今天小編分享的教育經驗：人形機器人跌倒在賽道？還是讓整個賽道跌倒？，歡迎閲讀。
2025 年春日的北京亦莊，一場特殊的馬拉松賽事引發全網熱議：20 支人形機器人隊伍參賽，最終僅 6 支完賽，完賽率 30%。
機器人跌倒、換電、關節過熱等 " 翻車 " 場景，讓公眾從短視頻裏的 " 炫酷幻想 " 跌回現實：原來，那些能跳舞、翻跟頭的 " 鋼鐵舞者 "，在真實復雜的開放場景中，竟如此脆弱。
業界難免疑惑，是人形機器人跌倒在馬拉松賽道？還是整個人形機器人賽道就此跌倒？
哲科思維往往是集體群嘲中的一絲冷靜，如果用善友教授的創新理論來看，這場看似 " 失敗 " 的賽事，恰恰是行業第二曲線的關鍵一役。
這些看似狼狽的 " 跌倒 "，實則是產業進化的必經之路。
正如汽車誕生初期跑不過馬車，卻預示着交通革命的前夜。
對于創業者，這是 AI 的黎明，機會近在眼前；對于普通人，這是一次預見未來生活的視窗。
這場只有30% 完賽率的機器人馬拉松，并不是鬧劇，而是意味着：新一波賺錢機會，終于來了。
這将是一個千億級别的賺錢機會。
人形機器人跌倒在賽道？還是讓整個賽道跌倒？
這場馬拉松在大眾眼裏，仿佛只是場娛樂活動。
當人類選手在賽道上肆意揮灑汗水時，20 支機器人隊伍卻交出了一份 " 慘不忍睹 " 的答卷：僅有 6 支隊伍完賽，完賽率 30%。
天工 Ultra 在 17 公裏處意外摔倒，宇樹 G1 剛起跑就 " 躺平 "，更有機器人因關節過熱、電池續航不足等問題中途退賽。
首先，賽事組委會刻意選擇了一條 " 反套路 " 賽道：21.0975 公裏的路程中，包含 14 個急轉彎（≥ 90 °）、9 ° 陡坡、石板路、草地等復雜地形，甚至還有雨後濕滑路面的 " 随機挑戰 "。
這讓習慣了實驗室平整地面的機器人瞬間 " 水土不服 "。
冠軍天工 Ultra 雖以 2 小時 40 分 42 秒完賽，卻全程依賴人類領跑員的視覺導航，每 5 公裏就需更換一次電池。
亞軍松延動力 N2 的 " 腳踝 " 因高強度衝擊多次松動，工程師不得不現場擰螺絲加固；更有機器人在轉彎時因路徑規劃失誤直接撞向護欄，上演現實版 " 機械碰瓷 "。
這些 " 翻車 " 場景并非偶然，而是現有技術體系的必然顯現。
這與大眾的印象形成鮮明對比：春晚舞台上，機器人能優雅地扔手絹、跳街舞；短視頻裏，它們能完成後空翻、俯卧撐等 " 高難度動作 "。
這些場景都有一個共同特征：預先編程的固定動作，在可控環境下的 " 确定性表演 "。
而馬拉松則将機器人推入了一個充滿不确定性的開放世界：動态障礙物、復雜地形、實時決策需求，每一項都是對現有技術棧的降維打擊。
所以，人形機器人賽道陷入 " 表演經濟 " 怪圈了嗎？
先不要經驗地判斷，接下來，讓我們以善友教授在《第一性原理》中提到的 " 公理化思維 " 去探究這場賽事的本質和底層邏輯。
人形機器人的泡沫本質
我們嘗試從 " 公理化思維 " 去解讀這場比賽。
所謂的公理化思維，就是人類在生活和工作中，以公理或者第一性原理為根基，運用邏輯思維去推理，并建立理性思維體系的一種思維方式。
人形機器人產業的第一性原理，藏在其與人類的本質差異中：人類通過數百萬年進化形成的 " 三維環境感知 "、" 以雙手構建的完美工具 "、" 人類能量管理 " 三大系統，正是機器人難以逾越的技術高山。
馬拉松賽事如同一個放大鏡，将這三大底層瓶頸暴露無遺：
三維環境感知 VS" 小腦 " 發育不全
天工 Ultra 在轉彎時的踉跄，本質是對三維環境的感知與決策缺陷。它無法像人類一樣通過視覺、聽覺、本體感覺的融合判斷路徑，只能依賴預設的 GPS 坐标和人類領跑員的二維碼識别，一旦遇到突發情況（如行人橫穿）就會 " 大腦當機 "。
以雙手構建的完美工具VS執行端的 " 肌肉萎縮 "
春晚機器人的 " 扔手絹 " 實為吸附原理，而非真正的抓取動作。當松延動力 N2 需要在跑步中調整平衡時，其剛性關節無法像人類肌腱一樣自适應緩衝，只能依靠外置跑鞋和加固螺絲勉強支撐，暴露了力控系統的原始狀态。
人類能量管理VS動力系統的 " 心髒衰竭 "
參賽機器人平均每 5 公裏換電一次，關節電機因長時間高負荷運轉頻繁過熱，本質是電池能量密度與硬體抗疲勞設計的雙重短板。人類運動員通過肌肉儲能和體温調節能持續運動數小時，而機器人卻被困在 " 續航焦慮 " 中無法自拔。
以上瓶頸，我們很容易認為是機器人產業需要需要突破的創新點。傳統創新往往是在現有技術曲線上的漸進式改良（如提升關節精度、優化電池續航），但善友教授的 " 第二曲線創新 " 理論告訴我們：當第一曲線接近極限點時，唯有跳出原有系統，在新的維度建立第二曲線，才能實現非連續增長。
創業者需要從 " 為表演而研發 " 轉向 " 為解決真實問題而創新 "，需要從實驗室的 " 确定性場景 " 邁向現實世界的 " 不确定性戰場 "。
第二曲線創新：從"表演經濟 "到"真實場景"的非連續跨越
人形機器人必須要跳出 " 表演經濟 "，去尋找真實場景，才有真正的商業化機會。
當前人形機器人的主要落地場景：展會迎賓、活動表演、短視頻營銷。
不過，這本質上是 " 注意力經濟 " 的衍生品。混沌君認為：企業通過炫酷動作吸引資本和公眾眼球，會有三大致命缺陷：
1、需求偽命題：展會迎賓機器人的核心價值是 " 新奇感 "，而非實際功能。當新鮮感消退，客户會發現它既不能提升效率，也無法降低成本，最終淪為 " 科技擺件 "。
2、技術失真：為了在短時間内呈現效果，企業往往采用 " 雜技式研發 "：聚焦單一高難度動作（如後空翻），忽視底層系統的穩定性。這種 " 單點突破 " 無法形成技術壁壘，更難以遷移到真實場景。
3、生态孤島：表演型機器人與產業生态脱節，既不連接供應鏈，也不服務終端用户，無法形成商業閉環。朱嘯虎的 " 泡沫論 " 正是對這種現象的警示：當資本褪去，裸泳者終将暴露。
而第二曲線的本質，是用第一曲線的 " 棄子 " 開拓新市場。
在我看來，人形機器人的三大底層瓶頸，恰恰是真實場景的核心需求：
1、工業巡檢與柔性制造：比亞迪、吉利等車企面臨多品種小批量生產需求，傳統工業機器人難以适應頻繁換線。優必選 WalkerS 已進入車企 " 實訓 "，其類人手臂能完成擰螺絲、插拔線束等精細操作，解決了自動化產線的 " 最後一公裏 " 問題。創業者可聚焦特定工序（如汽車總裝、3C 產品檢測），開發專用人形機器人。
2、災害救援與高危環境：神農機器人的風扇助力設計雖在馬拉松中 " 翻車 "，但其應急救災的初衷值得肯定。在地震廢墟、核污染區等場景，人形機器人的雙足移動能力能通過復雜地形，配合靈巧雙手完成破拆、搜救等任務。關鍵是解決可靠性問題——如軟通天匯的防爆機器人，通過材料結構優化，實現了在易燃易爆環境下的穩定作業。
3、家庭陪護與服務：中國 60 歲以上人口已達 2.6 億，失能老人護理需求迫切。宇樹科技 H1 的低價策略（9.9 萬元）打開了家庭市場的想象空間：它能完成扶老人起身、遞送物品等基礎動作，未來随着力控技術進步，還可擴展至喂飯、洗澡等精細護理。創業者需突破 " 人形執念 "，優先解決實用性（如續航 8 小時以上）和安全性（防摔倒算法）。
如果從這三點來説，創業者的生态位選擇可就多了，無論是上遊核心部件還是中遊工具平台亦或是下遊場景解決方案，對于創業者都有 " 不可替代性 " 的優勢。
先説上遊核心部件：關節電機（如綠的諧波的高扭矩密度電機）、傳感器（如蘇州敏芯的 MEMS 慣性傳感器）、芯片（如地平線征程 6 的機器人專用芯片），這些領網域技術壁壘高，國產化率低，毛利可達 50% 以上。
再説中遊工具平台：仿真訓練平台（如騰訊 Robotics Simulator）、開發框架（如微軟 ROS for Humans）、檢測認證機構（如 SGS 的機器人可靠性測試），解決企業研發效率問題，形成 " 賣水者 " 商業模式。
最後説下遊場景解決方案：針對特定行業（如物流倉儲、醫療康復）的集成方案，例如将人形機器人與 AGV 小車結合，開發 " 最後 100 米 " 配送機器人，解決倉儲到用户的末端配送難題。
在這些成熟的產業生态中，成功的創業者往往能夠聚焦 " 不可替代性環節，去開拓千億市場。
比如：工業的 " 新工人 "，既可以适配多品種小批量生產的人形機器人，解決 3C 產品組裝、汽車内飾安裝等 " 非标工序 " 自動化問題，又能去從事高危作業，替代人類從事危險任務，還能從事農業植保：丘陵山區的果樹修剪、采摘機器人，解決老齡化導致的農業勞動力短缺問題。
工業的 " 新工人 "，一定是個千億市場。
回歸到 ToC層面呢？
無論是老人陪護還是兒童教育又或者智能家務，都是非常性感的創業領網域，參考掃地機器人的普及路徑便能得知：這是一個多麼大的機會市場。
抓住創新浪潮的關鍵行動
李善友教授在《第二曲線創新》中強調：真正的機會，藏在現有體系的 " 缺陷 " 裏，躲在大眾認知的 " 偏見 " 後。
這場 30% 完賽率的機器人馬拉松，不是終點，而是產業 " 奇點 " 的前夜。
它讓我們看清：人形機器人的第一性原理，是對人類身體機能的系統性模仿；其第二曲線，始于跳出 " 表演 " 的勇氣，成于解決真實問題的決心。
對于創業者，行動指南清晰而有力：
我們需要回歸第一性原理：不要沉迷于表面的 " 炫酷動作 "，放棄對 " 人形完美 " 的執念，聚焦工業巡檢、家庭陪護等真實場景，通過跨界融合（自動駕駛 + 大模型）創造新價值。
不僅對于創業者，對于普通人來説，這也是一個最好的時代：我們既是技術進步的受益者，也是新生态的共建者。關注人機協作技能，參與數據标注、運維服務等新興職業，就能在產業更新中抓住紅利。
完賽率 30% 不是失敗，而是創新的起跑線。那些在‘跌倒’中看清本質的人，終将在第二曲線的拐點，遇見屬于自己的商業奇迹。
當人工智能產業的 " 馬拉松 " 真正開始，你，準備好了嗎？
參考資料：
1.《這場馬拉松的驚喜，不只奔跑那麼簡單》｜ 央視新聞
2.《一場完賽率只有 30% 的機器人馬拉松》｜ 吳曉波頻道
3.《這屆機器人馬拉松把我看傻了！》｜ 钛媒體
4.《機器人半馬的意義》｜ 華見
5.《人形機器人的 " 馬拉松 " 才剛開始》｜ 虎嗅 APP
6.《一場熱度空前的馬拉松，人形機器人在祛魅還是加速？》｜ 數智前線
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