| 代码 | 名称 | 当前价 | 涨跌幅 | 最高价 | 最低价 | 成交量(万) |
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宇树科技创始人王兴兴在接受了记者时表示，此次参演的G1与H2人形机器人 ，其核心亮点在于全自主集群控制技术的首次亮相 ，实现全球第一次集群快速跑位，最快任意跑位速度可达4m/s。王兴兴预计 ，今年全世界人形机器人的出货量至少达到几万台 ，宇树科技的目标出货量在1-2万台左右。但他也指出，受限于具身智能大脑等技术瓶颈 ，人形机器人还处于应用早期 。
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三登春晚 ，宇树科技秀出哪些真功夫、新功夫？
在2月16日晚的2026马年春晚上，宇树科技携旗下G1 、H2带来全球首次全自主人形机器人集群武术表演《武BOT》 。宇树科技介绍 ，此次节目实现了多项全球首次技术突破：机器人实现全球第一次连续花式翻桌跑酷 ，全球第一次弹射空翻 、空翻最大高度超3米，全球第一次单脚连续空翻、两步蹬墙后空翻 ，以及全球第一次Airflare大回旋七周半等。
据记者了解 ，《武BOT》节目于2025年11月开始正式启动筹备 。团队首先根据节目创意拆解出多个技术模块，同步展开基础软件开发与算法验证工作，包括舞蹈群控平台 、定位算法升级以及新型运动控制算法的测试 。
随后宇树科技与演员团队进行线下对接 ，并搭建了实景测试场地用于流程磨合。在此期间 ，宇树与导演组展开多轮现场沟通与联合优化，经过反复迭代和多次联排 ，最终在除夕夜将节目完整呈现给观众 。
与扭秧歌比
机器人有哪些“进化”？
从整体呈现上看 ，对比2025蛇年春晚，宇树科技人形机器人的运动性能有了进一步提升 ，“进化”明显 。对比2025年的《秧BOT》 ，今年的《武BOT》有哪些技术迭代？
宇树科技介绍，为呈现本次高难度武术表演 ，宇树在算法 、硬件与系统层面进行了系统性升级：
算法层面 ，团队升级强化学习框架，使机器人在仿真环境中自主习得复杂武术动作及器械操控技能；同时采用融合感知的定位技术 ，有效解决高速运动中的定位漂移问题 ，实现精准导航与落点控制。
硬件层面，团队针对性提升核心关节电机功率密度，优化肢体结构强度 ，并升级灵巧手与缓冲部件 ，以支撑高爆发、高冲击的动态动作 。
系统层面，团队全新开发集群自动控制系统 ，实现从动作编排 、队形设计到多机实时协同调度的全流程自动化 ，确保数十台机器人在复杂队形变换与高难度动作中的毫秒级同步 。
表演中最大难点是什么？
节目中，宇树科技机器人用上长剑 、双节棍、长棍展示多重“武功 ” ，并展示了打醉拳 、倒退避障 、后空翻等新技能。
在一众“功夫 ”中 ，最难的动作是什么？宇树科技称，节目中难度最高的动作集中在三个类别 ，每一类都有各自的技术壁垒 。
首先 ，物品交互动作（如棍法、双节棍 、宗师剑）中，难点在于机器人对器械状态及外部扰动的实时感知与自适应控制 。人类习武需通过反复练习形成手感 ，机器人同样需要“习得”这种能力。
为此 ，团队通过对器械进行物理建模，在仿真环境中进行大规模强化学习训练，使机器人掌握了对手中器械的动态感知与力矩控制。
宇树科技还为机器人搭载了全新自研灵巧手 ，支持武术道具的快速更换与稳定抓持 。
其次 ，环境交互动作（如跑酷翻桌 、蹬墙）的核心挑战在于高速运动中对相对位置的精准估计，以及落足点的动态调整 。工程师通过在仿真中穷举可能出现的位姿偏差 ，训练机器人在奔跑过程中实时规划脚步 ，最终实现对桌面、墙面等障碍物的稳定跨越与借力。
最后，地面极限动作（如空中连续转体）是对机器人软硬件性能、运动控制与融合定位的综合极限考验 。任何一环出现短板都可能导致失败 。
团队通过硬件结构升级 、电机性能优化 、运控算法迭代以及多传感器融合定位 ，在多部门协同攻关下 ，不仅完成了高难度特技动作，还能实现空翻后的厘米级落点控制。
在产品型号选择上 ，让更高、更重的Ｈ2秀功夫 ，本身更具挑战 。
与更广为人知的G1相比，H2虽“初出茅庐 ” ，但表现颇为惊艳 ，其在节目尾声以“剑宗大师 ”形象压轴登场 。在张弛有度的剑法之后，Ｈ2牵起少年武者的手，共同向前抱拳行礼。在千里之外的义乌分会场上 ，H2身披大圣重甲 、手持金箍棒 ，脚踏由B2W机器狗扮演的“筋斗云，”从天而降 。
H2的身高比G1高约40% ，而重量比G1重一倍 ，同样的动作在H2上实现，对算法和硬件性能的考验要远高于G1 。此外 ，H2脚下的筋斗云由B2W装饰完成 ，全身重甲的H2重量超过85kg，重心高度约2米 ，轻微的倾斜就会对下方载具造成很大的扰动 ，这背后蕴含了B2W超强的负载能力和稳定性。
最核心的技术是什么？
表演背后的支撑，是宇树多项核心技术能力 ，其中最核心的是全自主集群控制技术——让数十台机器人在舞台上无需外部定位辅助 ，实现全自主表演 。
这意味着数十台机器人在舞台上无需外部定位辅助，完全依靠机载传感器实时感知环境 、自主规划路径、动态调整队形，并能在跑偏或受干扰后全自动恢复 ，实现了从快速跑位 、对招到动作执行的全程全自主协同 。
在定位上 ，宇树科技团队采用AI融合定位算法——通过AI处理本体感知数据，并与3D激光雷达数据深度融合 ，每秒处理上百次环境信息 ，这套算法能够保障机器人在剧烈运动后仍能精准定位。
硬件层面，宇树科技机器人自带3D激光雷达 ，可以实时对整个舞台场景进行激光扫描和定位 ，使得机器人能知道自己在舞台的位置。据记者了解，登台的G1 、H2均搭载的是禾赛科技JT128激光雷达 。
运动控制上 ，团队通过对通用预训练控制模型的微调 ，使机器人在武术运动同时具备位置调整能力，配合AI融合定位算法 ，确保表演动作整齐划一 。
舞台技术如何迁移至现实场景？
机器人在节目中的技能展现 ，并非单纯“秀肌肉 ”，也是未来落地应用的提前演练。
宇树科技表示，节目中攻克的技术难题 ，与机器人在真实场景中面临的挑战高度相通 ，具备明确的应用迁移路径 。
例如，支撑整场武术表演的集群自动控制系统 ，解决了数十台机器人在复杂队形下的实时调度与动作同步问题 。这一技术可迁移至工业场景中的多机器人协同巡检、仓储分拣 、装配流水线等任务 ，实现规模化作业的高效统筹。
在棍法及夺棍环节中，机器人需在抓握器械的同时应对来自人类的外力冲击 。这背后的核心技术是有外力介入下的柔顺操作控制 。该技术可直接应用于精密装配 、重物搬运、家政服务等场景 ，帮助机器人在操作过程中实时感知并适应外部扰动 ，提升作业鲁棒性。
跑酷翻桌动作要求机器人在高速运动中精准判断自身与障碍物的相对位置，并动态调整步态完成跨越 。这一能力本质上是动态环境下的相对定位与交互控制 ，与机器人向货架码放货物 、在狭小空间穿行 、上下楼梯等任务需求高度一致 。
节目中验证的技术方案即使在跑动状态下也能快速完成位姿调整 ，迁移至现实场景后，将显著提升机器人的作业效率与环境适应能力。
宇树科技研判称 ，这些技术突破不仅支撑了本次武术呈现 ，也为机器人在工业、服务等场景中实现全身动态操作与多机协同作业提供了可迁移的技术底座 。
（文章来源：财联社）
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