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      春晚機器人刷屏,松延動力、宇樹科技、銀河通用奇招頻出

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      2月16日,今年總臺春晚依舊科技感十足,機器人是今年春晚的重頭戲,也是春晚史上機器人表演陣容最龐大的一次,小品、歌舞、微電影均有國產人形機器人參與,展現的不止是機器人精準的運動控制能力,更有自然交互能力。預計2026年在技術、市場的雙重推動下,機器人將走向更多真實作業場景。

      PART 01


      松延動力:機器人小品


      松延動力的四款人形機器人現身春晚首個小品節目《奶奶的最愛》,凸顯機器人作為“家庭助手”的情緒陪伴價值,以及機器人在養老場景的應用潛力。可以看到,兩臺“小頑童N2”接連完成側手翻、空翻,平穩落地;“小布米”也在達到一定速度后,自然地抬起雙臂,呈現出高度擬人的流暢跑步姿態,配合演員完成了互動劇情。


      小品最后還上場了1:1復刻蔡明形象的仿生人形機器人。據介紹,其技術核心突破集中在仿生人臉的底層架構:不僅是在鉑金硅膠中添加高分子材料,增強了仿生人臉的拉伸自然度與耐久性,還通過高緊湊型驅動設計,在一個空間有限的仿生人臉內部放入了32個驅動動作的電機。

      此外,松延動力還自主構建了覆蓋口型、表情、眼神、頸部姿態及手勢的多模態協同表達模型。比如讓機器人身體呈現出呼吸起伏的幅度,對話時頸部和手臂還能配合表情實現動作。

      作為業內首家推出消費級機器人的企業,松延動力已經先于同行,邁出了機器人大規模普及的第一步。目前,松延動力已持有30余項專利,構建起全棧自研的核心技術體系。

      PART 02


      宇樹科技:機器人武術表演


      作為去年的春晚頂流,宇樹科技再度亮相,旗下仿生人形機器人H2和通用人形機器人G1在《武BOT》中表演了一段武術。期間,宇樹科技的G1機器人是表演主力,后空翻、側翻、馬步等高難度動作不在話下,與武術學校的小朋友們展開“人機對決”,雙方對練棍術、耍雙節棍等,展示了更優秀的運動性能。


      宇樹科技創始人王興興表示,此次參演的G1與H2人形機器人,其核心亮點在于全自主集群控制技術的首次亮相,實現全球第一次集群快速跑位,最快任意跑位速度可達4m/s。

      他還表示,2026年,多款全新產品正在研發中,既有更注重實用性的服務型機器人,也有一些挑戰科技前沿的探索性產品。“預計今年全世界人形機器人的出貨量至少達到幾萬臺,宇樹科技的目標出貨量在1-2萬臺左右。”

      PART 03


      魔法原子:機器人歌唱表演


      在主會場,魔法原子人形機器人MagicBot Z1和兩臺MagicBot Gen1與易烊千璽、言承旭等藝人同臺演繹《智造未來》,宜賓分會場中,上百臺四足機器人MagicDog以“大熊貓”造型呈現大型群控表演。與此同時,魔法原子首次把人形機器人多機協作的真實場景搬上春晚舞臺,讓全球觀眾第一次直觀感受到機器人走進現實生活。


      魔法原子聯合創始人顧詩韜表示,“我們想讓公眾看到機器人不僅能歌善舞,更是真正聰明、能干的伙伴,也讓世界看到,魔法原子所代表的‘中國智造’,正在通過商品化與全球化的雙輪戰略,加速走向國際舞臺。”

      在表演中,機器人動作軌跡與節拍上實現高度對齊,快速轉向、躍動銜接與連續編排動作穩定完成,整體表現保持一致性與零誤差執行。而這離不開自2025年7月Z1發布以來,經過近半年的驗證與迭代,整機結構強度、關節模組峰值扭矩與響應速度持續優化,使高速起跳與連續旋轉具備物理冗余與結構安全邊界。

      軟件層面,魔法原子構建了覆蓋真實場景的數據采集體系與動態訓練框架,基于模仿學習的控制方案,實現對動量管理與重心遷移的實時優化。機器人在單點支撐與連續姿態切換中的穩定表現,本質上源于系統級控制策略與硬件性能的高度耦合。

      PART 04


      銀河通用:機器人微電影


      銀河通用機器人出場較晚,在賀歲微電影《我最難忘的今宵》中,其輪式雙臂機器人G1的操作經驗全場。從精細地盤核桃、撿玻璃碎片、貨架取物,到生活化的疊衣服、串烤腸,全都輕松拿捏,動作靈巧且自然擬人。


      與傳統機器人表演依賴預編程不同,銀河通用此次展示干活技能的實現是端到端自主感知、自主決策、自主執行。而銀河通用的核心能力,源于自主創新并應用了一條融合超大規模虛實數據端到端訓練大小腦協同具身大模型的新范式:即基于自主構建的百億級具身智能數據集,打造的全球首個集成“大腦-小腦-神經控制”于一模的全身全手端到端大模型——“銀河星腦 AstraBrain”。

      據悉,銀河星腦AstraBrain中面向零售場景的具身大模型的GroceryVLA,是全球首個面向零售場景的端到端具身大模型。該模型突破了傳統“視覺識別+軌跡規劃”分離的技術架構,實現了真正的端到端閉環控制,讓機器人“邊看邊做”,無需預先編程路徑,就能自主判斷商品位置和抓取角度。

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