故障發生率。” “沖撞”是機器人足球賽特有的世界級難題，由于設備昂貴且抗沖擊能力有限，現行規則對“沖撞”判罰極其嚴格。針對這一難題，徐磊介紹了加速進化的解決方案：“我們通過優化平衡控制算法、采用新型執行器和輕量化材料，顯著提升了機器人的運動穩定性。同時，抗干擾算法訓練使機器人能像人類球員一樣預判軌跡、規避碰撞。這種硬件與算法的雙重突破，賦予了T1在高強度對抗中的底氣和實力。” “足球，是檢驗機器人運動控制、環境交互與群體智能極限的終極考場。”徐磊說，“RoboCup的魅力在于‘多機對抗’，戰隊的配合默契度、臨場戰術調整是最大看點。它既考驗機器人的‘身體素質’，更對其‘大腦’提出苛刻要求。無論是傳球射門、倒地起身還是對抗阻擋，T1都展現出了卓越性能。我們不僅提供機器人本體，更開放了核心的足球算法框架，希望與全球開發者共同推動技術進步。” 徐磊告訴記者，本屆賽事有包括“清華火神隊”“農大山海隊”等在內的3支成人組國家隊采用T1或其技術框架參賽。 機器人踢足球的本質是什么？ 在程昊看來 它是具身智能的終極練兵場與加速器 足球場是一個高動態、強對抗， 需要機器人快速感知—決策—執行的 復雜物理環境 當機器人能在激烈對抗中完成戰術配合 這些能力終將遷移至家庭看護、 工業巡檢等場景 通過人形機器人在足球場景的突破，能夠讓機器人在人類水平的視覺感知、環境理解和行為決策能力不斷突破，達到家庭、工業使用的要求。比如生活場景對物體識別、動態跟蹤、精準定位和導航避障等底層算法的需求，與足球場完全相通。 “類比人類成長路徑，幼兒都是先學會運動，再通過活動積累生活經驗提升認知。”程昊闡釋技術演進邏輯，人形機器人同樣需要先成為“四肢健全”的個體，才能高效獲取環境數據，適應人類生活場景，從而在這個過程中采集數據訓練大腦，實現認知健全。而機器人足球賽，正是加速進化端到端運動大模型的實戰演練。 在技術實現層面，研發團隊通過模仿學習人類球員動作數據，結合仿真環境強化訓練構建足球技能基礎。隨著真機比賽數據持續積累，配合基于真人視頻的合成數據預訓練，未來機器人將掌握推射、鏟球、魚躍撲球等進階技巧，以及“二過一”“反越位”等復雜戰術。參賽隊伍基于T1的運動大模型調整參數，已實現更快速、精準、全面的球場表現。 機器人足球世界杯不僅是科技秀場，更是未來社會的實驗場。當加速進化讓機器人在綠茵場學會協作對抗、抗干擾甚至“耍心機”，這些能力終將突破球場邊界，重塑人機共生模式。程昊的愿景清晰而堅定，也道出了所有奮斗在這一領域研究者的心聲：“今天讓機器人在綠茵場上奮力拼搏，是為了讓它們在明天能真正走進千家萬戶，理解人類的需求，服務人類的生活，共同創造更美好的未來。” 記者手記 綠茵場是起點，千家萬戶是終點 從清華實驗室的執著探索，到海淀創業公司的技術突破；從需要人類保護的蹣跚學步，到3V3無保護賽場上的自主馳騁；從單一的代碼指令，到多智能體間充滿“默契”的戰術配合——這條由代碼編織、電機驅動、算法賦能的進化之路，正在“加速進化”的催動下，快速向前延伸。 綠茵場上的奔跑與對抗、跌倒與爬起、精準傳球與射門，都不只是為了贏得一座獎杯，這些“鋼鐵球員”的每一個動作，都在為更廣泛的應用場景積累經驗。“說不定哪天，你家的掃地機器人突然來個‘馬賽回旋’，千萬別驚訝——畢竟，它們可是在世界杯上練過的！”網友的這句打趣，恰恰道破了技術轉化與場景應用的無限可能。 正如程昊所言：“今天讓機器人在綠茵場拼搏，是為了明天它們能真正服務人類生活。”當機器人能在復雜的足球場上實現更深層的自主協作時，它們距離走進我們的生活還有多遠？或許，答案就藏在下一個進球的精彩瞬間里。
來源：北京海淀