全新動態升級！國內最像人的人形機器人來了，媲美特斯拉Optimus！

繼成功完成全球首場人形機器人8小時續航直播后，開普勒人K2“大黃蜂”再迎重磅突破。

近日，“特斯拉平替”開普勒K2“大黃蜂”完成全新動態升級，并發布國內首例“混合架構抗擾動步態實錄”視頻。

憑借“滾柱絲杠直線執行器混動架構”的技術突破，即滾柱絲杠直線執行器+旋轉執行器相結合的串并聯結構路線，K2“大黃蜂”不僅實現了類人的直膝步態，更標志著國產人形機器人在運動控制領域邁入國際前沿陣營。

視頻中，開普勒K2“大黃蜂”相較之前版本，確實更像人了許多，而且步態更加輕盈，速度也更快，在瀝青、磚石、塑膠、草地等復雜地形挑戰中，也能做到如履平地。面對工作人員的外部推搡干擾，機器人依舊可以保持穩健前行，充分展現了其強大的平衡能力與環境適應性。

此外，在開普勒剛剛發布的實訓視頻中，開普勒K2“大黃蜂”也已經可以通過分層模型VLA+語義識別，聽懂自然語言指令，按照需求給大家分發物品，完成多種精細任務，其絲滑程度媲美特斯拉Optimus。

“行走+操作”的雙重突破，網友紛紛表示被驚艷到，國產人形機器人，終于可以從容地走出實驗室大門了！

01.

要知道，在人形機器人領域，“類人”是行業長期以來追求的目標。傳統人形機器人多采用單一驅動方式，要么難以兼顧負載與靈活，要么步態僵硬、能效低下。開普勒K2“大黃蜂”此次步態升級的核心，在于混合架構仿人直膝步態行走及抗擾動。

這套架構中，直線執行器如同機器人的“腿部肌肉”，提供行走所需的核心動力；旋轉電機則扮演“調節神經”的角色，實現動作微調和步態切換，讓機器人能適應不同地形。

在機器人學界，這項技術一直被視為高難度關卡，需要研究人員構建復雜的運動學模型，精準控制每個關節的力矩輸出。但突破之后，優勢立竿見影：機器人步態自然度大幅提升，能效利用率顯著優化，面對復雜環境的適應能力也更強。

如今，這一技術路徑已得到行業巨頭驗證，特斯拉Optimus、小鵬等國際前沿團隊均采用類似方案。以特斯拉為例，Optimus下肢則多采用線性驅動，利用無框力矩電機配合行星滾柱絲杠等，將旋轉運動轉化為直線運動，驅動腿部膝關節、踝關節等的伸屈和移動，在保證機器人有足夠力量支撐身體與完成任務的同時，實現了較好的運動靈活性，足見該技術在行業內的前瞻性。

今年4月，特斯拉在X上分享的最新視頻中，Optimus的行走速度大幅提升，展現出其在步態速度優化上的顯著成果。而K2“大黃蜂”則在自創技術體系下，達到了與之相近的步態自然度，加之大腦部分進行了再升級，采用分層模型VLA+語義識別，K2“大黃蜂”已經可以進行深度推理與規劃，基于擴散變換器（DiT）的動作模塊快速生成動作指令，實現毫秒級響應，尤其在復雜地形適應性測試中，二者均能平穩跨越障礙物，展現出混動架構的強大優勢。

作為全球首款商用行星滾柱絲杠人形機器人，開普勒K2“大黃蜂”這一選擇與特斯拉Optimus的技術決策邏輯相通，皆因行星滾柱絲杠具有三大不可替代的優勢。

首先，高能效與高精度。行星滾柱絲杠通過滾動摩擦傳遞動力，能量轉化效率高達81.3%，遠優于傳統傳動部件，既能為步態切換提供持續動力，又能減少能耗，機器人可實現充電1小時，連干8小時；同時，低摩擦設計大幅降低熱變形與磨損，確保機器人長期運行下的定位精度，讓每一步的落點誤差控制在毫米級。

其次，是超強承載與適應性更便于任務執行。行星滾柱絲杠通過螺紋滾柱形成多接觸線，受力面積遠超滾珠絲杠，擁有極強的負載力，可實現雙臂負載30公斤，即便在攜帶重物行走時，也能保持步態穩定，且能適應高沖擊、多粉塵的工業環境，無需頻繁維護。

最后，運動平穩性。螺紋滾柱的連續接觸消除了傳統傳動中的沖擊振動，讓K2“大黃蜂”的步態更流暢，行走噪音也顯著降低，更適合與人類協同作業的場景。特斯拉Optimus在人機協同場景中，曾憑借低噪音與平穩步態獲得了廣泛關注。在一些展示視頻中，Optimus能夠在不干擾周圍環境的情況下，較為安靜且平穩地移動，K2“大黃蜂”在這一維度上同樣表現出色，可在商場、醫院等對噪音敏感的區域與人類安全共處。

作為混動架構的人形機器人，技術難度體現在哪些方面？相比串聯結構，串并聯混合的復雜結構使其運動學與動力學模型都更為復雜，機器人的平衡控制難度、地形適應難度、步幅步頻調節難度、動力分配難度、容錯恢復難度都更高。K2“大黃蜂”在實現混動架構步態時，就面臨兩大核心挑戰：絲杠力學的復雜控制，以及“仿真到現實”（Sim-to-Real）的差距跨越。

在絲杠力學控制上，K2“大黃蜂”的串并聯混合結構，比傳統準直驅機器人的串聯結構復雜得多。研發團隊需要精準推衍絲杠與關節間的關聯，比如絲杠長度與關節角度、絲杠速度與關節角速度、絲杠出力與關節力矩的對應關系。上層控制器規劃的關節參數，要轉化為直線電機的執行指令；電機的實際運行數據，又要反饋給控制器調整策略，任何一環的誤差都可能導致步態失衡。

開普勒團隊深入研究絲杠力學，通過精細化建模與反復調試，最終實現了高負載、復雜動作下的精準控制，讓機器人每一個動作都更貼近人類自然行走邏輯，真正做到更像人。

而Sim-to-Real的差距，則是人形機器人領域的共性難題。仿真環境中，地面接觸力、關節摩擦等物理特性多為理想模型，傳感器數據也無噪聲干擾，但在現實中，足部與地面的動態摩擦、IMU傳感器的微小漂移、突發外力的擾動，都可能讓仿真中穩定的步態“失靈”。

為解決這一問題，開普勒團隊采用“強化學習+模仿學習”的組合策略：一方面，利用GPU加速的物理仿真平臺，讓數千臺虛擬機器人在不同地形、擾動場景中并行訓練，積累海量步態數據；另一方面，基于海量的真機數據，打磨其專項技能，例如學習人類行走軌跡，優化腳跟著地、腳尖離地的動作細節。

通過雙數據飛輪持續學習，開普勒K2“大黃蜂”也在不斷提高對于新任務的學習效率與執行任務的成功率，成為各領域的操作“專家”。

同時，團隊還引入“獎勵函數引導”機制，在訓練中為機器人設置“目標”，比如保持平衡、步幅均勻、抗擾動成功等，通過正向反饋不斷優化步態控制策略。這一點也與特斯拉Optimus的技術思路相通，通過強化學習+仿真訓練，將仿真到現實的動態適配誤差縮小，滿足工業等實際場景對步態穩定性的核心需求。

此次動態升級，不僅是技術上的突破，更為K2“大黃蜂”的場景應用打開了新空間。在商業、科研領域，它可成為科研教育的高效“助手”，為機器人學、智能控制等專業提供實驗平臺，助力人才培養；也能化身展廳“講解員”，通過仿人動作與語音互動，讓科技展示更生動；還可承擔數采訓練任務，支持遠程操作與多模態數據采集，為AI算法提供高質量訓練數據。

工業場景中，其優勢更突出：機器人雙臂負載高達30公斤，能高效完成倉儲物流的搬運、分揀任務；在生產線中，可與工人協同作業，提升柔性生產能力；即便在危險作業、高粉塵等特種場景，也能替代人工完成任務，兼顧安全與效率。

值得注意的是，開普勒K2“大黃蜂”是目前全球首款商業可售的特斯拉同款混動架構人形機器人，硬件自研率達80%以上，在核心性能上表現尤為突出：續航能打，充電1小時，可連續運行8小時；負載強勁，依靠滾柱絲杠提供動力，承載30kg重物毫不費勁；性價比更是亮眼，24.8萬的量產基礎版能讓企業成本砍半、效率翻倍，這使其在商業化落地方面具備領先優勢。

從實驗室走向產業現場，K2“大黃蜂”的持續進化，正推動人形機器人從“技術展品”向“實用工具”轉變，從發布國內首例“混合架構抗擾動步態實錄”視頻，到一步步邁向“全能專家”，開普勒不僅展現了國產人形機器人的技術實力，更讓“仿人機器人走進真實場景”的目標更近一步，有望成為拉動人形機器人行業發展的重要力量。