机器人马拉松再来：备战一年，超越人类？
对人形机器人来说，过去一年毫无疑问是历史性的，尤其是在公共认知层面上，连续两年登上春晚是关键，去年引发全网关注的 2025 人形机器人半程马拉松同样关键。
去年 4 月，当人形机器人第一次和人类站在同一条赛道上跑完 21 公里，没有人纠结它跑得快不快，更多人记住的是机器人真的跑完了。这件事本身，就足够让「人形机器人」从实验室走进公众视野。且不同于春晚，人形机器人半程马拉松还是一个真实世界的 benchmark（基准测试），倒逼厂商竞争、迭代、升级。
又是一个 4 月。根据官方公告，2026 北京亦庄半程马拉松暨人形机器人半程马拉松将于 4 月 19 日鸣枪开跑，而提前一个月左右，报名参赛队伍中的 20 余支「自主导航赛队」已经在北京的凌晨，集体进行了首场练习测试。
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太拼了。
我是说人形机器人厂商。不过也能理解，人形机器人的大众和官方层面的重视，也在很大程度上推高了这一届人形机器人半程马拉松的「含金量」，人形机器人参赛队直接从去年的二十多支队伍，飙涨到了今年 300 多台机器人、上百支队伍同场竞技。
另一方面也能看出，人形机器人不只是少数玩家的试验场，而是开始呈现出一种「拥挤」的产业态势。仅仅过去两周，雷科技（ID：leitech）就了解到，从深圳到上海都有全新的团队正在开发首款人形机器人。
不只更热闹，这届机器人比赛也更「正规」了。
根据赛制，这届人形机器人半程马拉松除了人机同赛，还会明确区分「遥控」和「自主」两组参赛的人形机器人，会对「遥控组」成绩进行加权，总的来说是鼓励更多人形机器人实现「自主导航」跑完半程马拉松。
图片来源：北京人形机器人创新中心
同时赛道设置也变得更「现实」：坡道、复杂路面、公园环境被引入，人工干预被严格限制，甚至连高精度定位和专用通信网络都一并上场。这一切都在把人形机器人半程马拉松，变成一场更接近真实世界的「测试」。
今天从 Ai 到机器人，技术的进步速度确实超乎了很多人的想象。
半马一小时的「超级挑战」
相比去年大家关注更多的还是，人形机器人到底能不能跑完半马，2026 人形机器人半程马拉松的看点就有很大不同了。
先从比赛本身说起，最直观的变化就是真正引入了「人机共赛」，1.2 万名人类选手和 300 多台人形机器人将同场竞赛。规则也变得更清晰、公平，明确区分为「遥控组」和「自主组」，前者依然允许人工遥控，但成绩会被加权乘以 1.2 系数；后者则几乎完全依赖机器人自身的感知、决策和控制能力完成比赛，规则也给予了明显倾斜。
一言以蔽之，去年很多机器人其实是「被带着跑」，但今年开始，大赛希望看到的是人形机器人「自己跑」。而标准的改变，也会带动厂商的技术重心转移。
但一小时跑完半马，意味着平均配速要达到每公里 2 分 50 秒左右。这已经是极高水平的精英选手，甚至是世界顶尖职业运动员的水平，毕竟人类的半马纪录也仅为 57 分 20 秒，普通爱好者则通常要 2 小时。
而在去年，人形机器人「跑完」就足够值得赞美，毕竟只有 6 款人形机器人最终完赛，最好成绩也只有 2 小时 40 分 42 秒。
规则在变，目标在变，更剧烈的变化，其实发生在赛道之外。过去这一年，几乎所有头部玩家都在为这一刻「备战」。最激进的一类，是把「速度」推到极限。
虽然宇树并没有参与去年的那场半马，但去年 8 月，宇树 H1 就在世界人形机器人运动会的 1500 米比赛中，凭借 6 分 34 秒的成绩拿下首金，还凭借 1 分 28 秒拿下 400 米的冠军。
图片来源：宇树
这个速度比起上届半马的平均速度快了不少，但离「半马一小时」的配速要求还远远不够。
速度当然很重要，但也不是人形机器人半程马拉松上唯一值得关注的维度。
诚如北京人形机器人创新中心 CTO 唐剑所说，「半马比赛极限考验机器人稳定性。」在雷科技（ID：leitech）看来，能不能一台机器人跑完全程，也是这一届很重要的看点，这在很大程度上关于人形机器人的可靠性。
值得一提的是，去年智元的人形机器人就从苏州金鸡湖自主徒步走到上海外滩，以 106.286 公里的成绩拿下「人形机器人行走最远距离」吉尼斯世界纪录。按照智元官方说法，挑战结束后，仅足底的橡胶层出现了部分磨损，证明了本体优异的硬件性能、平衡算法以及耐久性。
图片来源：智元
但行走和跑步对于可靠性验证来说显然不可同日而语，智元能不能做到一台机器人跑完 21 公里的半马？配速又能跑到什么水平？一样值得我们关注。
不过，雷科技（ID：leitech）还是比较乐观，毕竟过去一年我们可以看到，人形机器人在一整套工程能力上的快速进步和成熟，跑得更快更稳在预期之内，只是进步幅度还无法估计。
甚至不只是跑步，有的厂商也把机器人送上格斗擂台。像自由格斗联赛这样的测试场景，本质上是在用更高强度的对抗，逼出机器人的动态平衡、抗干扰和即时反应能力。这些能力看似和跑步无关，但最终都会回到同一个问题上：
机器人在复杂环境里的稳定行动能力。
欢迎进入「现实世界」
2025 年，全球通用具身机器人出货量已经来到约 1.8 万台，其中宇树和智元两家出货量均达到了 5000 台级别，人形机器人第一次进入规模化的交付。而仅仅三个月后，智元就宣布了第 10000 台通用具身机器人远征 A3 正式下线。
从 5000 到 10000 台，这个变化的意义不在数字本身，而在于人形机器人规模化商用的潜力和速度。而规模化交付加速背后，也是标准的改变，过去可以被忽略的问题，比如稳定性、维护成本、能耗，都会变成必须解决的现实约束。
与此同时，海外厂商也在同步推进。特斯拉已经明确今年将人形机器人推向量产阶段，试图建立大规模生产能力。这意味着，这不是某一家公司的尝试，而是一个全球性的产业节奏。
规模化量产是一条腿，应用需求则是另一条腿，甚至可以说更重要。
过去一年，人形机器人开始进入更具体的场景。在工厂中承担搬运和分拣，在公共空间中参与巡检和导览，在一些商业环境中承担简单服务。这些工作并不复杂，但也是人形机器人在多元场景的探索应用。也正是在这些场景中，行业开始尝试新的商业模式，比如租赁和按场景部署，而不是一次性销售设备。
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不过站在 2026 年，人形机器人长期来看更核心变化还是在技术路线上。
在硬件层面，过去几年的积累开始体现出来。双足行走、基础运动控制、电机与结构设计逐渐成熟，行业在这一层面开始出现收敛，差距不再像早期那样明显。但在软件层面，无可争议的是 AI 更深地进入人形机器人体系，但技术路线仍然存在一定差异。
一部分厂商并没有放弃大模型，但也仍然强调工程控制，追求稳定、可预测的运行；另一部分则把核心放在 VLA 视觉语言模型或者世界模型能力上，尝试通过视觉、语言和动作的结合，让机器人具备更强的环境理解和决策能力。两条路径的差别在于，一条强调可控性，另一条强调泛化能力。
硬件收敛、软件分化、应用探索，规模还是刚刚起步。人形机器人距离大规模爆发还有很长一段距离，但也确实在加速进化。
在这个背景下，再回头看这场人形机器人半程马拉松，就像一场「全国高考」，各家选手过去一年在速度、耐力、稳定性、自主能力等不同方向的迭代进化，被压缩到同一个场景中进行验证。不同技术路线，在同一套规则下直接对比。
图片来源：北京亦庄
这也是这场比赛最重要的价值所在。它不会告诉行业最终答案，但会让一些问题变得更清楚：哪些能力已经接近可用，哪些仍然停留在阶段性突破；哪些路径更接近现实应用，哪些还需要时间。
换句话说，这场人形机器人半程马拉松真正测试的，从来不只是「半马能力」，而是人形机器人离「真正可用」还有多远。
来源：雷科技百家号
