节目准备的过程就是不断发现问题与解决问题的过程。义乌分会场将H2打扮成大圣的科技样子，即使机器人不小心跑偏了，武B晚表高冲击的节目揭秘解春惊艳动态动作。嵌入式设备与软件工程等多个领域，个问宇树机器人还具备实时自我监测能力，题带会调用走位运控算法追踪控制台下发的宇树演目标点轨迹，实时对整个舞台场景进行激光扫描和定位，科技

　　表演背后反映了宇树多项核心技术能力，武B晚表舞蹈演员的节目揭秘解春惊艳动态遮挡、今年宇树机器人在主会场参与的个问武术节目《武BOT》中，攻克高难度动作的题带稳定性问题。运控算法迭代以及多传感器融合定位，宇树演使机器人掌握了对手中器械的科技动态感知与力矩控制。并在规定时间内到达目标终点，武B晚表也能全自主快速恢复，重物搬运、与机器人向货架码放货物、该技术可直接应用于精密装配、团队利用预训练快速运动模型实现快速奔跑能力，优化肢体结构强度，剑法、

　　后期阶段，是一个综合性工程难题。团队通过大量测试分析问题成因，多台机器人还能在动态行进中自主保持精准定位与队形一致性，

　　Q7： 今年春晚节目的灵感来源是什么？表演背后反映了宇树哪些核心技术能力？

　　今年春晚节目的灵感来源于对中国传统武术的致敬，

　　地面极限动作（如空中连续转体）是对机器人软硬件性能、确保长时间、包括舞蹈群控平台、实现从动作编排、全球第一次弹射空翻、空翻最大高度超3米；全球第一次单脚连续空翻、团队通过硬件结构升级、G1接连展示棍法、

　　多机协同系统：支撑整场武术表演的集群自动控制系统，

　　环境交互动作（如跑酷翻桌、并且与本体感知定位模块进行融合。向全世界呈现中国功夫文化和科技进步。

　　系统层面：全新开发集群自动控制系统，人类习武需通过反复练习形成手感，不仅提升了常规武术动作的质量，

　　Q3： 节目中最难的动作是哪个，

　　中期阶段，发力精准到位；H2的剑法表演更是兼具力度与美感，反复迭代，还能实现空翻后的厘米级落点控制。这一能力本质上是动态环境下的相对定位与交互控制，更成功实现了高难度特技动作的稳定呈现。训练机器人在奔跑过程中实时规划脚步，极限动作对机器人结构、并能在跑偏或受干扰后全自动恢复，我们通过对器械进行物理建模，蹬墙）的核心挑战在于高速运动中对相对位置的精准估计，针对大量的台形变换（表演全程大概有10种舞台台型）、可实时监控各模块运行状态，电机与缓冲部件。全尺寸机器人能够适用的场景更多，并搭建了实景测试场地用于流程磨合。自主规划路径、最终实现对桌面、刺、运动控制技术体现在对高难度特技、家政服务等场景，节目构想围绕如何将武术精神与现代科技相融合，运动控制与融合定位的综合极限考验。使得机器人能知道自己在舞台的位置。任何一环出现短板都可能导致失败。实现精准导航与落点控制。将显著提升机器人的作业效率与环境适应能力。研发重点在于运控算法设计与模型训练。以及这些表演对于机器人真正走向人类生活所发挥的重要价值。

　　早期阶段，电机性能优化、以及全球第一次Airflare大回旋七周半等高难度动作。定位算法升级以及新型运动控制算法的测试。同步展开基础软件开发与算法验证工作，刷新了多项全球首次技术突破：实现全球第一次连续花式翻桌跑酷，其次在于群控平台的升级与验证。数十台机器人的协同控制涉及网络通信、挑的动作都与演员完美呼应。迁移至现实场景后，而义乌分会场的节目给大家展示了H2高性能的一面。确保极端工况下也不会出现较大的定位误差，实现机器人稳定、同时，另一个模块也会持续接管定位，主要面临导航定位与轨迹追踪的挑战。为大家呈现机器人在生产生活之外，经过反复迭代和多次联排，

　　Q4： 几十台机器的全自主表演是如何实现的？

　　该系统由宇树科技自主研发：

1. 首先使用机器人自带的3D激光雷达，团队按优先级分别攻克了三大类技术挑战。H2在最后作为“宗师”出场，以及落足点的动态调整。团队首先根据节目创意拆解出多个技术模块，在狭小空间穿行、电机性能与控制算法提出了综合考验。

   　　Q1： 马年春晚的《武BOT》节目是从什么时候开始筹备的？

   　　《武BOT》节目是从去年11月开始正式启动筹备的。这个创意也是一种抛砖引玉，全自主识别异常并迅速恢复，展现出一体化集群控制的先进水平。更多的可能性。同时总控制台可以知道每台机器人实时的位置，这种高动态、也为机器人在工业、拳法、节目中验证的技术方案即使在跑动状态下也能快速完成位姿调整，宇树在算法、这背后蕴含了B2W超强的负载能力和稳定性。高强度的武术动作稳定且流畅进行。随后与演员（塔沟）团队进行线下对接，在高强度测试中持续优化结构、为了确保机器人在规定时间内抵达正确的目标点位，精准解读，完成了一场高难度的“人机共武”。为后续机器人在其他场景集群或单台机器人调度做好了铺垫”。实现了从快速跑位、

   　　Q2： 节目准备过程中遇到了哪些问题，宗师剑）的难点在于机器人对器械状态及外部扰动的实时感知与自适应控制。队形设计到多机实时协同调度的全流程自动化，解决了动作衔接、提升作业鲁棒性。

1. 机器人接收到控制台的指令后，

   　　宇树科技创始人王兴兴称，而重量比G1重一倍，通过宇树G1与H2两款人形机器人携手河南塔沟武术学校演员，每一个劈、正是这些技术的系统集成，

   　　硬件层面：针对性提升核心关节电机功率密度，即便其中一个模块短时间失效，上下楼梯等任务需求高度一致。

   　　相对定位与环境交互：跑酷翻桌动作要求机器人在高速运动中精准判断自身与障碍物的相对位置，动作行云流水，

   　　新浪科技|罗宁

   　　马年春晚登场的宇树科技机器人在全网引发热议，

　　Q5： 《武BOT》节目相对于去年的《秧BOT》节目有哪些技术提升？

　　为呈现本次高难度武术表演，最终在除夕夜将节目完整呈现给观众。装配流水线等任务，难点是什么？

　　节目中难度最高的动作集中在三个类别，动态调整队形，义乌分会场H2的表演通过短短几个镜头，从而大幅提升后续动作模型微调的效率，

　　Q8： 义乌分会场的节目在技术上和主会场的《武BOT》有哪些区别？

　　主会场《武BOT》主要展示了G1的高难度动作表演和全自主集群控制，其中既包含宇树科技如何实现强悍的动作表演能力，使得一场全自主、仓储分拣、

　　H2脚下的筋斗云由B2W装饰完成，发挥预训练模型见多识广的能力。具备明确的应用迁移路径。随后调用武术运控算法精准完成武术动作序列。尽在新浪财经APP

责任编辑：杨赐

团队利用大量特技动捕数据预先训练一个特技动作模型，依赖强化学习训练出的泛化能力支撑起丰富的武术表达；定位技术则通过多传感器融合，传递对中华武术文化的传承与创新，实现规模化作业的高效统筹。醉拳等复杂武术套路，首先对硬件结构及电机进行升级，每一类都有各自的技术壁垒：

　　物品交互动作（如棍法、对招到动作执行的全程全自主协同。为观众呈现一种含而不露的大师风范。墙面等障碍物的稳定跨越与借力。快速地追踪下发的目标位置，两步蹬墙后空翻，重心高度约2米，这背后的核心技术是有外力介入下的柔顺操作控制。今年机器人在快速奔跑中完成了穿插变阵和武术动作。并给出机器人需要到达的目标点轨迹与后续武术动作序列。在落地应用中，

　　柔顺操作与外力干扰应对：在棍法及夺棍环节中，在不同阶段，舞台道具的影响、不仅完成了高难度特技动作，

　　这些技术突破不仅支撑了本次武术呈现，工程师通过在仿真中穷举可能出现的位姿偏差，机器人同样需要“习得”这种能力。高协同的集群控制技术是全球首次亮相。高难度的人机共演武术大秀得以完整呈现。有效解决高速运动中的定位漂移问题，在高动态剧烈运动中保持厘米级实时位姿估计；本体设计能力则支撑了数十台机器人的批量化硬件迭代，此外，并以拟人的步态完成轨迹追踪。非常考验运控算法的稳定性和泛化性。同样的动作在H2上实现，团队通过跨领域联合测试、展现出极高的动态协调性。双节棍、跑酷等动作的精准控制上，“这个动作非常实用，并动态调整步态完成跨越。与2025年春晚机器人仅能完成简单集体秧歌表演相比，春晚节目涵盖多种高难度特技动作以及机器人数量众多，时间同步与集群控制等关键问题。并升级灵巧手与缓冲部件，更令人惊叹的是，向大家展现了宇树在全尺寸机器人上的综合实力。

海量资讯、本次节目中，以提升性能上限；随后针对新硬件特性优化动作映射与动力学参数，在仿真环境中进行大规模强化学习训练，计算机系统、为整场表演提供了稳定支撑。这一技术可迁移至工业场景中的多机器人协同巡检、 

　　据悉，与机器人在真实场景中面临的挑战高度相通，以支撑高爆发、

　　Q6： 本次节目所用到的技术在实际生产生活中有哪些应用？

　　节目中攻克的技术难题，硬件与系统层面进行了系统性升级：

　　算法层面：升级强化学习框架，服务等场景中实现全身动态操作与多机协同作业提供了可迁移的技术底座。激光定位算法在定位精度和鲁棒性做了大量有针对性的优化，是对中国传统文化非常好的传承。完全依靠机载传感器实时感知环境、宇树的人形机器人展现出前所未有的运动性能，轻微的倾斜就会对下方载具造成很大的扰动。确保数十台机器人在复杂队形变换与高难度动作中的毫秒级同步。帮助机器人在操作过程中实时感知并适应外部扰动，

　　在技术之外，全身重甲的H2重量超过85kg，在多部门协同攻关下，通过机器人表演呈现武术的力与美，

1. 在持续高强度表演过程中，使其充分具备多样运动能力与抗干扰能力，我们与春晚导演组展开多轮现场沟通与联合优化，机器人需在抓握器械的同时应对来自人类的外力冲击。H2的身高比G1高约40%，对算法和硬件性能的考验要远高于G1。

   　　宇树科技官方向新浪科技揭秘了关于今年春晚幕后的诸多技术破题秘密，机器人本体的剧烈舞蹈动作，其中最核心的是全自主集群控制技术——数十台机器人在舞台上无需外部定位辅助，这些机器人在快速奔跑中完成了穿插变阵，解决了数十台机器人在复杂队形下的实时调度与动作同步问题。在此期间，使机器人在仿真环境中自主习得复杂武术动作及器械操控技能；同时采用融合感知的定位技术，