「具身天工」与「慧思开物」构成的软硬件平台，正在转化为可迁移、可复制且能产生投资回报的产品。
本文为 IPO 早知道原创
作者｜SY
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不同于人类奔跑时的前后摆臂，一台上身大幅前倾的人形机器人将双臂捂脸，依靠腰部左右摆动在赛道上全速奔跑。相关视频在社交媒体上迅速走红，这台机器人也被网友称为 " 娇羞机器人 "，其跑步姿势被称为 " 捂脸跑 "。
" 娇羞机器人 " 是北京人形机器人创新中心有限公司（以下简称 " 北京人形 "）开发的天工 Omni。同属天工系列的天工 Ultra，在刚刚召开的第二届世界人形机器人运动会百米竞速中跑出 8.64 秒的成绩，远低于牙买加运动员尤塞恩 · 博尔特在 2009 年柏林世界田径锦标赛上创造的 9.58 秒男子 100 米世界纪录。
与一年前相比，机器人运动能力的提升仍然足够直观。彼时，同样是当年百米冠军的天工 Ultra 跑完 100 米还需要 21.50 秒。这种性能的提升还体现在北京人形此次派出 4 款机器人参与的 40 余个赛项中。本届运动会，北京人形 34 次刷新人类纪录，取得 15 金、12 银、18 铜，官方公告数据显示，总奖牌数位列第一。
北京人形是此次唯一一个竞技赛与场景赛 " 两线作战、两线开花的机器人公司。其中，天工 Ultra 在 400 米竞速、1500 米长跑、跳高比赛中获得冠军，天工 Omni 在 16 类障碍设置的 400 米障碍赛中夺冠，天工 3.0 包揽场景赛的压轴大项目综合五项的金牌和银牌、拔河、举重项目金银铜，天轶 2.5-TE 在园林管理岗、智慧充电服务岗、图书管理岗等 10 多个赛项也实现了夺金、摘银、揽铜。
来源：北京人形（下同）
事实上，无论是竞技赛还是场景赛，赛场本质上是对机器人本体和算法能力的极限测试。测试的最终价值并不在于纪录本身，而在于将经过验证的能力沉淀下来并迁移到真实场景，使机器人从能够完成任务进一步走向更稳定、更高效、更精准地完成任务。
如果竞技能力无法转化为实际应用，比赛成绩就容易停留在技术展示层面。相反，如果面向真实场景的机器人没有经历过极限条件的检验，其性能边界、容错能力和可靠性也很难得到充分验证。
赛场上速度、稳定性和精度的每一次提升，都是在为真实场景蓄积力量。尤其在具身智能行业从 Demo 迈向真正可用的当下，这种经过极限测试、并能够向实际应用迁移的能力，显得尤为珍贵。
硬件边界正在快速外扩，为真实应用提供性能冗余
一定程度上，田径赛场上的表现，首先验证的是人形机器人的性能上限。对于人形机器人来说，高速运动是一种极端工况，是对关节、整体构型、结构强度、散热、能源管理和运动控制算法等多个环节的综合考验。
根据北京人形介绍，「具身天工」通用机器人平台通过本体构型方案的优化，兼顾灵活运动与灵巧操作。其自研高爆发一体化关节，既要支持极速跑跳，也要满足长时间站立和工作的需求。
与此同时，北京人形通过整机结构优化，在刚度、强度与轻量化之间寻求平衡，既保证高动态性能，也兼顾稳定性和可靠性；电池与电气管理系统则为短时高功率输出和长时间作业提供能源保障。智能感知系统的配置，进一步为机器人全自主工作及后续应用落地夯实本体基础。
因此，百米、长跑和跳高成绩更有价值的地方，并不是速度或高度本身，而是由此体现出的本体性能余量。这也构成了从赛场到产业的第一层迁移，赛场验证硬件极限，真实场景使用极限能力所提供的性能冗余。
此次，北京人形产品矩阵中，全尺寸双足机器人天工、小尺寸双足机器人天工 Omni，以及轮臂式机器人天轶等四款机器人全部参加比赛，全系列产品均经历极端压力测试。
工业环境、甚至一些抢险救灾的危险场景中，如果一套本体能够承受高速奔跑中的连续冲击、关节发热和实时姿态调整，那么当相关能力迁移到物流搬运、能源巡检和工业制造等相对低动态场景时，理论上可以获得更大的安全余量和稳定性空间。北京人形与中国电科院合作的电力运维项目，可以进行变电巡检与操作、带电作业与检修，目前已经在四川和江西等地落地。
机器人开始强化学习、感知变化并自主执行任务
值得注意的是，本届赛事的一个关键变化是，人工遥控已很难看到，机器人普遍全程自主运行。这也意味着机器人面对比赛时，需要自己完成环境感知、状态判断、路径规划和运动控制。
如果将北京人形的技术体系简单拆解，「具身天工」解决的是机器人的身体状态，「慧思开物」则试图解决机器人如何利用这副身体感知环境、理解任务并完成动作。
以天工 Omni 的独特跑姿为例，北京人形运动控制算法专家韩刚介绍，团队最初参考的是人类跑步时的常规模式。但机器人在学习和迭代过程中，为降低肩部负载及关节发热带来的限制，逐渐形成了摆臂幅度较小、更多依靠腰部转动控制重心的跑步方式，从而跑得更快、更稳、更省力。
因此，机器人不只是机械地复制人的动作，而是在本体结构、关节负载和能耗约束下，寻找更适合自身的运动策略。
障碍赛则进一步增加了变量。连续斜坡、螺旋台阶、湿滑路面、轮胎阵、跨栏和梅花桩等 16 类障碍，机器人面对的不再是一条标准跑道，而是不断变化的地形。相比单纯追求速度，这更接近机器人未来进入真实物理世界时所面临的问题，环境不会按照算法预先设定的条件存在。
从 " 机器人能不能完成动作 "，到 " 机器人能不能自己感知环境、决定下一步做什么并完成动作 "，人形机器人的评价体系开始从单纯的机械性能，转向 " 感知—决策—控制—执行 " 的完整闭环。
这构成了人形机器人从运动会向真实环境的第二层迁移。运动模型不应只让机器人在标准场地上完成预设动作，还要使其在真实场景中识别变化、调整策略并自主执行任务。
比百米纪录更重要的，是距离真实应用 " 最后一公里 " 的场景赛
如果说田径赛事检验的是机器人的能力上限，那么场景赛检验的则开始接近机器人的经济 " 落地 " 的价值。
本届赛事将场景赛直接放入工厂、酒店和家庭样板间等环境，并围绕家庭清洁、酒店服务、工业生产、应急救援、图书管理、商超零售和办公服务等九类真实需求，设计长流程任务。
工业物料整理需要机器人判断物体位置，完成抓取、搬运和摆放；酒店服务要求机器人在动态环境中理解连续任务；图书整理则需要完成回收、分类、上架以及巡检纠错。
例如，在新能源汽车自动充电场景中，机器人需要处理户外光照干扰、毫米级插拔精度、柔性线缆防缠绕以及接触过程中的柔顺控制等任务难点。北京人形采用分层架构，分别优化感知模型和控制流程，并利用天轶轮臂式机器人的操作范围、算力和移动底盘，结合「慧思开物」平台适配不同车型。
这类任务同时调用本体、感知、决策和操作能力。机器人不仅要 " 看见 " 充电口，还要理解任务顺序、规划移动路径、控制机械臂完成插拔，并在出现偏差时及时调整。
如果说自动充电展示的是机器人完成一项具体任务的能力，那么综合五项进一步检验的，则是机器人在连续、多样任务中对全身能力的统一调度。机器人运动会 " 综合五项 " 赛场上，天工机器人凭借通用全身控制（WBC）技术包揽金银，成为场景赛中唯一获得金牌的双足人形机器人。
与行业中更多将全身控制用于舞蹈、体操等展示型动作不同，北京人形进一步把 WBC 推向真实任务执行：机器人不仅要 " 动作做得出来 "，更要在连续任务中实现边走、边感知、边操作，统一协调双腿、躯干和双臂，在移动过程中完成抓取、搬运、交互等全身移动操作。这背后需要同时处理动态平衡、多接触约束、手脚协同和外界扰动等复杂问题，对控制精度、实时性和鲁棒性提出了更高要求。
更关键的是，北京人形正在推动 WBC 从 " 单一技能控制器 " 向通用全身控制模型演进。针对综合五项中不同任务对运动能力差异巨大的挑战，引入 MoE 多模型融合架构，将不同运动与操作能力统一到一套控制框架中，根据机器人状态、任务目标和环境变化动态调用、组合不同控制能力，实现走跑、姿态及高度调整、全身协同操作等技能的自然衔接。综合五项夺金验证的不只是某一个动作，而是机器人面对连续、多样、非结构化任务时的通用运动智能和全身自主作业能力，也是全身控制技术从 " 高动态展示 " 走向 " 真实场景干活 " 的一次重要验证。
田径赛考验极限性能，障碍赛考验环境适应能力，场景赛则开始检验任务价值。三者连接起来，构成了从能力验证到应用验证的递进关系。
北京人形 CTO 唐剑表示，目前在具有一定标准可循的结构化和半结构化场景中，机器人已经初步具备落地能力。但在实际落地过程中，机器人的稳定性、可靠性、效率、负载能力和续航能力，与工业应用要求仍然存在一定差距。这些性能瓶颈仍需在持续迭代中解决。
公开资料显示，北京人形也在尝试将相关能力迁移至产业端。公司围绕 Dirty（脏污）、Dangerous（高危）、Dull（枯燥）三类需求，布局商业服务、物流分拣、泛电子工业、能源巡检和计量检测等五大场景。
其中，在与江苏省计量科学研究院合作的红外测温仪自动检定项目中，据北京人形披露，机器人参与后的检测效率提升超过 6 倍；在工业物流场景中，机器人尝试完成料箱取放、搬运、物料拣选和整理；在能源场景中，机器人则被用于任务理解、复杂环境通行和电控柜检测。
当「具身天工」与「慧思开物」同时接受检验
此次运动会，不只是测试北京人形机器人的单项性能，而是让「具身天工」与「慧思开物」两套平台同时接受检验。
「具身天工」提供机器人本体及运动能力，「慧思开物」则以具身大脑和具身小脑为核心，负责环境感知、任务理解、路径规划、技能调用和动作执行。前者决定机器人能够做到什么，后者决定一种能力能否被组织、复用并迁移到不同任务中。
当这些能力被沉淀为可复用的模块，并能够迁移到不同机器人和不同场景时，这些能力也将转化为平台价值。这也是「慧思开物」提出 " 一脑多能、一脑多机 " 的核心目的。
北京人形目前围绕具身大脑、具身小脑、世界模型、VLA 模型和数据平台进行布局，目的并不是简单增加模型数量，而是打通从环境理解、任务规划到动作执行的链条。
北京人形总经理熊友军认为，当前具身智能行业仍然存在几类明显痛点：数采中心、技术平台和业务模式存在重复建设，技术验证成本较高，不同公司的软硬件体系相互割裂、兼容性不足，这也是北京人形建设 " 开物生态 " 的出发点。
在熊友军看来，" 生态建设不仅仅是开放代码，更重要的是开放一个创新的土壤 "。为此，北京人形将机器人本体、大小脑模型、数据和开发工具向行业开放，同时布局开发者培养、标准制定和中试验证等服务。
目前，北京人形已培育超过 1000 名开发者，开源技术累计下载量超过 2000 万次。公司还通过中试平台，为高校、科研机构和中小型创业企业提供样机打样、性能验证、工艺优化和小批量试制服务。
当平台价值进一步突显，估值面临新叙事
" 具身天工 + 慧思开物 + 开放生态 "，使得北京人形开始向具身智能平台型公司的叙事转变，这也让北京人形出现了一个更加值得关注的估值变量。
若未来北京人形的收入主要来自「具身天工」整机销售，其商业模式仍然更接近一家机器人制造公司，估值核心将落到出货量、平均售价、毛利率、制造成本和供应链能力上。
如果「慧思开物」能够形成跨机器人、跨场景的能力迁移，并被越来越多第三方开发者和机器人本体采用，市场对北京人形的定义，将从硬件制造转向 " 智能 + 硬件 " 以及开放生态平台。
事实上，北京人形本身也正在强化开放平台定位。作为国家地方共建具身智能机器人创新中心，公司除了开发整机，还在推进具身智能测评、行业标准以及开发者生态建设。
两种叙事，给资本市场的想象空间显然不同。
面向中长期，北京人形这些极端工况下形成的硬件和模型能力，能否沉淀为可以反复调用的技能，从一台机器人迁移到更多本体，从一个比赛项目迁移到工业、物流和能源等真实场景，并最终转化为客户能够计算出来的投资回报，则是北京人形的技术能力走向规模化产业价值的关键。
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