何小鵬為機器人剪腿 “驗明正身”！走貓步科技魔法究竟如何煉成

2025 年 11 月 6 日，小鵬汽車的發布會上演了戲劇性的一幕。為了平息公眾對新一代機器人里面藏著真人的猜測，工程師當場剪開了機器人的腿部肌肉，露出了內部精密的機械骨骼。

這個舉動相當硬核，被小鵬汽車董事長稱之為“六子剖腹”式的自證。他希望這是最后一次當眾剖開機器人的身體驗明正身。與其說是回應質疑，不如說是一次自信的反擊。不過，這也確實點燃了大家的好奇心：現在的機器人走路，已經到了以假亂真的地步了嗎？

從最初的搖搖晃晃，到現在能上 T 臺，走貓步，這背后可不是簡單的一句技術創新能解釋的。讓機器人好好走路，這是一場跨越了半個世紀，融合了力學、控制學和 AI 的科學長跑。下面咱們就來看一看，機器人要想像人一樣優雅地行走，究竟要闖過幾關？

走路的真相：與重力的“危險博弈”

首先我們要明白一件事：無論對人類還是機器人來說，走路的本質都是一樣的，這其實是一場體態與重力的持續博弈。如果你想要追求穩定，就注定寸步難行。事實上，我們的每一步，都是在即將摔倒和重心失控中完成的，而我們的身體，則是在努力讓這個摔倒的過程可控。

為了不讓我們的身體真的摔倒，人類的身體演化出復雜的神經反饋機制。而科學家們則通過仿生學觀察，逐漸把人類的行走模式，總結成可靠的數學模型。

1968 年，南斯拉夫科學家奧米爾?武科布拉托維奇（Miomir Vukobratovi?）提出了零力矩點（ZMP）理論。這是個聽起來很玄乎的名字，但它解決的問題非常樸實，就是讓機器人能夠知道自己失去重心的程度。

什么叫做零力矩點呢？用句大白話來說，就是你站立的時候，地面給你的支撐力在你腳底下的那個核心發力點。這個點的位置，地面對你產生的支撐力的合力矩為零。你站立的時候，只要這個點處在你兩個支撐腳覆蓋的安全區域里，你就肯定不會摔倒。

你可能會想，這不就是重心嘛，干嘛搞這么復雜？

哎，這就是零力矩點的厲害之處啦。當你靜止站立的時候，零力矩點與你的重心在地面上的投影是完全重合的。但是，當你行走或者奔跑的時候，兩個點就不在一塊兒了。你奔跑的時候，你的重心投影可以完全處在你的支撐腳之外，但是你并不會摔倒。

但是，如果你的零力矩點跑到了你的支撐腳范圍之外，那摔倒的趨勢可就無法挽救了。這是因為，零力矩點是面支撐力和慣性力共同作用的平衡關鍵點，一旦它跑出腳的范圍，就意味著地面沒有任何接觸點能產生足夠的力，來抵消身體的傾倒力矩。

零力矩點理論的偉大之處，在于它把全身的力氣、慣性、重力這些復雜玩意兒，簡化成了一個在地上需要盯緊的平衡點。機器人只要控制好動作，確保這個點不出圈，它就不會摔倒。

不過，光知道如何不摔倒還遠遠不夠，機器人還得知道怎么走路。如果讓機器人計算全身幾十個關節該怎么動，那它的 CPU 估計當場就燒了。于是，科學家們又想了個偷懶的妙招，叫做線性倒立擺模型（LIPM）。

這個模型就像是把復雜的機器人簡化成了一根頂著重物（重心）的棍子。它假設機器人的重心始終保持在同一個高度上，就像我們端著水走路，盡量不讓水灑出來一樣。這么一簡化，計算量就可以實現瞬間暴跌。

機器人大腦的主要任務，就變成了“我這根棍子下一步該往哪兒倒，腳該往哪兒邁才能接住”的簡單問題。它們不用過分關注我的膝關節應該順時針轉動多少度這種問題。現代機器人，就像這次出圈兒的小鵬 IRON，都是用這種簡化思維來高效規劃基本步伐，再用零力矩點理論來隨時檢查一下自己有沒有摔倒的風險，再進行微調，就可以了。

告別機械步：機器人如何從“穩”到“美”

解決了機器人不摔倒的問題，新的挑戰來了：怎么才能走得像個人呢？早期的機器人，比如著名的 ASIMO，雖然走得很穩，但總給人一種姍姍學步的幼稚感，雖然它們的穩定性其實不差，但看起來就是一副不靠譜的樣子。

就算是跑得比你還快的馬拉松冠軍，也沒讓人覺得它很厲害。

所以，強行控制機器人姿態，只想著如何讓它不摔倒的前提下盡量快，肯定是永遠達不到優雅的目的的。人類走路之所以優雅，是因為全身都在為雙腿打配合。

你走路時擺動的手臂，不僅僅是為了好看，它更像是一個平衡儀。手臂和腿的反向擺動，會巧妙地抵消掉身體旋轉的沖動，讓你走得更直。而我們的骨盆也不是焊死的，它會輕微旋轉，這不光能讓你邁開步子，還能讓你的重心保持穩定，整個動作行云流水。

對機器人來說，這就難了。因為大腦存在的最原始功能，就是協調全身的肌肉。而機器人想要做到這一點，計算量不是一般的大。

機器人沒有與人類對應的肌肉組織，它們的運動能力，取決于它的關節馬達。所以這個問題就沒有辦法通過仿生學來解決。因為機器人與人類在這一點上完全不一樣。肌肉的好處是，任何一個動作，都是很多塊肌肉合作完成的。肌肉和肌肉可以自己跟自己較勁，實現動作的穩定性。而機器人的每個關節都是獨立運行的，一個馬達運行的時候，其他的馬達幫不上忙。

當一個機器人只關心動作和平衡的時候，它走路的樣子必然不會太好看。

為了解決這個難題，工程師們對關節馬達進行了一系列的升級。最重要的升級，就是讓關節馬達能夠反向感知到自己運行過程中遇到的阻力。比如說，現在新款的機器人都在使用的關節叫做「行星滾柱絲杠」和「高精度減速器」，放著原理不談，一聽這名字就高大上的不得了，有沒有？

這些新設備能讓機器人感知到腳底和地面的互動，感知到輕微的失衡給不同關節帶來的不同的壓力。這就好比你赤腳走在沙灘上，能自動調整力道，實現每一步的軟著陸。這種柔性步伐處理，正是機器人告別哐哐砸地式硬核行走的秘密武器。

能后空翻卻走不好貓步？秘訣不在爆發力

講到這里，我知道你肯定是不服氣的。

因為你明明看到像宇樹 H1 這類機器人，能跑能跳能翻跟頭，上了擂臺你都打不過它，這運動能力只能用逆天形容的機器人。為什么它們走路時，我還是覺得很不靠譜呢？總不會小鵬 IRON 展示機器人，比宇樹的拳擊手還能打吧？

這是一個非常核心的問題！答案是目標不同和結構差異。

首先，會武術和走路好看不是一個目標。

這就像博爾特是百米飛人，但他上 T 臺走貓步肯定不如超模更自然。宇樹等機器人展示的后空翻和太極拳，其實是在展示它們的極限動態能力、關節爆發力和平衡魯棒性。這是在追求“更高、更快、更強”，是在證明它從高空落下來能快速完成平衡的能力。剛剛我們已經說了，這兩項能力在于對走路本質的理解能力上。

而小鵬 IRON 這次展示的T 臺貓步，是在展示機器人步態的擬人性和動作的自然度。這是在追求“更像、更真、更美”的新目標。小鵬想要做的事情，是我走路的姿態，能騙過你的眼睛。這是兩條截然不同的技術內卷方向。

除了目標不同以外，小鵬的 IRON機器人之所以能擬人行走，其靈魂在于它腰胯的結構。

你可以自己試試：如果你走路時，鎖死你的腰和胯，只靠大腿帶動小腿往前倒騰，你的姿態一定會變得非常僵硬，只能靠左右晃動整個上半身來倒腳。這就是很多機器人機器感的來源。

不用去看機器人，只要去看看黑猩猩就知道。黑猩猩也可以直立行走，但是它們沒有人類靈活的骨盆結構，所以也就無法模擬人類閑庭信步的走路姿態。

人類之所以走路自然，是因為我們有極其靈活的腰部和骨盆。我們走路時，骨盆會有一個輕微的水平旋轉——就像扭秧歌一樣，這個動作能自然地送出我們的腿，讓步幅更長、更順滑。同時，骨盆還有一個側傾，來配合重心的轉移。

這就是走出貓步的關鍵。小鵬 IRON 之所以看起來如此妖嬈自然，恰恰是因為它在硬件結構上擁有了足夠多的腰部和胯部自由度，并且在控制算法上學會了如何使用這些自由度，去復現人類行走時那套極其復雜的全身協調聯動。

所以，一個能后空翻的機器人，可能在那一瞬間把所有功力都集中在了腿部和腰部的爆發上；但一個能走貓步的機器人，則必須時時刻刻精妙地控制全身的幾十個關節。

讓機器人走貓步的兩大核心操作

剛剛說過，同時協調好全身的關節，是一個極其消耗算力的工作。以前的機器人幾乎無法完成這樣復雜的實時計算，那新一代的機器人又是如何完成的呢？

傳統的控制方法，就像是給機器人編好了一套廣播體操，每一步都按預設腳本走。遇到問題再靈活處理。這就導致機器人雖然平衡能力極強，但總是遇到溝溝坎坎就出現磕磕絆絆，雖然依然站立不倒，但總是顯得很狼狽。

而新一代機器人，比如小鵬 IRON，開始啟用 AI 大模型和強化學習。這就像是給機器人請了個隨身教練，而不是塞給它一本死記硬背的說明書。以前是先規劃，再檢查，最后應對。而現在 AI 大腦則用神經網絡實現一步到位，它看到所有傳感器數據，包括視覺、平衡感、腳底壓力、關節壓力等數據，然后憑感覺指揮全身關節動起來。

這種感覺怎么來的？其實跟嬰兒的姍姍學步是一樣的，就是靠練。強化學習就是讓機器人在虛擬世界里，像個蹣跚學步的嬰兒一樣，進行幾十億次的試錯。摔倒了，爬起來，調整一下；走順了，就給個獎勵。久而久之，AI 自己就能“悟”出最高效、最省力、最自然的走路方式，甚至學會人類工程師都設計不出的高級動作。

光會走還不行，還得走得好看，比如走出貓步。這就需要進行模仿學習了。工程師們會請來專業的舞蹈演員或模特，穿上布滿傳感器的動捕服，記錄下他們走貓步時的數據。然后，AI 就像個學生一樣，拼命復刻老師的動作，學習人類步態的風格、節奏和韻律，特別是那些藏在腰胯里的靈魂細節。這才是從工程品走向藝術品的關鍵。

所以，再回頭看小鵬發布會上剪皮驗骨那一幕，我們看到的就不僅是機械了。

那輕盈的貓步背后，是零力矩點理論打下的穩定地基，是倒立擺模型規劃的最優路徑，是高精度且具備反饋能力的關節提供的柔性力量，更是人工智能大腦通過幾十億次摔倒和模仿后，悟出的行走智慧。

所謂內藏真人的質疑，其實是對科技進步的最高贊譽。這看似魔術般的真實感，恰恰是半個世紀以來，科學家們用最嚴謹的物理和數學算出來的。怎么樣，這樣的機器人距離被你接受，進入你的家庭還有多遠？留言區里說說吧。