香港ATEC机器人真实世界极限挑战赛：智能体在户外环境中的踉跄与突破

                                                                                                                                                                                                                     

欢迎来到真实人类世界。

                                                                                                                                                                                                                     

上周末，我在香港中文大学亲历了一场别开生面的机器人竞赛，现场充满了令人捧腹的趣味与意想不到的挑战。

                                                                                                                                               

尽管机器人故障百出、摔姿各异，但与此前运动会式的比拼截然不同，本次赛事将场景无缝嵌入日常生活：例如接水浇花、垃圾分类回收、跨越吊桥以及山地定向越野。因此，它被正式定义为一场“真实世界极限挑战赛”。

参赛方并非主流机器人制造商，而是来自全球的13支高校学生团队。赛事由香港中文大学牵头，ATEC前沿科技探索社区联合北京大学、北京师范大学及蚂蚁集团共同承办，属于第五届ATEC科技精英赛（线下赛）的重要组成部分。

                                                                                                                                                                                                                     

这也是首次将机器人置于完全自然的户外环境进行实战检验。比赛场地设于香港中文大学岭南体育场，纯粹的自然地形涵盖草坪、斜坡与碎石路段，定向越野环节更是深入山间溪流生态区。核心目标在于探究当前机器人是否具备“自主融入人类世界”的能力，尤其是“全自主”运作，无需依赖遥控或预设程序。这无疑是一项艰巨考验。

在动态且不可预测的真实场景中，机器人不仅需响应指令，更须具备实时推理与决策能力。然而，当前算法的泛化能力——即举一反三、适应新环境的灵活性——仍是显著短板。以3D场景理解任务为例，最先进模型的准确率仅徘徊在55%至60%，远低于人类的90.06%。

参赛机器人形态以双足、四足及少量人形为主，多数硬件为采购的成品，再由各高校战队灌入自主研发的算法系统。

                                                                                                                                                                                                                     

采用四足和双足机器人的队伍大多为其加装了带抓夹的机械臂，用于抓取物品。当双足机器人的长腿配上机械臂，活脱脱一只“机械鸵鸟”。

四项挑战同时进行，每支队伍拥有30分钟完成一项任务，期间可反复尝试，每完成一个环节获取相应积分。全自主无遥操的操作模式得分最高。

                                                                                                                                                                                                                     

垃圾分类赛区最先被观众围得水泄不通。

率先登场的是一只加装长机械臂的四足机器狗，其前腿后弯、后腿前曲，侧面观之宛如一个清晰的“X”形。

“X”形狗尝试夹取水瓶时，瓶子倾倒，即便抓夹配备摄像头也无法重新定位；转而夹取香蕉，这次夹取得精准，但机械臂回旋时却将香蕉抛落在地，未能投入箱中，功亏一篑。

                                                                                                                                                                                                                     

后来我在场外偶遇该队选手，同学紧张得双手颤抖，坦言所有领导注目之下，压力巨大。

另一只稍小的机器狗背负着更短的蓝色机械臂，形似蠢萌的眼镜蛇，好不容易叼起牛奶盒，不知何故脑袋一歪，盒子坠落。

                                                                                                                                                                                                                     

由于机械臂过短，机器狗即便趴地仍无法触及牛奶盒，索性抬腿离去。

                                                                                                                                                                                                                     

另一只背负橘色抓夹机械臂的狗，险些开场就将桌子掀翻。

                                                                                                                                                                                                                     

对于配备机械臂的双足机器人（因其神似，暂称“鸵鸟”），低矮的露营桌更是难关，它们难以在蹲踞时保持稳定，并让机械臂精准抓取香蕉皮等垃圾，可谓难上加难。

同样，人形双足机器人于此亦无优势，其手部近似抓夹，仅多出一个拇指，步履间同样踉跄。

                                                                                                                                                                                                                     

投降了，真的投降了。

                                                                                                                                                                                                                     

                                                                                                                                                                                                                     

浇花任务最为有趣，对机器人动作精准度的考验也更为严苛。它们需如人类般提起水壶、开启水龙头、对准接水、关闭龙头，再移步浇灌指定花朵。规则要求仅浇中混于众多黄花中的白花方可得分。

一只“机器狗”展现了智慧，或者说其背后的学生团队聪慧过人。它未用夹子直接夹取细小的壶把，而是将夹子伸入壶把后展开，将其撑起。

                                                                                                                                                                                                                     

不得不承认，“机器狗”的高度在此任务中占据优势，因为桌子和水龙头设置较低，这让它们在接水环节率先排除了够不着的困境。但要对准水流，仍具挑战。

                                                                                                                                                                                                                     

然而，对于腿长超过水龙头的双足“鸵鸟”而言，难度陡增：蹲踞不易，蹲下后对准困难，对准后仍难触及。一只“鸵鸟”不仅配有机械臂，还加装了辅助定位的摄像头框架，但这反而加剧了其不稳定性，抖动如筛糠。

                                                                                                                                                                                                                     

此处卡壳长达10分钟，场外战队成员焦急万分。

                                                                                                                                                                                                                     

起初甚至将水壶碰落在地。

                                                                                                                                                                                                                     

一只“狗”返回时蹭移了水池，导致二次尝试时被卡住动弹不得。

                                                                                                                                                                                                                     

有生之年竟见证“机器狗”浇花，姿态还算优雅。

                                                                                                                                                                                                                     

                                                                                                                                                                                                                     

过吊桥关卡中，桥分三段，木板间隙逐段增大。此关多数队伍为机器人穿上“大脚板”——双足机器人用胶带缠绑木板，机器狗则四脚包裹如重锤或似踩竹排，后脚常踩前脚跟，以防坠入缝隙。

                                                                                                                                                                                                                     

但对机器狗而言，仍显艰难。即便采取横向跳跃，仍栽进第一块木板缝隙。

                                                                                                                                                                                                                     

最后一道50厘米宽缝，跳跃不现实，主办方提供妙招——配备一块活动木板，机器人可用绳索拉至缝隙填充，这考验了精细化操作，但通常仅能通过遥控完成。

                                                                                                                                                                                                                     

全自主模式基本结局一致——坠入沟中。

                                                                                                                                                                                                                     

但能行至中途已属不易，有的半途偏离轨道，需人员紧急救援。

                                                                                                                                                                                                                     

最终是定向越野环节，真实山地环境因避免干扰选手而封闭赛区，未得亲见，但想必同样精彩纷呈。

                                                                                                                                                                                                                     

赛事持续周末两天，最终由浙江大学Wongtsai（意为“旺财”）战队夺冠，奖金高达15万美元。

但举办此类赛事绝非仅供娱乐，其可贵之处在于，这些看似嬉戏的项目，实则每个环节均针对机器人特定技能进行考核。

据ATEC2025赛题组专家、光年创新CEO乐林株介绍，高校中具身智能研究多聚焦于大脑、小脑与中脑。“目前机器人小脑部分多采用模仿学习，需海量数据且仅能重复固定任务，如跳舞；我们希望通过泛化算法，使其能如人类般执行预设外的任务。中脑主流方案为VLA（视觉-语言-行动）模型，让机器人在获取视觉信息后识别可行走区域。大脑则教导机器人像人一样思考，辨别可抓取与不可抓取之物。”

作为赛事发起方之一，蚂蚁集团技术战略部负责人表示，蚂蚁长期支持ATEC赛事，源于一个信念：AGI技术发展的未来在于实现机器智能与物理世界的深度融合。今年，ATEC组委会选择了艰难却真实之路——将赛场置于山地、草地、石阶、吊桥；让机器人直面真实世界的扰动。

设计的每道题目，非为“完美完成”，而是旨在通过碰撞暴露真正弱点。若非真实问题，便无法牵引真实技术进步。唯“真问题”，方能指引行业突破方向。

以香港工程院院士刘云辉提出的“机器人三大核心能力”——行走、操作、改造环境——为隐含技术命题，构建了一套前所未有的“真实世界适应力”测试框架，既富趣味又具深意。

最终仍有队伍实现了全自主任务闭环，验证了机器人从“演示可行”迈向“应用可靠”的潜力。赛事专家委员会主席、香港工程院院士刘云辉认为，赛事正尝试建立以人类能力为参考的技术标准，未来3-5年，期望机器人能可靠完成垃圾分拣等基础任务，达到人类20%-30%的操作水平。

                                                                                                                                                                                                                     

撰文 | 巴芮

封面图源 | 巴芮 摄

                                                                                                                                                                                                                      

                                                                                                                                                                                                                     

你会考虑购买一只机器狗回家协助浇花吗？

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