全新动态升级！国内最像人的人形机器人来了，媲美特斯拉Optimus！

继成功完成全球首场人形机器人8小时续航直播后，开普勒人K2“大黄蜂”再迎重磅突破。

近日，“特斯拉平替”开普勒K2“大黄蜂”完成全新动态升级，并发布国内首例“混合架构抗扰动步态实录”视频。

凭借“滚柱丝杠直线执行器混动架构”的技术突破，即滚柱丝杠直线执行器+旋转执行器相结合的串并联结构路线，K2“大黄蜂”不仅实现了类人的直膝步态，更标志着国产人形机器人在运动控制领域迈入国际前沿阵营。

视频中，开普勒K2“大黄蜂”相较之前版本，确实更像人了许多，而且步态更加轻盈，速度也更快，在沥青、砖石、塑胶、草地等复杂地形挑战中，也能做到如履平地。面对工作人员的外部推搡干扰，机器人依旧可以保持稳健前行，充分展现了其强大的平衡能力与环境适应性。

此外，在开普勒刚刚发布的实训视频中，开普勒K2“大黄蜂”也已经可以通过分层模型VLA+语义识别，听懂自然语言指令，按照需求给大家分发物品，完成多种精细任务，其丝滑程度媲美特斯拉Optimus。

“行走+操作”的双重突破，网友纷纷表示被惊艳到，国产人形机器人，终于可以从容地走出实验室大门了！

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要知道，在人形机器人领域，“类人”是行业长期以来追求的目标。传统人形机器人多采用单一驱动方式，要么难以兼顾负载与灵活，要么步态僵硬、能效低下。开普勒K2“大黄蜂”此次步态升级的核心，在于混合架构仿人直膝步态行走及抗扰动。

这套架构中，直线执行器如同机器人的“腿部肌肉”，提供行走所需的核心动力；旋转电机则扮演“调节神经”的角色，实现动作微调和步态切换，让机器人能适应不同地形。

在机器人学界，这项技术一直被视为高难度关卡，需要研究人员构建复杂的运动学模型，精准控制每个关节的力矩输出。但突破之后，优势立竿见影：机器人步态自然度大幅提升，能效利用率显著优化，面对复杂环境的适应能力也更强。

如今，这一技术路径已得到行业巨头验证，特斯拉Optimus、小鹏等国际前沿团队均采用类似方案。以特斯拉为例，Optimus下肢则多采用线性驱动，利用无框力矩电机配合行星滚柱丝杠等，将旋转运动转化为直线运动，驱动腿部膝关节、踝关节等的伸屈和移动，在保证机器人有足够力量支撑身体与完成任务的同时，实现了较好的运动灵活性，足见该技术在行业内的前瞻性。

今年4月，特斯拉在X上分享的最新视频中，Optimus的行走速度大幅提升，展现出其在步态速度优化上的显著成果。而K2“大黄蜂”则在自创技术体系下，达到了与之相近的步态自然度，加之大脑部分进行了再升级，采用分层模型VLA+语义识别，K2“大黄蜂”已经可以进行深度推理与规划，基于扩散变换器（DiT）的动作模块快速生成动作指令，实现毫秒级响应，尤其在复杂地形适应性测试中，二者均能平稳跨越障碍物，展现出混动架构的强大优势。

作为全球首款商用行星滚柱丝杠人形机器人，开普勒K2“大黄蜂”这一选择与特斯拉Optimus的技术决策逻辑相通，皆因行星滚柱丝杠具有三大不可替代的优势。

首先，高能效与高精度。行星滚柱丝杠通过滚动摩擦传递动力，能量转化效率高达81.3%，远优于传统传动部件，既能为步态切换提供持续动力，又能减少能耗，机器人可实现充电1小时，连干8小时；同时，低摩擦设计大幅降低热变形与磨损，确保机器人长期运行下的定位精度，让每一步的落点误差控制在毫米级。

其次，是超强承载与适应性更便于任务执行。行星滚柱丝杠通过螺纹滚柱形成多接触线，受力面积远超滚珠丝杠，拥有极强的负载力，可实现双臂负载30公斤，即便在携带重物行走时，也能保持步态稳定，且能适应高冲击、多粉尘的工业环境，无需频繁维护。

最后，运动平稳性。螺纹滚柱的连续接触消除了传统传动中的冲击振动，让K2“大黄蜂”的步态更流畅，行走噪音也显著降低，更适合与人类协同作业的场景。特斯拉Optimus在人机协同场景中，曾凭借低噪音与平稳步态获得了广泛关注。在一些展示视频中，Optimus能够在不干扰周围环境的情况下，较为安静且平稳地移动，K2“大黄蜂”在这一维度上同样表现出色，可在商场、医院等对噪音敏感的区域与人类安全共处。

作为混动架构的人形机器人，技术难度体现在哪些方面？相比串联结构，串并联混合的复杂结构使其运动学与动力学模型都更为复杂，机器人的平衡控制难度、地形适应难度、步幅步频调节难度、动力分配难度、容错恢复难度都更高。K2“大黄蜂”在实现混动架构步态时，就面临两大核心挑战：丝杠力学的复杂控制，以及“仿真到现实”（Sim-to-Real）的差距跨越。

在丝杠力学控制上，K2“大黄蜂”的串并联混合结构，比传统准直驱机器人的串联结构复杂得多。研发团队需要精准推衍丝杠与关节间的关联，比如丝杠长度与关节角度、丝杠速度与关节角速度、丝杠出力与关节力矩的对应关系。上层控制器规划的关节参数，要转化为直线电机的执行指令；电机的实际运行数据，又要反馈给控制器调整策略，任何一环的误差都可能导致步态失衡。

开普勒团队深入研究丝杠力学，通过精细化建模与反复调试，最终实现了高负载、复杂动作下的精准控制，让机器人每一个动作都更贴近人类自然行走逻辑，真正做到更像人。

而Sim-to-Real的差距，则是人形机器人领域的共性难题。仿真环境中，地面接触力、关节摩擦等物理特性多为理想模型，传感器数据也无噪声干扰，但在现实中，足部与地面的动态摩擦、IMU传感器的微小漂移、突发外力的扰动，都可能让仿真中稳定的步态“失灵”。

为解决这一问题，开普勒团队采用“强化学习+模仿学习”的组合策略：一方面，利用GPU加速的物理仿真平台，让数千台虚拟机器人在不同地形、扰动场景中并行训练，积累海量步态数据；另一方面，基于海量的真机数据，打磨其专项技能，例如学习人类行走轨迹，优化脚跟着地、脚尖离地的动作细节。

通过双数据飞轮持续学习，开普勒K2“大黄蜂”也在不断提高对于新任务的学习效率与执行任务的成功率，成为各领域的操作“专家”。

同时，团队还引入“奖励函数引导”机制，在训练中为机器人设置“目标”，比如保持平衡、步幅均匀、抗扰动成功等，通过正向反馈不断优化步态控制策略。这一点也与特斯拉Optimus的技术思路相通，通过强化学习+仿真训练，将仿真到现实的动态适配误差缩小，满足工业等实际场景对步态稳定性的核心需求。

此次动态升级，不仅是技术上的突破，更为K2“大黄蜂”的场景应用打开了新空间。在商业、科研领域，它可成为科研教育的高效“助手”，为机器人学、智能控制等专业提供实验平台，助力人才培养；也能化身展厅“讲解员”，通过仿人动作与语音互动，让科技展示更生动；还可承担数采训练任务，支持远程操作与多模态数据采集，为AI算法提供高质量训练数据。

工业场景中，其优势更突出：机器人双臂负载高达30公斤，能高效完成仓储物流的搬运、分拣任务；在生产线中，可与工人协同作业，提升柔性生产能力；即便在危险作业、高粉尘等特种场景，也能替代人工完成任务，兼顾安全与效率。

值得注意的是，开普勒K2“大黄蜂”是目前全球首款商业可售的特斯拉同款混动架构人形机器人，硬件自研率达80%以上，在核心性能上表现尤为突出：续航能打，充电1小时，可连续运行8小时；负载强劲，依靠滚柱丝杠提供动力，承载30kg重物毫不费劲；性价比更是亮眼，24.8万的量产基础版能让企业成本砍半、效率翻倍，这使其在商业化落地方面具备领先优势。

从实验室走向产业现场，K2“大黄蜂”的持续进化，正推动人形机器人从“技术展品”向“实用工具”转变，从发布国内首例“混合架构抗扰动步态实录”视频，到一步步迈向“全能专家”，开普勒不仅展现了国产人形机器人的技术实力，更让“仿人机器人走进真实场景”的目标更近一步，有望成为拉动人形机器人行业发展的重要力量。