“ 机器人晚上 10 点才能开始走，早上 6 点前要收工。 ”
从苏州金鸡湖到上海外滩，智元旗下的机器人远征 A2 完成了 106.286 公里的行走，也成为了吉尼斯世界纪录官方认证的 “ 人形机器人行走最远距离 ” 世界纪录保持者。尽管没有摔一次跤，但机器人进入真实世界，还是遇到了不小的挑战：走人行道还是走非机动车道？没有补给点设施怎么换电？要不要全自主？万一碰到了人怎么办？
第一财经记者采访了支持本次远征 A2 百公里行走的幕后团队了解到，本次行走是机器人融入人类真实生活的一个尝试。出于安全性考虑，机器人本次的行走只能在深夜进行。
实时变化着的真实世界考验机器人背后庞大工程体系的稳定性、鲁棒性与技术边界。 “ 机器人已经走出实验室，开始交付，但在真实世界的商用部署里会遇到什么问题，不去试就不会知道。 ” 本次行走团队的负责人，也是智元机器人合伙人、高级副总裁王闯说道。
没有户外充电桩，随行“电小二”补给
机器人走 106 公里，换电是个大问题。
根据远征 A2 的日常续航情况，团队的工作人员透露， A2 的电池续航在站立状态下能持续 3 小时， “ 行走的话，能够走 2 小时 ” 。但在本次行走的实际过程中，为了保障安全，工作人员透露，会根据实际状况调整。 “ 毕竟路上什么人都有，走到最低电量才换电会有安全隐患。 ”
王闯说，在室内环境中，换电几乎不是一个问题， “ 机器人几乎随处都能找到充电或换电的位置 ” ，但在户外环境行走的 A2 无法像汽车一样依赖沿途的充电桩，随行一辆补给车或者 “ 电小二 ” 成为了妥协的补给方式。
人，也是机器人上路要面对的不可控因素之一。据了解，本次 A2 行走采用了 “ 半自主 ” 的模式。王闯透露，本次行走的机器人是智元交付的量产版本， “ 我们额外加了双 GPS 的定位模块 ” 。
在行走时，机器人除了需要关注路边行走围观的人以及电动车、汽车等不可控因素之外，还要注意遵守交通规则。 “ 机器人当前没有明确的路权，我们不清楚是应该让它走人行道还是非机动车道。 ” 王闯说，如果走在人行道，要面对密集的台阶、斜坡和各种非标障碍，本身就是挑战。
人类社会的规则体系本是为人设计的，但在无形中却成了机器人迈向真实世界的一道门槛。以交通信号为例，根据当前 A2 标准版的技术能力，它能识别红灯，却不知道红灯何时会转绿。 “ 当机器人走到一半，突然红灯，人类可以加速冲过去或后退，但机器人的临场综合反应能力可能会差一些。这时车已经跑起来了，机器人在路中间，这个时候就有很大的危险性。 ”
王闯透露，半自主是团队考虑到实际情况之后的妥协策略。 “ 虽然夜间人会少一点，但实际路况还是比较复杂，而且汽车有规则，有些地方没有非机动车道，机器人没有规则，我们考虑到安全性，就没有选择全自主方案。 ”
能跑能跳≠稳定行走，工程问题不能单一归因供应链
王闯透露，在进行实地行走之前，远征 A2 在实验室已进行了超 3500 小时的可靠性测试，测试内容包括不同斜率的坡道、草坪、碎石路等多种工况。他认为，双足机器人 “ 能走 ” 并不难，难的是在各种非标情况下 “ 走得稳、走得久、走得可靠 ” ，而这正是工程化的门槛所在。
对于小尺寸的机器人来说，双足运控的门槛似乎正在被拉平。在人形机器人厂商加速进化的租赁者生态专场中，第三方运控部署平台桥介数物发布了桥介引擎（ BridgeDP Engine ）。根据官方介绍，有了这个平台，机器人能最快 3 分钟里学会任何动作。智元此前也发布了 0 代码机器人动作创作平台，降低了租赁商等生态角色对机器人动作的二次开发门槛。
不过，王闯指出，全尺寸双足机器人的难度远高于小尺寸人形。 “ 行业里看起来很酷炫的高难度动作，大多由尺寸更小的人形机器人去完成。 ” 小尺寸的人形机器人体积轻、惯量小、跌倒成本低，但全尺寸机器人重量更大，对本体的稳定性、结构强度、能耗、散热、安全性等系统性要求更高。
一位机器人工程师告诉第一财经记者，做出机器人 demo 和交付之间存在巨大的鸿沟。 “ 稳定性和一致性是目前的主要挑战，已经交付的机器人维修率超过 50% ，这还不包括购买方自己维修的数据。 ”
王闯说，不能将这些问题简单归因至供应链。 “ 这是一个系统性问题。 ” 他指出，稳定的交付需要企业系统打磨自身的交付链路，包括供应链的批量一致性、研发阶段对极端工况的充分验证，以及交付到用户手中之后长期的售后响应。
“ 你在实验室里可以让机器人 ‘ 活蹦乱跳 ’ ，但它如果突然摔倒，会不会造成二次危险？跌倒时会不会乱蹬？踢到人怎么办？连续工作多久关节不会发热？这些都是现实问题。 ” 王闯说道。
真实世界是机器人需要迈过的门槛。王闯建议，如果未来希望机器人能够真正稳定地融入户外环境，社会层面的基础设施和规则也是必要的。 “ 比如机器人的补给点和身份证，以及划定准入范围。 ” 他告诉第一财经记者，随着在商演、导览等场景中的机器人越来越多，这些基础设施和规则都可能在未来逐步落地。
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