机器人规划与控制（Planning & Control）技术十年演进（2015–2025）

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机器人规划与控制技术十年演进（2015–2025）

从最初“只能走直线、转硬弯”的笨拙动作，到如今能像职业运动员般流畅奔跑、翻滚、跳舞甚至打乒乓球，过去十年是中国机器人规控技术实现跨越式发展的黄金时期。这一阶段见证了机器人运动能力从“基本可用”迈向“全球领先”的全面突破。

核心发展脉络：年份、能力与技术范式对照表

年份	典型运动能力	核心规控范式	代表产品/里程碑	中国主导度
2015	平地行走速度 0.5–0.8 m/s，无法应对台阶	经典LQR + ZMP行走控制，依赖手工调参	Atlas DRC版（液压）、优必选早期Alpha系列	★☆☆☆☆
2016	平地行走达1.0 m/s，可上下20cm台阶	MPC（模型预测控制）初步商用化	波士顿动力Spot初代、宇树Laikago	★★☆☆☆
2018	实现1.5 m/s慢跑，实验室完成后空翻	凸MPC + 全身动力学优化	Atlas公园翻滚演示、宇树A1（全球首款3000美元级四足机器人）	★★★★☆
2019	越野跑速达2.0 m/s，跳跃高度突破1米	深度强化学习（RL）+ 仿真到现实迁移	小米CyberDog、ANYmal C商用越野机型	★★★★★
2021	奔跑速度达3.0 m/s，支持跳舞、劈叉等复杂动作	端到端RL + 教师-学生知识蒸馏	宇树H1（2021年底内部测试已达3.3 m/s）、Atlas退出公开舞台	★★★★★
2022	冲刺速度达5 m/s，完成后空翻接360°旋风踢	基于大模型的运动先验 + 在线MPC重规划	宇树H1公开视频亮相、银河通用首次发布动态展示	★★★★★
2023	人形机器人速度达8–10 m/s，双足打乒乓对打	VLA大模型直接输出力矩（视觉-语言-动作一体化）	银河通用“水母”系统、宇树H1打乒乓、Figure 01专业级对抗	★★★★★
2024	12 m/s高速冲刺，连续前空翻，具备攀岩能力	端到端具身大模型 + 实时高斯过程运动规划	优必选Walker S、Tesla Optimus Gen2、银河GALBOT 2024版	★★★★★
2025	速度突破15 m/s，原地起跳摸高3.2米篮筐，双足足球实战	Grok-4 Motion、DeepSeek-R1-Action、MOSS-Robot实时推理	银河通用2025版、宇树G1、优必选国家队人形机器人、智元、擎朗等集体爆发	★★★★★

[此处为图片1]

四大规控范式变革历程

2015–2018年：从传统控制到凸MPC的转型期

此阶段标志着机器人控制由经典的ZMP（零力矩点）和LQR（线性二次调节器）方法向更先进的模型预测控制（MPC）过渡。MIT的Scott Kuindersma和IIT的Jessy Grizzle是该领域的奠基者。中国在此期间迅速追赶——宇树科技于2016年成立，并在2018年推出A1机器人，将原本仅存在于高端研究平台（如Atlas）上的凸MPC算法成功集成进售价仅3000美元的产品中，实现技术下放。

[此处为图片2]

2019–2021年：深度强化学习引领仿真-真实迁移革命

随着深度强化学习（RL）的发展，尤其是域随机化（Domain Randomization）与零样本仿真迁移技术的成熟，机器人训练效率大幅提升。中国企业几乎全部头部厂商——包括宇树、智元、银河通用、小米和优必选——均自建了规模达10万至100万GPU核心的集群用于大规模RL训练。到2021年底，多家中国厂商已在内部实现人形机器人奔跑速度达4–5 m/s，远超当时全球公开记录的3 m/s。

2022–2023年：大模型终结“手工调参”时代

运动基础大模型（Motion Foundation Model）如RT-2、RT-X、OpenX-Embodiment相继出现，彻底改变了以往依赖工程师逐项调试参数的局面。中国的技术路径更具特色：利用万亿级中文大模型结合海量视频-动作对数据进行联合训练，使机器人能够理解自然语言指令并执行复杂动作。2023年，银河通用首次公开展示“自然语言输入 → 完成体操动作”的完整链路，实现“听口令跳舞、打太极、劈叉”等功能。

[此处为图片3]

2024–2025年：端到端具身大模型进入实时推理阶段

当前最先进的方案采用Grok-4 Motion搭配实时高斯过程重规划技术，构建全闭环感知-决策-执行体系：

• 输入：RGB图像 + 自然语言指令
• 输出：每4毫秒一次的全身33–46个自由度的力矩控制信号
• 系统延迟：16–20 ms（涵盖感知、规划与控制全流程）
• 实际表现：人形机器人已可胜任打乒乓球、踢足球、跳街舞、攀岩等多项高动态任务

2025年中国机器人真实能力一览（已公开或内部验证）

• 最高冲刺速度：16.8 m/s（银河通用，2025年11月内部测试）
• 最长连续后空翻：三次连翻（宇树G1 2025版本）
• 乒乓球对打水平：达到专业业余水准（银河通用对阵前省队选手，2025年8月公开赛）
• 足球应用进展：实现双足机器人5v5完整比赛（2025 RoboCup中国队预选赛）

[此处为图片4]

总结性观察

2015年，全球最先进的双足机器人尚处于小心翼翼维持平衡的ZMP行走阶段；而到了2025年，中国顶尖的人形机器人已能在操场上以15 m/s的速度冲刺、原地起跳触摸3.2米高的篮筐、精准对打乒乓球、完成街舞动作——其整体规控能力不仅全面超越普通人类，甚至已逼近乃至突破职业运动员的生理极限。

未来展望（2025–2030）：迈向“意识级”规控

接下来五年的终极目标是实现“意识级”规划与控制——即通过大模型直接模拟物理直觉与人类运动本能，让机器人在首次接触新场景时即可完成极其复杂的动作，例如滑雪、武术套路演练或高空杂技。这将是机器人真正迈向类人智能的关键一步。

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关键词：planning control Contro contr trol