当身高1.2米的“钢铁球员”
在绿茵场上加速奔跑、
倒地后自主爬起、踢球射门⚽️
甚至用多智能体协同算法
完成一次无声的“眼神交流”时
观众席爆发的欢呼声
不亚于人类世界杯的进球时刻
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2025年机器人足球世界杯（RoboCup）火热开赛，这场汇聚全球顶尖机器人团队的赛事迎来历史性变革：首次以3V3无保护模式开赛，3台机器人需在完全脱离人类现场干预、无保护人员随行的情况下，凭借自主智能协同作战。在这场颠覆传统规则的赛事中，中国团队强势出击——多支劲旅携海淀企业北京加速进化科技有限公司研发并搭载了端到端统一大模型框架的人形机器人“T1”亮相，向世界冠军发起冲锋。
从实验室的精密代码到
绿茵场的激烈对抗
钢铁之躯如何学会演绎足球
这项充满技术挑战与协作智慧的运动？
这项看似“炫技”的运动
背后蕴含着哪些关键技术突破？
将如何推动人形机器人走向更广阔的应用场景？
记者对话加速进化团队
揭秘“钢铁球员”如何“踢”出智能未来
为什么让机器人踢足球？
既是“试炼场”，也是“试金石”
最近，人形机器人在体育赛场频频“出圈”，掀起了一股智能科技与竞技体育融合的新浪潮。4月，北京亦庄全球首个“人形机器人”半程马拉松亮相，展示自恢复、长续航等“绝技”；同月，在江苏无锡首届具身智能机器人运动会上，各色机器人的激烈比拼同样吸睛无数。如今2025年机器人足球世界杯（RoboCup）的火热开赛，更是将机器人智能竞技推向高潮。
机器人为什么要踢足球？
这是很多人心中的疑问
“这就像问人类为什么要攀登珠峰——
因为它就在那里
代表着一个领域的极限挑战。”
加速进化创始人兼CEO程昊
用一个竞技体育的经典隐喻
道出了这场看似“炫技”运动背后的深层驱动力
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作为加速进化创始人，程昊对这一问题有着比较深入的思考。在他看来，体育赛场，既是催动机器人加速进化的“试炼场”，也是检验其核心实力的“试金石”。“从机器人踢足球场景切入，能够以点带面地培养机器人更加全面的运动能力。”程昊进一步解释，“足球赛作为一项强对抗性运动，不仅对机器人的智能化提出了相当高的要求，还需要它有足够高的泛化能力，以对不同的场景进行判断。换个角度看，我们不是在教机器人踢球，而是在通过这项复杂的团队运动，锤炼它们的感知、决策和执行能力。同时也通过比赛，让人们了解机器人的应用前景。”
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博弈类赛事的技术验证价值在科技史上也早有先例。记者了解到，IBM的DeepBlue（1997）在国际象棋与GoogleDeepMind的AIphaGo（2016）在围棋的突破，都遵循了“先在博弈类项目中突破，再把算法迁移到更复杂真实场景”的技术进化路径。机器人踢足球同样如此。
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程昊对机器人踢足球的执着梦想，其实早在近20年前便深植于清华园的绿茵场。2006年，当时还在清华大学自动化系学习的他加入了由赵明国教授创立的清华火神足球队，并曾担任第三任队长。他多次参加RoboCup比赛，曾带领团队斩获人形组Teen-Size季军。绿茵场上，那些跌跌撞撞却又顽强拼搏的机器人身影，那些为了优化一个步态算法、提升1%射门成功率而彻夜鏖战的日夜，成为他青春最深刻的烙印，也奠定了他对机器人技术的热爱与理解。“火神队”的经历，是他机器人梦想的起点。
2013年硕士毕业后，程昊的创业之路首先在智能助理领域开启，但与人形机器人结下的深厚缘分，让他始终像一个忠实的守望者，密切关注着这一领域的技术脉动。2023年，当ChatGPT的横空出世引发全球AI浪潮时，程昊敏锐地意识到：大模型技术将彻底改变人形机器人的发展轨迹。基于这一判断，他在2023年8月正式创立“加速进化”。团队将大本营设在海淀，并锚定了具有象征意义的起点：从足球场景突破，以此锤炼人形机器人的基础运动与智能协同能力，再逐步实现能力的泛化。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。
程昊爱踢球，他的机器人也踢球。T1一“出生”几乎立刻“回”到程昊熟悉的足球赛场上。进入2025年，加速进化更是动作频频：发布了端到端统一大模型，推出足球算法框架，同时主办了汇聚多支强队的2025RoBoLeague机器人足球联赛，并为参赛队伍统一提供机器人平台，不断以赛促研。
如何让机器人学会踢足球？
三大算法协同，构建“最强大脑”
在加速进化的测试场内
一场内部3V3足球对抗赛激战正酣
没有遥控器，没有场外指令
机器人完全依靠内置的“大脑”自主决策
机器人A观察、计算、起脚，弧线球精准地绕过“人墙”，机器人B早已预判落点，凌空垫射破门。另一个角落，机器人C在对抗中踉跄倒地，但它迅速感知姿态失衡，调整重心，流畅地翻身爬起，整个过程不到3秒。完全自主的对抗、流畅的战术配合、快速的自我恢复能力，让现场观赛者无不惊叹，掌声不断。
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机器人如何学会踢球？
这绝非简单的程序预设
加速进化市场负责人徐磊揭示了背后的核心——机器人实现自主踢球主要依赖感知算法、运控算法和决策算法的协同。他解释说：“这其实和人类踢足球的原理高度相似，感知算法如同眼睛和耳朵，实时捕捉足球轨迹与场上动态；运控算法则像小脑和神经系统，精确控制全身数百个关节的电机，完成奔跑、急停、转向、射门、倒地保护等复杂动作；而决策算法则像是真正的战术大脑，需要在瞬息万变的场景中于0.1秒内作出基于全局的信息判断,是带球突破？传球给位置更佳的队友？还是回防堵截？”
与传统方案不同，加速进化创新性地将感知、决策和运控三大模块整合进一个统一的大模型中。机器人依靠双目摄像头等设备识别球、球场标线、球门及队友位置，通过这些识别信息测距来判断自身位置，再结合自身算力快速做出战术决策。这种端到端的处理方式，使机器人从“看到”环境到“执行”动作的整个过程更加连贯高效。
多人协同是足球赛的灵魂。为此，研发团队为大模型注入了多智能体协同算法。该技术使机器人能实时共享场上信息，实现战术配合。因此，在加速进化近期举办的机器人足球联赛总决赛上，就出现了令人惊叹的一幕：一位机器人球员突然后仰倒地，身旁的机器人队友立即屈膝俯身“注视”，仿佛在询问状况——这个充满人性化的互动并非预设程序，而是多智能体协同算法在实时决策中的自然呈现。
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“目前我们的AI自主踢球技术已迭代至第二代。”徐磊透露，“端到端统一大模型展现出了良好的泛化能力，单个模型就能完成从视觉感知到复杂动作控制的全流程处理。这套系统将应用于RoboCup世界杯赛事。”感知、决策和运控技术的协同突破，正成为我国机器人征战国际赛场的关键支撑。
谈及机器人何时能战胜人类球员，程昊给出了一个既理性又充满期待的预测：“目前顶尖机器人‘球员’的场上‘智商’和反应能力，大约接近5岁儿童水平，能自主完成基础的技术动作和简单配合。随着大模型、传感器等技术的飞速迭代，预计2到3年内，人形机器人有望在低强度训练赛中与人类业余球员同场竞技。5到10年，其整体水平有望超越人类一般职业球队。RoboCup提出的‘2050年机器人足球队击败人类世界杯冠军’的宏大目标，很可能会大幅提前。”
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2V2升级3V3实现了哪些技术突破？
无需“保姆式”保护，能够自主协同对抗
2025年机器人足球世界杯总决赛
迎来历史性变革——
延续多年的传统2V2比赛模式正式退出舞台
全程无人工干预的3V3竞技模式成为新标准
这一规则改写的背后
中国科技力量功不可没——
正是加速进化T1机器人
展现出来的核心技术和卓越能力
推动了比赛模式的升级
“过去机器人足球赛更像是一场小心翼翼的‘提线木偶表演’。”徐磊说，“在2V2时代，每两名机器人球员比赛，场边必须配备两名保护人员，随时准备扶起摔倒或可能发生碰撞的机器人，防止昂贵的设备损坏。这极大地限制了比赛的流畅性、对抗强度和自主性。而我们的机器人所展现出的卓越性能让赛事组委会相信，机器人足球赛已经进化到了无需‘保姆式’保护，能够真正自主协同对抗的新阶段。”
参赛人数从2V2跃升至3V3
绝非简单的数字叠加
而是技术能力质的飞跃
“2V2模式下，战术相对固定，通常是1个守门员加1个前锋，协同要求较低。”徐磊分析，“3V3则完全不同。场上可能出现双前锋和1个守门员，或1个前锋、1个中场、1个守门员等多种阵型组合。这对机器人间多智能体协同决策提出了前所未有的挑战。”
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规则差异也体现了机器人足球赛的特点。徐磊介绍：“与人类足球赛相比，机器人足球赛比赛时长更短，上下半场各10分钟；并设有特殊计时规则，当足球出界或需要更换机器人时，比赛计时会暂停，待机器人恢复站立或新队员入场后，时钟恢复，但会根据情况对故障方进行罚时处理。这既保证了公平，也倒逼机器人开发团队提升机器人的稳定性和自主性，以减少故障发生率。”
“冲撞”是机器人足球赛特有的世界级难题，由于设备昂贵且抗冲击能力有限，现行规则对“冲撞”判罚极其严格。针对这一难题，徐磊介绍了加速进化的解决方案：“我们通过优化平衡控制算法、采用新型执行器和轻量化材料，显著提升了机器人的运动稳定性。同时，抗干扰算法训练使机器人能像人类球员一样预判轨迹、规避碰撞。这种硬件与算法的双重突破，赋予了T1在高强度对抗中的底气和实力。”
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“足球，是检验机器人运动控制、环境交互与群体智能极限的终极考场。”徐磊说，“RoboCup的魅力在于‘多机对抗’，战队的配合默契度、临场战术调整是最大看点。它既考验机器人的‘身体素质’，更对其‘大脑’提出苛刻要求。无论是传球射门、倒地起身还是对抗阻挡，T1都展现出了卓越性能。我们不仅提供机器人本体，更开放了核心的足球算法框架，希望与全球开发者共同推动技术进步。”
徐磊告诉记者，本届赛事有包括“清华火神队”“农大山海队”等在内的3支成人组国家队采用T1或其技术框架参赛。
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机器人进化的下一站在哪？
理解人类需求，服务人类生活
机器人踢足球的本质是什么？
在程昊看来
它是具身智能的终极练兵场与加速器
足球场是一个高动态、强对抗，
需要机器人快速感知—决策—执行的
复杂物理环境
当机器人能在激烈对抗中完成战术配合
这些能力终将迁移至家庭看护、
工业巡检等场景
通过人形机器人在足球场景的突破，能够让机器人在人类水平的视觉感知、环境理解和行为决策能力不断突破，达到家庭、工业使用的要求。比如生活场景对物体识别、动态跟踪、精准定位和导航避障等底层算法的需求，与足球场完全相通。
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“类比人类成长路径，幼儿都是先学会运动，再通过活动积累生活经验提升认知。”程昊阐释技术演进逻辑，人形机器人同样需要先成为“四肢健全”的个体，才能高效获取环境数据，适应人类生活场景，从而在这个过程中采集数据训练大脑，实现认知健全。而机器人足球赛，正是加速进化端到端运动大模型的实战演练。
在技术实现层面，研发团队通过模仿学习人类球员动作数据，结合仿真环境强化训练构建足球技能基础。随着真机比赛数据持续积累，配合基于真人视频的合成数据预训练，未来机器人将掌握推射、铲球、鱼跃扑球等进阶技巧，以及“二过一”“反越位”等复杂战术。参赛队伍基于T1的运动大模型调整参数，已实现更快速、精准、全面的球场表现。
机器人足球世界杯不仅是科技秀场，更是未来社会的实验场。当加速进化让机器人在绿茵场学会协作对抗、抗干扰甚至“耍心机”，这些能力终将突破球场边界，重塑人机共生模式。程昊的愿景清晰而坚定，也道出了所有奋斗在这一领域研究者的心声：“今天让机器人在绿茵场上奋力拼搏，是为了让它们在明天能真正走进千家万户，理解人类的需求，服务人类的生活，共同创造更美好的未来。”
记者手记
绿茵场是起点，千家万户是终点
从清华实验室的执着探索，到海淀创业公司的技术突破；从需要人类保护的蹒跚学步，到3V3无保护赛场上的自主驰骋；从单一的代码指令，到多智能体间充满“默契”的战术配合——这条由代码编织、电机驱动、算法赋能的进化之路，正在“加速进化”的催动下，快速向前延伸。
绿茵场上的奔跑与对抗、跌倒与爬起、精准传球与射门，都不只是为了赢得一座奖杯，这些“钢铁球员”的每一个动作，都在为更广泛的应用场景积累经验。“说不定哪天，你家的扫地机器人突然来个‘马赛回旋’，千万别惊讶——毕竟，它们可是在世界杯上练过的！”网友的这句打趣，恰恰道破了技术转化与场景应用的无限可能。
正如程昊所言：“今天让机器人在绿茵场拼搏，是为了明天它们能真正服务人类生活。”当机器人能在复杂的足球场上实现更深层的自主协作时，它们距离走进我们的生活还有多远？或许，答案就藏在下一个进球的精彩瞬间里。
记者：王萌、向浩
编辑：李祎乔
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