信德 为什么一家手机厂会在人形机器人赛道率先跑出成绩？
距离荣耀人形机器人“闪电”以50分26秒（净用时）的成绩冲过2026北京亦庄半程马拉松终点已经过去了几天，但围绕这场比赛的讨论仍在持续。这一成绩不仅刷新了机器人半马纪录，也将2025年冠军2小时40分42秒的成绩大幅甩开，甚至比人类男子半马世界纪录（57分20秒）快了约7分钟。
不少关注者都心生疑惑：夺冠的既不是宇树科技，也不是去年的冠军“天工Ultra”，而是一家手机厂商。
荣耀的胜出是一次偶然突破，还是人形机器人赛道全新竞争格局的开端？“闪电”是否只是一台针对跑步进行了专门训练与算法优化的“特长生”？
4月23日，荣耀WIN游戏本暨全场景新品发布会于成都举办。会后，荣耀高管与《每日经济新闻》记者在内的媒体交流时表示，“闪电”取得的成绩离不开荣耀在消费电子领域的长期技术积累，如“风冷+液冷”的航天级散热系统以及轻量化设计、高性能材料等。“机器人行业未来发展有两个方向，一个是类似迪士尼的IP文化路线，另一个是走量产产品的路线。从技术上看，荣耀机器人具备量产能力，‘闪电’是我们全栈自研的产品，从产品定义到电机都是自己做的。”
从“技术秀”到产业测试
如果说2025北京亦庄半程马拉松暨人形机器人半程马拉松更像一场“技术秀”，那么2026年这场比赛则颇具产业测试意味。
2025年的比赛仅有6支队伍勉强完赛，很多机器人在比赛中摔倒、断电或出现机械故障，关节电机在高强度奔跑中发热严重，技术人员需要不断喷洒冷却液降温，并且产品本质上仍是“遥控设备”。而2026年的比赛则有300余台机器人参赛，完赛率提升至45%，并且18支队伍实现自主导航完赛，赛道本身也更加接近真实城市道路中的环境：坡道、急弯、狭窄路段、路障交替出现，甚至包含接近90度的锐角弯。这使比赛从“能不能跑”升级为“在复杂环境中稳定跑完”。
复盘“闪电”夺冠的原因，荣耀团队归结了几个关键因素。首先，“闪电”有着适合跑步的身体结构。荣耀测试开发工程师赛后解释，团队借鉴了长跑运动员的身体结构，通过上移旋转中心使其有效腿长达0.95米；动力系统方面，“闪电”单个电机输出扭矩最大达400N·m（牛·米）。
“400牛·米是什么概念？某豪华汽车品牌SUV的2.0T高性能发动机的扭矩是370牛·米。也就是说，我们一个关节电机的爆发力，就超过了一台豪华SUV的发动机。而这样的电机，闪电身上装了四个。”上述高管说道。
另据其介绍，荣耀在手机和PC上积累的散热设计也应用在“闪电”机器人。“‘闪电’搭载了‘风冷+液冷’双散热系统，其小背包里装着三个大功率风机。同时，液冷循环管道像毛细血管一样遍布全身，将各个关节和电机的热量持续带走。其中的关键在于我们采用了一颗航天级高功率液泵，每分钟最大换水量高达4升。”
事实上，这些能力背后是消费电子产业长期积累的工程体系在发挥作用。其中一个细节是“闪电”在比赛中摔倒后，没有像其他机器人散落一地的零部件。据悉，荣耀将折叠屏铰链所用的盾构钢以及旗舰手机所用的碳纤维、钛合金等材料与研发经验，直接复用到“闪电”机器人的结构设计中。“闪电”采用了大量高性能材料，包括高性能硅胶、高性能铝合金等，确保整机在高速奔跑和高强度冲击下的可靠性。从这一角度看，荣耀的胜出，更像是消费电子工程能力的一次外溢。
从“闪电”到“元气仔”：商业化落地进行时
本次人形机器人半马赛事的核心技术难点在于机器人需要在高速行进的同时完成环境感知与实时自主决策。当机器人以接近人类职业选手的速度奔跑时，留给感知和决策的时间窗口极短，对算力、算法和系统响应速度都提出了非常高的要求。
一位供应链人士对记者分析称：“供应链配合做量产落地没有太大的难度，方案出来了基本都能做。机器人难的是大小脑的模型算法，即思维能力和运动控制。目前几个头部企业都在发力垂类大模型，但还没看到特别优秀的跑出来，因为缺少实景数据做模型训练。”
荣耀高管表示：“机器人需要大量数据，为了安全，很多测试都是在后半夜做的。我们在实验室里有大量伤痕累累的机器人及其‘断臂残肢’，也有无数的维修工人。”
他还介绍，荣耀积累的AI（人工智能）能力将不再局限于手机、PC或云端助手，而是进一步进入现实世界，具备感知环境、理解空间、持续行动和主动服务的能力。“比赛中，一辆摆渡车和其他机器人挡住了荣耀另一款产品‘元气仔’的去路，后者依靠全自主决策，以‘蛇形走位’进行多次超越。”
据元气仔供应商蓝思科技介绍，公司为机器人提供132款核心金属结构件，覆盖头部、手臂、髋部及腿部等关键运动单元，目前双方处于“联合开发、同步验证”的深度协同阶段。
荣耀以消费电子厂商而非传统机器人企业的身份参赛并夺冠，释放出一个关键信号：手机等硬件大厂已开始进入人形机器人赛道。在此之前，小米以及多家汽车企业都已有所布局。它们瞄准的是人形机器人未来的消费场景。
借助自身在供应链管理、成本控制、工程化落地能力等方面的优势，这些大厂有望推动人形机器人更快走向服务、养老、医疗等真实场景。
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