宇樹科技揭秘！春晚機器人“秀功夫”后可落地真實場景

在中央廣播電視總臺 2026年春晚舞臺上，宇樹科技作為春晚機器人合作伙伴，第三次亮相總臺春晚舞臺，并 攜旗下 G1與H2人形機器人獻上了全球首次全自主人形機器人集群武術表演。

宇樹科技介紹道，在本次節目《武BOT》中，宇樹的人形機器人展現出前所未有的運動性能，實現了多項全球首次技術突破：實現全球第一次連續花式翻桌跑酷，全球第一次彈射空翻、空翻最大高度超3米；全球第一次單腳連續空翻、兩步蹬墻后空翻，以及全球第一次Airflare大回旋七周半等高難度動作。

與此同時，本次演出使用全新升級的高并發集群控制系統進行協同控制，實現了幾十臺機器人實時協同動作，動作同步誤差嚴格控制，達成超低同步延遲。

解決三類技術挑戰

據宇樹科技介紹，《武BOT》節目從2025年11月開始正式啟動籌備。團隊首先根據節目創意拆解出多個技術模塊，同步展開基礎軟件開發與算法驗證工作，包括舞蹈群控平臺、定位算法升級以及新型運動控制算法的測試。隨后與演員（塔溝）團隊進行線下對接，并搭建了實景測試場地用于流程磨合。

“在此期間，我們與春晚導演組展開多輪現場溝通與聯合優化，經過反復迭代和多次聯排，最終在除夕夜將節目完整呈現給觀眾。”宇樹科技表示。

在節目準備的過程中，宇樹科技團隊在不同階段分別攻克了三大類技術挑戰。

早期階段，研發重點在于運控算法設計與模型訓練，主要解決動作銜接、時間同步與集群控制等關鍵問題。

中期階段，主要面臨導航定位與軌跡追蹤的挑戰。宇樹科技在定位上采用AI融合定位算法，通過AI處理本體感知數據，并與3D激光雷達數據深度融合，每秒處理上百次環境信息，這套算法能夠保障機器人在劇烈運動后仍能精準定位。防止在空翻等劇烈動作下，傳統定位算法丟失跑飛的問題。

后期階段則重點攻克高難度動作的穩定性問題。宇樹團隊通過大量測試分析問題成因，首先對硬件結構及電機進行升級，以提升性能上限；隨后針對新硬件特性優化動作映射與動力學參數，不僅提升了常規武術動作的質量，更成功實現了高難度特技動作的穩定呈現。

最難動作有三類

對于本次《武BOT》節目中最難的技術動作，宇樹科技表示，節目中難度最高的動作集中在三個類別，每一類都有各自的技術壁壘。

一是物品交互動作，如棍法、雙節棍、宗師劍等，這些動作的難點在于機器人對器械狀態及外部擾動的實時感知與自適應控制。宇樹通過對器械進行物理建模，在仿真環境中進行大規模強化學習訓練，使機器人掌握了對手中器械的動態感知與力矩控制。

二是環境交互動作，如跑酷翻桌、蹬墻這類動作，核心挑戰在于高速運動中對相對位置的精準估計，以及落足點的動態調整。工程師通過在仿真中窮舉可能出現的位姿偏差，訓練機器人在奔跑過程中實時規劃腳步，最終實現對桌面、墻面等障礙物的穩定跨越與借力。

三是空中連續轉體等地面極限動作，是對機器人軟硬件性能、運動控制與融合定位的綜合極限考驗。宇樹團隊通過硬件結構升級、電機性能優化、運控算法迭代以及多傳感器融合定位，完成了高難度特技動作，還能實現空翻后的厘米級落點控制。

如何實現幾十臺機器全自主表演？

為呈現本次高難度武術表演，宇樹在算法、硬件與系統層面進行了系統性升級。宇樹科技表示，本次表演為幾十臺機器的全自主表演，該系統由宇樹科技自主研發。

首先使用機器人自帶的3D激光雷達，實時對整個舞臺場景進行激光掃描和定位，使得機器人能知道自己在舞臺的位置。

機器人在接收到控制臺的指令后，會調用走位運控算法追蹤控制臺下發的目標點軌跡，并在規定時間內到達目標終點，隨后調用武術運控算法精準完成武術動作序列。

在持續高強度表演過程中，宇樹機器人還具備實時自我監測能力，可實時監控各模塊運行狀態，全自主識別異常并迅速恢復，確保長時間、高強度的武術動作穩定且流暢進行。

同時，多臺機器人還能在動態行進中自主保持精準定位與隊形一致性，即使機器人不小心跑偏了，也能全自主快速恢復。

機器人春晚表演技術將用于真實場景

春晚表演結束后，機器人的能力如何應用于現實場景并商業化，是人形機器人企業需要面對的共同問題，亦是市場關注焦點。宇樹科技強調，節目中攻克的技術難題，與機器人在真實場景中面臨的挑戰高度相通，具備明確的應用遷移路徑。

宇樹科技指出，多機協同系統支撐整場武術表演的集群自動控制系統，解決了數十臺機器人在復雜隊形下的實時調度與動作同步問題。這一技術可遷移至工業場景中的多機器人協同巡檢、倉儲分揀、裝配流水線等任務，實現規模化作業的高效統籌。

柔順操作與外力干擾應對，在棍法及奪棍環節中，機器人需在抓握器械的同時應對來自人類的外力沖擊，該技術可直接應用于精密裝配、重物搬運、家政服務等場景，幫助機器人在操作過程中實時感知并適應外部擾動。

表演中展現的跑酷翻桌動作，則是相對定位與環境交互技術，這一能力本質上是動態環境下的相對定位與交互控制，與機器人向貨架碼放貨物、在狹小空間穿行、上下樓梯等任務需求高度一致，遷移至現實場景后，這一技術將顯著提升機器人的作業效率與環境適應能力。

責編：彭勃

校對 ：冉燕青