近日，第五届ATEC科技精英赛线下赛在香港中文大学圆满落幕。作为全球首个聚焦实景极端环境的人工智能与机器人赛事，本届比赛首次将机器人从实验室完全迁移至户外复杂场景，在无遥操作干预的前提下，要求机器人自主完成一系列高难度任务。这不仅是对当前机器人技术极限的公开检验，更是具身智能发展进程中的一次里程碑式事件。
比赛设置了垃圾分拣、自主浇花、定向越野和吊桥穿越四大挑战项目，全面覆盖从基础操作到跨地形移动的综合性能力评估。垃圾分拣任务要求机器人识别香蕉皮、透明塑料瓶和纸盒等不同物体，并准确放入对应颜色的垃圾桶，重点考察视觉感知、目标识别与移动操作协同能力。自主浇花任务则涉及拿水壶、接水、定位花篮、浇花及归位等一系列精细操作，对机器人的空间定位和稳定抓取提出极高要求。定向越野项目让机器人自主穿越拱桥、山地、陡峭楼梯等复杂地形，考验全局路径规划与地形适应能力。吊桥穿越任务最为艰巨，机器人需通过三段间距不等的吊桥，并在第三段拉绳搭桥以通过中断处，综合评估了不同路面行走的鲁棒性及工具使用能力。
值得注意的是，比赛规则明确鼓励自主、限制干预，遥操作使用越少则得分越高。在实际比赛中，选手们普遍采取“先遥操保底、再自主冲高分”的策略，并在具体任务中展现出惊人的临场创新能力。例如，在吊桥任务中，多支队伍为机器人加装“大脚板”或“雪橇”以防止足部卡入缝隙；上海交通大学IRMV赛队甚至直接让机器狗跳过50cm空隙，绕过拉绳搭桥环节。浇花任务中，各种创新的“拿壶姿势”层出不穷，包括横握、倒抓、夹持等。在垃圾分拣任务中，冠亚军队伍浙江大学Wongtsai和上海交通大学IRMV的机器狗完全依靠自主模块通关，展现出强大的技术统治力。户外越野方面，Wongtsai赛队成为首个全自主跑完全程的四足机器人队伍，最终凭借卓越的全自主智能表现夺得15万美元冠军大奖。
然而，比赛也暴露出当前具身智能技术在实景应用中的四大核心瓶颈。首先，在本体结构层面，四足机器人（机器狗）在所有任务中的表现均显著优于双足（人形）机器人。人形机器人由于重心高、触点少，在复杂地形中移动困难，上坡、陡梯、碎石路等场景均显得吃力。在需要稳定抓取和精细操作的任务中，人形机器人同样表现不佳，其结构复杂、控制链条长的特点导致一旦定位或手部调节出现偏差，便难以完成有效抓取。相比之下，四足机器人稳定性更强，既能在操作任务中使用背部夹爪，又在户外移动中展现出统治级表现。
其次，感知系统在户外环境中面临非线性难度跃升。光照变化、风力干扰、阴影交替等细微环境扰动会不断累积成误差，严重影响任务成功率。例如，垃圾分拣任务中，透明塑料瓶因室外反光及背景干扰常导致识别失败；户外越野中，树荫下的光强变化增加了环境感知难度。甚至风吹动物体位置也会实时改变可抓取姿态，迫使affordance估计必须持续更新。在信号弱的野外环境中，机器人更依赖自身IMU、激光雷达与本地推理能力，进一步提升了技术门槛。
第三，规划能力存在明显短板。机器人即便能完成单个动作，也常出现“动作链断裂”现象，例如拿起香蕉后不知道下一步该做什么。在吊桥任务中，尽管多数队伍能在遥控辅助下通过不连续木板，但几乎没有队伍能在无辅助情况下完成“拉绳搭桥”这一多步骤关联操作，暴露出当前机器人在环境改造与复杂推理方面的不足。
第四，移动操作（loco-manipulation）的协同能力亟待提升。比赛要求机器人在移动过程中精准完成定位与姿态调整以实现抓取操作，但常见失败模式包括：无法精确停至抓取位导致执行器接触失败，以及在抓取搬运时出现力学控制失衡。这反映出上半身操作与下半身移动的解耦问题，如何实现全身协同控制仍是重大挑战。
此外，比赛中临时改装引发的软硬件协同设计问题也值得深思。部分队伍为提升稳定性加宽脚板，反而导致感知与步态控制失衡，造成卡脚摔倒。这说明在实景应用中，任何局部优化都需考虑系统整体性能，单一模块的改进可能引发连锁反应。
总体而言，ATEC2025线下挑战赛不仅是一场精彩的技术竞技，更是一次对具身智能现状的深度剖析。从四足机器人的优势表现到户外感知的严峻挑战，从规划推理的局限到移动操作的协同难题，比赛清晰勾勒出当前技术的前沿与边界。随着浙江大学Wongtsai、上海交通大学IRMV、北京理工大学CyberPrime等优秀团队的突破性表现，我们看到了自主机器人技术的快速进步，但同时也必须正视那些在实验室环境中不易暴露的深层次问题。未来，具身智能的发展需在硬件设计、感知算法、规划推理与系统集成等多个维度持续攻关，才能真正实现从“实验室演示”到“现实世界应用”的跨越。
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