赛事概况与核心赛制 - 第五届ATEC科技精英赛线下赛于12月6-7日在香港中文大学举办，是全球首个聚焦实景极端环境的人工智能与机器人赛事[8][26] - 比赛设置垃圾分拣、自主浇花、定向越野和吊桥穿越四个真实世界挑战，旨在全面考察机器人从基础操作到跨地形移动的综合能力[10][13][14] - 比赛规则强调鼓励自主、限制干预，遥操作越少，自主完成越多，得分越高[16] - 浙江大学Wongtsai赛队凭借在机器人全自主智能方面的卓越表现，摘得15万美元冠军大奖[5][25] 参赛队伍表现与策略 - 参赛队伍普遍采取先遥操保底、再自主冲高分的策略，并在具体项目上临场发挥，奇招尽出[17] - 冠亚军队伍Wongtsai和IRMV在垃圾分拣任务中完全依靠自主模块通关，稳稳拿下无遥操的额外加分[23] - 上海交通大学IRMV赛队在吊桥任务中略过拉绳搭桥环节，让机器狗跳过50厘米的空隙[21] - 为应对挑战，选手们进行了临时改装，例如给机器人安装“大脚板”和“雪橇”以防止足部卡在吊桥缝隙中[18] 机器人形态性能对比 - 四足机器人（机器狗）在所有任务中的表现均明显优于双足（人形）机器人[27] - 人形机器人在定向越野项目中因重心高、触点少，在复杂地形如陡梯、碎石路上表现吃力[29] - 在需要稳定抓取和精细操作的任务中，人形机器人因结构复杂、控制链条长，定位或手部调节稍有偏差就难以完成有效抓取[30][31] - 四足机器人表现稳定，既能在浇花、分拣等任务中用背部夹爪完成任务，又在户外越野和吊桥穿越中展现统治级表现[36] 技术挑战与行业洞察 - 户外环境给机器人感知带来巨大挑战，光照、风、阴影等细微环境变化的扰动会累积成误差，影响任务成功率[37][40] - 在垃圾分拣任务中，透明的塑料瓶在室外因反光及背景等因素，导致机器人经常识别失败[39] - 环境扰动如风吹动物体，会迫使机器人的affordance估计必须实时更新[41][42] - 在信号弱的野外，机器人更依赖自身IMU、激光雷达与本地推理能力，难度增加[45] 当前技术短板与未来方向 - 规划层面暴露出机器人普遍缺乏多步骤关联推理和环境改造能力，例如在吊桥任务中难以自主完成“拉绳搭桥”的连续动作[46] - 操作层面普遍存在上半身操作与下半身移动解耦的架构问题，缺少统一的全身运动与操作控制框架[50][51] - 当前许多前沿VLA模型主要聚焦上半身操作，对“移动-操作”的端到端整合支持仍十分有限[55] - 未来重要突破方向是能同时统一移动与操作、实现全身自主控制的端到端机器人模型[56][57] 赛事意义与行业价值 - 比赛暴露了在实验室环境中不易看到的问题，为行业提供了更接近真实应用场景的测评体系[26][58] - 赛事旨在通过极限挑战，推动机器人技术从演示可行走向应用可靠[60] - 赛事设计理念是让机器人在真实碰撞中暴露弱点，因为只有“真问题”才能牵引出真实的技术进步[61] - 比赛的意义在于让整个行业看清机器人离“走进世界”还有多远，以及未来应该补课的方向[59]