哨声响起，记分牌停在9:0，加速进化人形机器人T1捧起RoboCup德国公开赛成人组决赛冠军奖杯，程昊圆了这场始于清华火神队的冠军梦。

　　RoboCup有着“机器人世界杯”之称，清华火神队由赵明国创立，参赛多年，成员来自他的机器人实验室。清华自动化系出身的程昊曾是第三任队长，学生时期带领团队斩获人形组TeenSize季军的经历，既是他机器人梦想的起点，也成为萦绕心头的遗憾。

　　毕业后的职业轨迹看似偏离初心：程昊创办了“朝夕日历”，经历字节跳动收购后出任飞书产品副总裁。但2023年ChatGPT3.0的技术突破让他敏锐捕捉到关键拐点，大模型的涌现能力与机器人运动控制的结合，正在重构具身智能的底层逻辑。程昊意识到，大模型给人形机器人创造的机会与此前历史上的任何时刻都不一样。“通用AI已经出现，而且会发展成多模态，对物理世界有感知和影响，需要新的硬件载体。”

　　这一嗅觉让程昊于2023年8月创办了加速进化，并召集许多火神队前队员担任研发人员，并邀请自己的老师赵明国担任首席科学家加入。大约一年后，加速进化第一个人形机器人产品T1“出世”，印证了他的前瞻判断。

　　T1一“出生”几乎立刻“回”到程昊熟悉的足球赛场上。这位生于北京、长于北京的创业青年，决心要从踢球场景做起，逐步实现人形机器人的智能泛化。

　　“机器人的强化学习和小朋友学走路类似，从会爬到站起来走路，从走得踉踉跄跄到走得稳当，再到上斜坡、台阶，甚至蹦跳。只是在虚拟世界中，数台机器人训练几小时相当于人类的10年。”程昊告诉贝壳财经记者。

　　“皮实”耐摔、“灵活”起身

　　T1二度“出征”机器人世界杯夺冠

　　3月，在RoboCup德国公开赛成人组决赛中，加速进化T1以蓝色方身份迎战东道主德国Sweaty。赛场上，一台位于前方的T1似乎“预判”了对手的封锁路线，绕开比自己高出一个头的红色方，先一步碰到了球，并射门得分。这场对决比分最终锁定在9:0，清华火神队零封夺冠。

　　程昊刷新了自己的参赛纪录。2024年7月，约时隔14年后，他再次以清华火神队的名义重新回到RoboCup赛场。与学生时代相比，程昊不再只是机器人开发者，从实验室到竞技场，他完成了认知范式的关键跃迁。

　　2024年，T1还无法坚持“踢”完整场比赛。许多机器人因为关节发热而“瘸腿”、摔倒。在与其他机器人发生撞击时，甚至出现主控与关节间通信断开的情况，整台机器人因此断电、宕机。“坏了得马上换一台”，程昊为一场2V2比赛准备了10台机器人，最终还是败给了冠军美国队。

　　首战未问鼎，程昊并不气馁。“身高不够技术凑，统治球场不是梦！”赛后，这句话作为T1座右铭，写进加速进化微信公众号总结文章里。

　　“机器人的塑料胸壳、头壳遇到磕碰后会开裂。”这让程昊很头疼。优化材料，继续实验，不下几十次的试错，甚至用到了10-20公斤的球，从两米高空摔下，终于程昊在一片废墟中找到“皮实”耐摔的材料。程昊将它们配比融入电机、减速器齿轮、轴承、支架等部件中，T1拥有了新“皮肤”。

　　球场竞技难免摩擦碰撞不断，为了让主控在摔跤后的高震动状态下依然能稳定工作、不掉电，程昊优化了嵌入式硬件的设计，专门开发了震动和跌落测试装备。这套装备能够以每秒两次峰值力的频率进行撞击，持续20个小时。“每批次关节中，我们会抽取几个进行测试，如果它们能在20个小时撞击后不损坏，才算达到要求。”

　　机器人遭撞击后如何迅速起身？为此，程昊不断迭代起身算法。原先T1要花费10秒才能起身，现在能做到一秒起身，成功率也从50%逼近100%。

　　在一次实验中，6台T1彼此进行3V3比赛，连续“踢”20场球下来，关节大多没有出现损坏，也不需要“替补”救场。实验过后信心满满，T1再次“回归”RoboCup赛场，变得“皮实”耐摔，“灵活”起身，一举拿下冠军杯。

　　反观大多参赛者（机器人）还是经不起碰撞，为此，赛事还一度临时调整规则，从允许一定撞击改为禁止撞击。

　　首登中关村论坛舞台

　　原地起身、做俯卧撑技惊四座

　　T1于2024年8月正式揭开面纱。程昊表示在北京市政府的支持下，这款承载尖端技术的智能设备迅速晋升为一枚“城市科技名片”——频繁作为“门面”出席国际盛会大显身手，还将入驻水立方等标志性场馆，通过高规格机器人赛事实现技术迭代升级。

　　去年10月，T1开始量产出货，并在今年3月初完成了第一百台交付，标志着T1正式步入产业化快车道。

　　今年3月的中关村论坛，成为其技术实力的展示舞台。T1首次“参加”中关村论坛，加速进化一次调度十几台机器联袂登场，一部分登上开幕式舞台，表演俯卧撑、原地起身，另一部分站在主论坛门口迎宾，在分论坛上扮演主持人，或在展厅里踢足球，通过集群协同作业完美呈现人工智能的群体智慧。

　　从技术层面来看，T1在机器人“双腿”上采用了强化学习的运动控制算法。数万台机器人同时在仿真数据环境里训练，“走过”台阶、斜坡、光滑地面、粗糙路面等各类环境。程昊告诉贝壳财经记者，“机器人的强化学习和小朋友学走路类似，从会爬到站起来走路，从走得踉踉跄跄到走得稳当，再到上斜坡、台阶，甚至蹦跳。只是在虚拟世界中，数台机器人训练几小时相当于人类的10年。”

　　程昊介绍指出，机器人学习也有奖惩机制，“只不过模型比较复杂”。训练表现好的结果模型才有机会部署到真机上，通过一系列算法减小从仿真到真实环境的差距。“我们现在的运动控制算法不只是控制腿，而是希望控制全身关节一起动，例如做出大力射门的动作。这需要引入模仿学习算法，让机器人在仿真环境里模仿火柴人，再通过强化学习巩固。”

　　“从足球场景做起安全也相对经济”

　　具身智能大模型仍有不足但属行业“未来”

　　程昊爱踢球，他的机器人也踢球。

　　“机器人踢足球是一个高效实验的场景。”程昊认为，机器人踢足球需要视觉能力，除了识别自己的场地位置，还要识别球、球门等物品。同时也需要决策能力，判断自己是前锋、中场，还是后卫，“做的事情会不同”。并且，还要随着对方机器人的移动，不断调整决策、打新配合。机器人踢足球还强调运动控制，对行走、转弯、射门、起身等运动能力要求高。“就像足球运动员一样，素质比较综合。”

　　在程昊眼中，足球与生活场景对一些感知、决策底层算法的要求相通，例如物体识别、跟踪、定位，决策上的避障能力等。他认为，“从足球场景做起不用太担心安全问题，也相对经济。”

　　“通过机器人踢足球，以点带面推动我们不停研究新的运动控制、感知、决策算法。”虽然程昊认为目前的具身智能大模型还存在不足，但它属于行业未来的方向。

　　程昊在北京长大，清华本硕毕业，创业、入职大厂，都没离开过北京。“我觉得在北京创业更容易做成、做大，人力、场地成本可能贵些，团队需要做出更好的收入、融资。”2024年，加速进化拿到由中关村科学城与其他机构共同出资的Pre-A轮融资。北京基座模型企业数量、人才密度、场景支持，也让他对未来有所信心。

　　他比较相信马斯克说的人形机器人会达到百亿台，同时多种机型存在，“工厂、公司有，家庭也有”，但这可能需要10年、20年。程昊记得小时候小区第一台电脑价值一万元，“当时小区一套房也是一万元”。

　　但曾与楼房等价的电脑如今已不再高不可攀，写字楼里响起此起彼伏的键盘声，连楼下便利店都能用电脑结账，人形机器人未来或许也能像《克拉拉与太阳》所写，待在街边橱窗里，等待乔西将自己领回家。