今天小编分享的教育经验：人形机器人跌倒在赛道？还是让整个赛道跌倒？，欢迎阅读。
2025 年春日的北京亦庄，一场特殊的马拉松赛事引发全网热议：20 支人形机器人队伍参赛，最终仅 6 支完赛，完赛率 30%。
机器人跌倒、换电、关节过热等 " 翻车 " 场景，让公众从短视频里的 " 炫酷幻想 " 跌回现实：原来，那些能跳舞、翻跟头的 " 钢铁舞者 "，在真实复杂的开放场景中，竟如此脆弱。
业界难免疑惑，是人形机器人跌倒在马拉松赛道？还是整个人形机器人赛道就此跌倒？
哲科思维往往是集体群嘲中的一丝冷静，如果用善友教授的创新理论来看，这场看似 " 失败 " 的赛事，恰恰是行业第二曲线的关键一役。
这些看似狼狈的 " 跌倒 "，实则是产业进化的必经之路。
正如汽车诞生初期跑不过马车，却预示着交通革命的前夜。
对于创业者，这是 AI 的黎明，机会近在眼前；对于普通人，这是一次预见未来生活的視窗。
这场只有30% 完赛率的机器人马拉松，并不是闹剧，而是意味着：新一波赚钱机会，终于来了。
这将是一个千亿级别的赚钱机会。
人形机器人跌倒在赛道？还是让整个赛道跌倒？
这场马拉松在大众眼里，仿佛只是场娱乐活动。
当人类选手在赛道上肆意挥洒汗水时，20 支机器人队伍却交出了一份 " 惨不忍睹 " 的答卷：仅有 6 支队伍完赛，完赛率 30%。
天工 Ultra 在 17 公里处意外摔倒，宇树 G1 刚起跑就 " 躺平 "，更有机器人因关节过热、电池续航不足等问题中途退赛。
首先，赛事组委会刻意选择了一条 " 反套路 " 赛道：21.0975 公里的路程中，包含 14 个急转弯（≥ 90 °）、9 ° 陡坡、石板路、草地等复杂地形，甚至还有雨后湿滑路面的 " 随机挑战 "。
这让习惯了实验室平整地面的机器人瞬间 " 水土不服 "。
冠军天工 Ultra 虽以 2 小时 40 分 42 秒完赛，却全程依赖人类领跑员的视觉导航，每 5 公里就需更换一次电池。
亚军松延动力 N2 的 " 脚踝 " 因高强度冲击多次松动，工程师不得不现场拧螺丝加固；更有机器人在转弯时因路径规划失误直接撞向护栏，上演现实版 " 机械碰瓷 "。
这些 " 翻车 " 场景并非偶然，而是现有技术体系的必然显现。
这与大众的印象形成鲜明对比：春晚舞台上，机器人能优雅地扔手绢、跳街舞；短视频里，它们能完成后空翻、俯卧撑等 " 高难度动作 "。
这些场景都有一个共同特征：预先编程的固定动作，在可控环境下的 " 确定性表演 "。
而马拉松则将机器人推入了一个充满不确定性的开放世界：动态障碍物、复杂地形、实时决策需求，每一项都是对现有技术栈的降维打击。
所以，人形机器人赛道陷入 " 表演经济 " 怪圈了吗？
先不要经验地判断，接下来，让我们以善友教授在《第一性原理》中提到的 " 公理化思维 " 去探究这场赛事的本质和底层逻辑。
人形机器人的泡沫本质
我们尝试从 " 公理化思维 " 去解读这场比赛。
所谓的公理化思维，就是人类在生活和工作中，以公理或者第一性原理为根基，运用逻辑思维去推理，并建立理性思维体系的一种思维方式。
人形机器人产业的第一性原理，藏在其与人类的本质差异中：人类通过数百万年进化形成的 " 三维环境感知 "、" 以双手构建的完美工具 "、" 人类能量管理 " 三大系统，正是机器人难以逾越的技术高山。
马拉松赛事如同一个放大镜，将这三大底层瓶颈暴露无遗：
三维环境感知 VS" 小腦 " 发育不全
天工 Ultra 在转弯时的踉跄，本质是对三维环境的感知与决策缺陷。它无法像人类一样通过视觉、听觉、本体感觉的融合判断路径，只能依赖预设的 GPS 坐标和人类领跑员的二维码识别，一旦遇到突发情况（如行人横穿）就会 " 大腦當機 "。
以双手构建的完美工具VS执行端的 " 肌肉萎缩 "
春晚机器人的 " 扔手绢 " 实为吸附原理，而非真正的抓取动作。当松延动力 N2 需要在跑步中调整平衡时，其刚性关节无法像人类肌腱一样自适应缓冲，只能依靠外置跑鞋和加固螺丝勉强支撑，暴露了力控系统的原始状态。
人类能量管理VS动力系统的 " 心脏衰竭 "
参赛机器人平均每 5 公里换电一次，关节电机因长时间高负荷运转频繁过热，本质是电池能量密度与硬體抗疲劳设计的双重短板。人类运动员通过肌肉储能和体温调节能持续运动数小时，而机器人却被困在 " 续航焦虑 " 中无法自拔。
以上瓶颈，我们很容易认为是机器人产业需要需要突破的创新点。传统创新往往是在现有技术曲线上的渐进式改良（如提升关节精度、优化电池续航），但善友教授的 " 第二曲线创新 " 理论告诉我们：当第一曲线接近极限点时，唯有跳出原有系统，在新的维度建立第二曲线，才能实现非连续增长。
创业者需要从 " 为表演而研发 " 转向 " 为解决真实问题而创新 "，需要从实验室的 " 确定性场景 " 迈向现实世界的 " 不确定性战场 "。
第二曲线创新：从"表演经济 "到"真实场景"的非连续跨越
人形机器人必须要跳出 " 表演经济 "，去寻找真实场景，才有真正的商业化机会。
当前人形机器人的主要落地场景：展会迎宾、活动表演、短视频营销。
不过，这本质上是 " 注意力经济 " 的衍生品。混沌君认为：企业通过炫酷动作吸引资本和公众眼球，会有三大致命缺陷：
1、需求伪命题：展会迎宾机器人的核心价值是 " 新奇感 "，而非实际功能。当新鲜感消退，客户会发现它既不能提升效率，也无法降低成本，最终沦为 " 科技摆件 "。
2、技术失真：为了在短时间内呈现效果，企业往往采用 " 杂技式研发 "：聚焦单一高难度动作（如后空翻），忽视底层系统的稳定性。这种 " 单点突破 " 无法形成技术壁垒，更难以迁移到真实场景。
3、生态孤岛：表演型机器人与产业生态脱节，既不连接供应链，也不服务终端用户，无法形成商业闭环。朱啸虎的 " 泡沫论 " 正是对这种现象的警示：当资本褪去，裸泳者终将暴露。
而第二曲线的本质，是用第一曲线的 " 弃子 " 开拓新市场。
在我看来，人形机器人的三大底层瓶颈，恰恰是真实场景的核心需求：
1、工业巡检与柔性制造：比亚迪、吉利等车企面临多品种小批量生产需求，传统工业机器人难以适应频繁换线。优必选 WalkerS 已进入车企 " 实训 "，其类人手臂能完成拧螺丝、插拔线束等精细操作，解决了自动化产线的 " 最后一公里 " 问题。创业者可聚焦特定工序（如汽车总装、3C 产品检测），开发专用人形机器人。
2、灾害救援与高危环境：神农机器人的风扇助力设计虽在马拉松中 " 翻车 "，但其应急救灾的初衷值得肯定。在地震废墟、核污染区等场景，人形机器人的双足移动能力能通过复杂地形，配合灵巧双手完成破拆、搜救等任务。关键是解决可靠性问题——如软通天汇的防爆机器人，通过材料结构优化，实现了在易燃易爆环境下的稳定作业。
3、家庭陪护与服务：中国 60 岁以上人口已达 2.6 亿，失能老人护理需求迫切。宇树科技 H1 的低价策略（9.9 万元）打开了家庭市场的想象空间：它能完成扶老人起身、递送物品等基础动作，未来随着力控技术进步，还可扩展至喂饭、洗澡等精细护理。创业者需突破 " 人形执念 "，优先解决实用性（如续航 8 小时以上）和安全性（防摔倒算法）。
如果从这三点来说，创业者的生态位选择可就多了，无论是上游核心部件还是中游工具平台亦或是下游场景解决方案，对于创业者都有 " 不可替代性 " 的优势。
先说上游核心部件：关节电机（如绿的谐波的高扭矩密度电机）、传感器（如苏州敏芯的 MEMS 惯性传感器）、芯片（如地平线征程 6 的机器人专用芯片），这些领網域技术壁垒高，国产化率低，毛利可达 50% 以上。
再说中游工具平台：仿真训练平台（如腾讯 Robotics Simulator）、开发框架（如微软 ROS for Humans）、检测认证机构（如 SGS 的机器人可靠性测试），解决企业研发效率问题，形成 " 卖水者 " 商业模式。
最后说下游场景解决方案：针对特定行业（如物流仓储、医疗康复）的集成方案，例如将人形机器人与 AGV 小车结合，开发 " 最后 100 米 " 配送机器人，解决仓储到用户的末端配送难题。
在这些成熟的产业生态中，成功的创业者往往能够聚焦 " 不可替代性环节，去开拓千亿市场。
比如：工业的 " 新工人 "，既可以适配多品种小批量生产的人形机器人，解决 3C 产品组装、汽车内饰安装等 " 非标工序 " 自动化问题，又能去从事高危作业，替代人类从事危险任务，还能从事农业植保：丘陵山区的果树修剪、采摘机器人，解决老龄化导致的农业劳动力短缺问题。
工业的 " 新工人 "，一定是个千亿市场。
回归到 ToC层面呢？
无论是老人陪护还是儿童教育又或者智能家务，都是非常性感的创业领網域，参考扫地机器人的普及路径便能得知：这是一个多么大的机会市场。
抓住创新浪潮的关键行动
李善友教授在《第二曲线创新》中强调：真正的机会，藏在现有体系的 " 缺陷 " 里，躲在大众认知的 " 偏见 " 后。
这场 30% 完赛率的机器人马拉松，不是终点，而是产业 " 奇点 " 的前夜。
它让我们看清：人形机器人的第一性原理，是对人类身体机能的系统性模仿；其第二曲线，始于跳出 " 表演 " 的勇气，成于解决真实问题的决心。
对于创业者，行动指南清晰而有力：
我们需要回归第一性原理：不要沉迷于表面的 " 炫酷动作 "，放弃对 " 人形完美 " 的执念，聚焦工业巡检、家庭陪护等真实场景，通过跨界融合（自动驾驶 + 大模型）创造新价值。
不仅对于创业者，对于普通人来说，这也是一个最好的时代：我们既是技术进步的受益者，也是新生态的共建者。关注人机协作技能，参与数据标注、运维服务等新兴职业，就能在产业更新中抓住红利。
完赛率 30% 不是失败，而是创新的起跑线。那些在‘跌倒’中看清本质的人，终将在第二曲线的拐点，遇见属于自己的商业奇迹。
当人工智能产业的 " 马拉松 " 真正开始，你，准备好了吗？
参考资料：
1.《这场马拉松的惊喜，不只奔跑那么简单》｜ 央视新闻
2.《一场完赛率只有 30% 的机器人马拉松》｜ 吴晓波频道
3.《这届机器人马拉松把我看傻了！》｜ 钛媒体
4.《机器人半马的意义》｜ 华见
5.《人形机器人的 " 马拉松 " 才刚开始》｜ 虎嗅 APP
6.《一场热度空前的马拉松，人形机器人在祛魅还是加速？》｜ 数智前线
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