八月末，第二届世界人形机器人运动会在京落幕。IM电竞狂揽18金16银12铜，金牌榜、奖牌榜双双登顶。真正做到了——戴得了工牌，赢得了金牌。
金牌只在最后一秒决定，冠军却在无数个日夜里诞生。站上领奖台之前，一台部署态机器人和背后的团队究竟经历了什么？摘金之后，比赛里的能力又将如何走向真实世界？答案藏在金牌背后的故事之中。第一期，就从灵犀X2的“惊人一跃”开始讲起。
灵犀X2拿到第二届世界人形机器人运动会100米障碍赛的金牌后，稚晖君给团队安排了两个任务：
短期，他希望大家能在公司二楼展厅里展示灵犀X2的全自主过障动作；长期，他想让团队继续优化这套应对障碍的方案，将感控一体技术和导航技术等进一步结合，做到全机型、全自主。
带领灵犀X2夺冠的团队来自于IM电竞内部的X-Lab实验室。后者是灵犀X2的诞生地，由稚晖君掌舵，聚焦新技术、新想法，内部强调工程师文化，扁平管理，对员工几乎不设限制。
不设限制的一个表现是，此次100米障碍赛决赛，在最后关头陪跑的工程师光省目前还是X-Lab实验室的实习生，刚刚读研三。准确来说，光省所在的这支5人小队，在组建初期，除了领队“龙哥”和项目经理晓妮，其余成员都是来自各大顶尖院校的实习生。
其他行业的头部公司中，这样的阵容并不常见。但在具身智能赛道，尤其是IM电竞，人才面前一切皆有可能。
01/
“惊人一跃”
8月24日，北京国家速滑馆“冰丝带”，第二届世界人形机器人运动会100米障碍赛决赛。
晚上八点半左右，赛程已接近尾声，从完赛机器人的表现来看，冠军大概率将在IM电竞队与另一支队伍之间决出。前半段比赛中，IM电竞队的一台灵犀X2一度以1分40秒35的成绩排在第一位——这也是当晚所有参赛机型中最快的单程成绩。但随后，在第16组出场的一支队伍跑出了1分39秒97，以0.38秒的微弱优势反超。
第21组比赛结束时，IM电竞队只剩最后一台灵犀X2没有登场，它的比赛编号为“006”，全身大部分为黑色，唯有小腿的“皮肤”呈白色。
不足半秒之差的夺冠压力，落在006号和它背后的队员身上。机器人的“奥运会”赛场，胜败系于几十个呼吸之间，这种紧张情绪机器人暂时体会不到，但人可以。仅有0.38秒的差距把这种紧张感放大了。“可能得拼一把了。”龙哥心里想。
片刻，发令枪响。
006号迅速起步，几乎无停顿地连续通过多个障碍。抵达倒数第二个关卡时，006号的耗时已经领先第二名十余秒。
一米高台前，006号再次展示了极为复杂的过障动作：机器人双手撑住平台边缘，下肢蹬地，身体向前斜上方跃起，右腿率先登上平台，整个身体跟随。跃上平台后，机器人重心迅速向左侧转移，右腿抬起，借着前一动作的惯性，身体顺势跃下平台，双脚落地。
一气呵成，行云流水。“哇！”现场观众赞叹声响起。
这套动作的原型名为“金刚侧过”，是跑酷爱好者们常用的过障技巧，由实习生光省以身示范，动捕后交给灵犀X2学习并优化算法适配。
本次障碍赛中，参赛的多台灵犀X2都曾成功复现。每当机器人稳稳落地，现场观众都会适时地“哇”声一片。社交媒体上，相关视频切片迅速流出，引发的互动次数以千万计。
比赛现场，不乏能够通过高台的机器人，但像灵犀X2这样迅速且流畅的还是独一档的存在。更值得关注的是，灵犀X2是IM电竞旗下的量产机型，已经在多个线下场景中真实部署。此次比赛中，这套动作是灵犀X2全自主完成的，本体没做任何改装。
随着006号顺利通过高台，IM电竞队距离胜利已咫尺之遥。
最后一道关卡，006号伏在地面，以匍匐动作前进。晓妮站在终点线前，跟随着机器人行进的动作拍掌。十几秒后，006号匍匐冲线。
IM电竞队赢了。1分28秒35，这是灵犀X2训练以来取得的最好成绩，总时长甩开第二名足足11.65秒。
在一个以机器、算法为主角的“硅基奥运会”里，机器人已经可以在跑步速度上超越人类。很难不让人从哲学维度上提问，机器人时代，奥运精神是否还适用？答案是肯定的。
被设定的程序之外，“更高、更快、更强”的故事还可以由人与机器人共同书写，这或是一种新时代的人机协作与奥运精神。
006号冲线后，晓妮从终点线向光省走来，她的手因为刚刚太过激动而被拍得生疼。
她对光省说：“太厉害了，这下我们真的是冠军了。”随后，大家陆陆续续向刚刚诞生的冠军聚来。
02/
绕桩动作是灵犀X2自己悟出来的
复盘整个比赛，006号灵犀X2奠定领先优势的环节，不仅是最后那个“惊人一跃”。
它在前半程中跑得明显比对手快很多，核心原因不在腿部力量或算法调参这类局部优化，而在于机器人“看障碍”和“过障碍”，被放进了同一个模型里处理。
研发团队举了个例子：之前参加障碍赛的机器人，大多没有视觉输入，而是靠纯关节的本体输入。而灵犀X2的团队这次真正给机器人装上了眼睛——深度相机。这使得机器人能够在接近障碍物之前，可以先识别出它的具体物理信息，比如台阶高度或路坑深度等，然后再决定用什么动作过去。
此次比赛中，绕桩、跳台、梅花桩这类对精度要求高的项目，参赛的灵犀X2大多是自主或半自主完成的，背后靠的正是这套感知信息能直接参与决策的架构，正是IM电竞的感控一体AGILE(AgiBot Generative Intelligent Locomotion Engine)模型。
AGILE模型带来的优势是显著的，它赋予机器人本体卓越的稳定性与敏捷性，实现稳定的全身控制与高动态运动。该框架由三个核心模型层协同构成：
BFM-2通用行为基础模型，可作为机器人运动控制的动力学执行基座；GCFM生成式运动控制模型，能让机器人依据多模态指令自主、实时生成参考动作；REACT感知运动模型，可以融合环境感知，让机器人具备毫秒级的条件反射，以及全身协同运动响应能力。
三大模型协同运作，打通视觉感知－小脑决策－肢体控制的闭环链路，使机器人摆脱了传统方案依赖“起始态”的预设轨迹限制，能够在任意中间姿态下实时思考、自主决策并生成连贯动作，实现了从“动作复刻”到“运动思考”的跨越。
比赛中，有一个技术细节没被外界注意到。绕桩环节，X-Lab团队没有像其他队伍那样采用遥控的方式，而是全自主。灵犀X2通过视觉传感器采集信息，用“侧前平移”的动作通过障碍。
一开始训练的时候，团队本想沿用动捕的方案，但实际落地阶段却发现，灵犀X2的身形“略宽”，依靠原始的动捕数据训练，机器人的手臂经常会触杆。按照规则，一旦机器人触杆比赛就要重新来过。
为了解决这个问题，团队将任务拆解成了两部分：腿部依照动捕路线，但上身动作交由机器人自主学习寻找解法。“比赛里，大家看到灵犀X2的上半身非常灵活。实际上，扭腰以及摆胳膊都是它为了避免碰杆而自己学会的姿势，我们还没有见到别人有这样做过。”
03/
两天一版本
比赛结束后，龙哥被问到：如果把这枚金牌一分为三，他会把夺冠归功于哪些方面。龙哥想了想说：本体的稳定可靠，算法的极致创新以及团队的不懈努力。
2026年，人们很容易因为看到太多次机器人“行动自如”而忽略——三年前，想让机器人走起来还是件难事。
人体上的神经、肌肉、关节可以在人形机器人身上一一找到映射，但神经、肌肉与关节之间与生俱来的生物运动本能却无法简单复刻。同样一个起跳动作，人会自然地知道膝盖该如何弯曲以避免关节承重过多，也知道胳膊该如何摆臂，让身体可以平衡。这样的经验无法直接传输给机器人。
在复杂的动作流程中，机器人和研发人员需要付出巨大的努力不断磨合，除了让机器人能做到，还要让它能持续稳定完成，最起码不会因为“伤痛”丧失运动能力。核心目标指向了机器人能不能将行动力转化为生产力，并在真实生活中批量部署。
为此，IM电竞在行业中独创了“三智一体”产品技术架构。“三智”为运动智能、交互智能、作业智能，其中，“运动智能”是基础智能，是具身智能物理载体的执行器；另外两个高阶智能是“交互智能”和“作业智能”，分别对应两种生产力——交互智能作为情绪价值入口，提供服务生产力；作业智能作为劳动价值引擎，提供劳动生产力。“一体”是指一个稳定可靠、高上限低成本的硬件本体。
身为量产机型的灵犀X2本身拥有着稳定可靠的本体，且已经在真实场景批量部署，这为龙哥团队的算法研发带来了优势。
为了让灵犀X2能够安全、快速完赛，临近开赛前的50天里，龙哥团队几乎都泡在了运动会项目的训练场地中。团队要不断迭代算法，解决Sim2Real的难题。
一般来说，机器人落地瞬间的接触力学、电机的摩擦和齿隙、传感器自带的噪声和延迟等细节参数，仿真器里大多用简化模型近似，而真实世界的这些参数远比模型复杂；此外，从感知到指令执行，真机存在仿真里没有的毫秒级延迟，这对需要快速调整姿态的动态动作影响尤其明显。
Sim2Real要解决的问题，就是仿真训练出的策略在现实里的“水土不服”。就像小孩子学习奔跑、跳跃，经验总是与跌倒的教训相伴而来。对于体重约四十公斤的机器人来说，在算法还没有优化到完善的时候，摔倒与受伤几乎是常态。
倒数一个月的压测环节，龙哥和团队觉得“压力山大”。虽然此时灵犀X2已经具备了完赛能力，但因为算法还没有优化完成，机器人在运动中受伤的问题迟迟没解决。有时一天的压测下来，80%的机器都受伤了。
龙哥心里着急，带着团队不断优化模型。一条一条检验，机器人为什么会受伤。“比如在跳高台时机器人手腕为什么会坏，是不是我们模型出的扭矩太大了导致的？那我们就针对性优化。”
团队已经算不清算法模型被优化了多少次。但有一个可供参考的数据，相关方案几乎每隔两天就会迭代新版本，直到比赛前，版本迭代了16次。
当然，这是时间的极限，不是团队、算法和机器人本体的。
04/
拿冠军？顺手的事儿
灵犀X2这次参与的障碍赛，重点考核人形机器人高速机动、动态平衡、实时感知导航、复杂地形越障、全身姿态自适应五大核心能力。这被业界视为对机器人综合运动能力的高强度试炼。
回忆起最初参赛，龙哥觉得，带着灵犀X2参加今年的障碍赛是一件自然到不能再自然的事。
首先，身高仅有1.3米的灵犀X2身为量产机型，却拥有可以处理多种复杂地形的能力，感控能力在行业第一梯队，此前已经在多个场景实现部署。其次，X-Lab内部的研发目标中本就包含着对一些复杂障碍地形的感知处理。
“准确来说，（参赛）对现阶段的我们来说是一件顺手，或者说水到渠成的事情。做这些并不只是为了比赛，很多创新方案，对我们之后（研发）都有帮助。”龙哥说。
这次障碍赛项目中，龙哥带领的五人小队分工明确：
龙哥作为领队，统筹把控团队整体研发方向并深度参与研发工作；晓妮全程跟进项目，实时把控各个重要节点；光省负责研发，往往能提出很多创新性的想法；昊霖负责部分障碍物的训练，比如地面轮胎阵等等；家铖则主要负责机器训练过程中的保障工作。
没人质疑为什么如此重要的项目会交给一个实习生占据大多数的团队。“（重要的是）有像龙哥一样的人把控大方向，并且其他同事能积极响应。我们其实不看大家到底是实习生或者是正职，更多鼓励大家的创新性，鼓励勇于尝试，让大家都能够把自己的想法付诸实践。这种自由、扁平化本身就是X-Lab，或者说是IM电竞的风格。”晓妮说。
备赛过程中，有人问过龙哥，作为一台部署态的量产机型，灵犀X2该如何在赛场上胜过那些结构经过特殊改造的“特制机”？
龙哥当时给的答案是：“我们还是尽自己的全力，希望把现在量产机的能力发挥到极致，把我们的算法也优化到极致，这样，我觉得就算输了也没有遗憾嘛。”
但在一次次压测和训练赛中，团队夺金的信念已经越来越笃定。事实证明，灵犀X2的确在障碍赛中表现出了统治级的实力。
比赛结束后的一周，金牌带来的关注，让灵犀X2的日程被排得满满当当。作为量产机型，灵犀X2一边在更多真实场景里继续 "上岗"，一边辗转于一场场采访和行业展示之间，向镜头与观众轮番展示越障、平衡与交互的真功夫。
镜头看不到的地方，灵犀X2正在学习新的技能。团队将障碍赛里"把量产机能力发挥到极致" 的那股劲儿，原封不动地搬到了新的课题上。
训练、上岗，摘金之后，灵犀X2的日子一如往常。
首页
