机器人赛场表现与公众预期中的科幻场景有差距，甚至屡屡“翻车”，这与ChatGPT、DeepSeek横空出世时公众的惊呼形成反差。
张建伟表示，ChatGPT和DeepSeek只类似我们处理文本的“脑区”，但运动等场景涉及“小脑”的控制以及视觉、听觉、触感等多模态的联合控制，要复杂得多。
“机器人如果不小心出点洋相，我们反而‘更开心’。”王奕涛说，机器人在动态复杂环境中的运动控制极具挑战，团队希望以此来测试稳定性，在“实战”中尽可能多地收集反馈数据，以改进提升。
机器人一小步，人类一大步。机器人运动员现阶段如婴儿般的“蹒跚学步”，正是为了走向“健步如飞”。
“看似表现笨拙，实则潜力巨大。”徐宝国是机器人运动会的“铁杆粉丝”。在他看来，人形机器人投身运动有望带动局部领域的技术突破。例如，格斗项目推动灵活对抗与快速响应策略发展，足球项目促进团队协作算法优化，跑步项目则考验步态控制和能耗管理。这些成果一旦成熟，还将赋能康复训练、辅助运动、灾害救援等人机共存和协作应用场景，具备极高的应用价值与商业化潜力。
从春晚舞台跳舞到运动场踢球，这两者是同一种机器人吗？
专家解释说，跳舞与踢球虽同属“运动”，但动态控制目标、节奏响应与稳定策略各不相同。目前机器人大多采用针对性优化算法，通用性较差。随着多模态融合、元学习、在线自适应控制等关键技术不断取得突破，“一专多能”的多面手机器人有望在不远的未来与我们见面。
对于未来的疑问，答案往往藏在历史里。 |
