关键提炼：

•  “加速进化”第⼆代端到端运动⼤模型实现机器⼈AI⾃主踢球，⾃主决策脱离遥控器；

• Robocup⽬标是推动2050年机器⼈⾜球队击败真⼈的世界杯冠军球队；赛事经济将是未来⼗年⼈ 形机器⼈技术发展的重要驱动；

•  竞技赛事是最好的练兵场 ，最能快速推动算法和软硬件技术迭代 ，脱离⾏业内⽬前常见的demo化 ，让技术发展变得⼤众透明可见；

•  加速进化的机器⼈如何实现⾃主踢球：机器⼈AI⾃主踢球需要⾮常复杂的感知与⼤决策、⾼级运动控制和多智能体协作战术 ，同时需要轻巧灵活、⽪实耐摔的硬件本体 ，能全⾯泛化到家庭应⽤场景； ⽬前加速进化在AI⾃主踢球⽅⾯已经迭代到了第⼆代 ，研究出了端到端的统⼀⼤模型 ，具备⼀定的泛化能⼒ ，⼀个模型实现视觉感知到踢球或防守的复杂运动控制 ，该模型有望在7⽉中旬的robocup世界杯上应⽤到。

•  ⽬前中国各家机器⼈中具备量产交付能⼒的公司不多 ，其中专注于运动控制算法（ locomotion）和硬件本体性能优化的公司中 ，南部阵营以宇树（ Unitree） 为代表 ，北部阵营则以加速进化（Booster Robotics） 为代表 ，体现出南宇树 ，北加速的格局。两家公司在该领域最具代表性与领先地位。

•  加速进化的⼈形机器⼈T1 ，K1专注于建设开发者⽣态 ，并最终让产品进⼊家庭场景实现多样化的能⼒ 。不同于部分机器⼈公司定位⼯业场景 ，加速进化⽬标是让机器⼈能够深度融⼊家庭 ，重新定义⼈与机器的关系，让⼈和机器之间相互赋能共同成⻓ ，成为家庭中不可或缺的⼀员。

•  加速进化⾃去年10⽉量产以来 ，加速进化已经获得数百台订单 ，其中50%为全球订单。

•  加速进化希望⽀持“ 中国队”率先拿到机器⼈⾜球领域的世界杯冠军

问题：

1.  机器⼈⾜球赛是另⼀种炫技吗 ，怎么才能进⼊真正的机器⼈赋能劳动⼒ 、⽣产⼒时代？加速进化为 什么会选择⾜球场景？

a.  IBM 的 Deep Blue（1997） 国际象棋与 Google DeepMind 的AlphaGo（2016） 围棋都把“先在博弈类项⽬中突破 ，再把算法迁移到更复杂真实场景” ，实现泛化。通过参加博弈类的赛事 ，各家机器⼈⼚商和开发者能够加速算法与硬件迭代 ，将技术效果可视化、公开化 ，拉近⼤众对机器⼈的认知 ，脱离了⽬前⾏业⾥常见的拍摄100次只能成功1次的demo状态。

b. 对⽐需要⽤遥控器或者预编程的运动，AI⾃主决策、具备视觉传感器和多模态算法的机器⼈⾜球是最好的能够泛化到家庭场景应⽤的竞技场景 ，让机器⼈睁开了眼睛。在3v3 ，具备激烈对抗的机器⼈团队⽐赛中 ，机器⼈需要具备⾮常复杂的实时感知与⼤脑决策、⾼级运动控制和多智能体协作战术和灵巧轻便 ，耐受冲击的硬件本体 ，具⾝智能级别的任务。这些与⽣活场景对⼀些感知、决策底层算法的要求完全相通 ，例如物体识别、跟踪、定位 ，决策上的导航避障能⼒等 ，最终实现端到端全⾝运动⼤模型。⼈形机器⼈需要先成为四肢健全的⼈ ，再成为认知健全的⼈； 四肢健全后才能更⾼效获取世界数据 ，适应⼈类⽣活环境 ，从⽽在这个过程中采集数据训练⼤脑 ，实现认知健全。实际上 ，⼈类的成⻓路径也是如此：先学会运动 ，再通过活动积累⽣活经验提升认知。

c. 加速进化专注于提供⾯对家庭的的⼈形机器⼈软硬件⼀体的解决⽅案和开发者⽣态。 团队核⼼成员是中国最早⼀批研究机器⼈的学者和研究⼈员。有近20年参加机器⼈机械⼯程、算法研发、软件应⽤的经验。即将推出的Booster K1将有⼀个惊⼈定价，打开了消费级市场的闸⻔。 ⾃去年10⽉量产以来，已经取得数百台订单，其中超过50%为全球订单，得益于在机器⼈⾜球各项全球赛事中积累的声誉和好评。不同于部分机器⼈公司定位⼯业场景 ，加速进化⽬标是让机器⼈能够深度融⼊家庭 ，重新定义⼈与机器的关系 ，让⼈和机器之间相互赋能共同成⻓ ，成为家庭中不可或缺的⼀员。

d. 加速进化过去10年间每年⽀持中国队伍参加⾜球世界杯 ，吸收世界在⼈形机器⼈中的最新实践 并不断迭代。我们希望⽀持中国队伍历史⾸次率先拿到机器⼈⾜球领域的世界杯冠军。

2.  Robocup是什么？这次的Robo league和Robocup有什么关系？

a.  Robocup是⼀个由英属哥伦⽐亚⼤学 ，⼤阪⼤学 ，卡耐基梅隆 ，新加坡理⼯ ，新南威尔⼠等全球顶尖⾼校发起的为了推动⼈形机器⼈在家庭、⼯业等领域全⾯应⽤落地的世界组织。 1997年 ，基于机器⼈在⽣活、⼯业场景的泛化应⽤，Robocup设定了⼀个宏伟⽬标——“在⾜球⽐赛中战胜⼈类世界杯冠军”。

b.  ⽬前每年举办主赛事与多个区域公开赛（如欧洲、美洲、亚太等） ，每年吸引数千名⾼校研究者、⼯程师参与 ，覆盖上百国团队 ，并吸引公众关注机器⼈最新科研进展。2024 年赛事有约   3,000 名参赛者、来⾃ 45 个国家。

c.  Robocup是杯赛（世界杯） ，⽽ robo league则是中国的机器⼈超级联赛。表现优秀的队伍将能够代表中国参加⼀年⼀度的世界杯决赛。

3.  中国机器⼈⾜球在世界上的⽔平。

a.  ⽬前清华⽕神队⽤加速进化的机器⼈9:0⼤胜东道主德国队拿到了Robocup德国公开赛 ，也拿到了robocup新加坡公开赛的冠军 ，类似⼈类⾜球和欧洲杯和亚洲杯。第28届全球巴西机器⼈世界杯总决赛将在巴西萨尔⽡多进⾏ ，届时加速进化⽀持的中国队将出战争夺冠军。加速进化希望⽀持中国的球队率先拿到机器⼈⾜球领域Robocup世界杯的冠军。

b. ⼈类⾜球我们会引进⼀些优秀的球员。 ⽬前欧美国家的多⽀顶尖的球队在使⽤加速T1和加速 K1 ，从这个意义上我们已经在向世界输出会踢球的机器⼈球员。

4.  宇树在举办拳击赛 ，加速进化在举办⾜球赛 ，背后的逻辑是什么 ，有什么共同之处？

a.  踢⾜球和打拳击都能通过竞技快速推动算法和硬件迭代 ，具备了⼀定观赏性 ，拉近了机器⼈和 观众的距离 ，有很强的泛化到家庭、⼯业场景的机会有⼀定的商业化落地机会。

b. 踢⾜球和打拳击都会有很多的碰撞和摔倒 ，能很好的验证机器⼈的稳定性和可靠性。

c.  所处的阶段也是相似的 ，⽐如6~8岁⼩孩经过⼀定训练可以轻松战胜机器⼈拳击和⾜球。

d. 在那些已实现本体量产并完成实际交付的机器⼈公司中 ，专注于运动控制算法（ locomotion） 和硬件本体性能优化的格局最明显 ， 当中南部阵营以宇树（ Unitree） 为代表 ，北部阵营则以加速进化（ Booster Robotics） 为代表 ，体现出南宇树 ，北加速的格局。两家公司在该领域最具代表性与领先地位。

5.  打拳击和踢⾜球有什么不同的地⽅？

a.  打拳击是单⼈竞技 ， ⽬前是遥控操作。

b. 踢⾜球是多机器⼈协作 ，是纯AI⽐赛。⽽且⾜球⽐赛是⾼动态的 ，每⼀秒球场上的状态都不⼀样 ，对运控、感知和决策算法要求⾮常⾼。

6.  加速进化在机器⼈踢⾜球领域取得了哪些成绩？

a.  改写了2025robocup⽐赛规则 ，率先实现了3V3⽆保护⼈员 ，今年的robocup世界杯规则随之改 变

b. 踢⾼球打破了世界纪录 ，去年踢⾼球冠军是35cm ，我们的⼤⼒射⻔最⾼可以踢2m⾼

c.  我们是第⼀个开源了成⼈组机器⼈⾜球开发框架的公司 ，⽽且我们的开源框架⾮常的易⽤ ，⾸次实现了⾼中⽣在框架上开发参与⾜球⽐赛。

7.  ⽆⼈遥控的机器⼈是如何做到⾃主踢⾜球的？ （从机器⼈的感知系统、动作控制系统、决策系统， 深⼊浅出）

a. AI⾃主踢球主要依赖感知算法、运控算法和决策算法 ，其实和⼈类踢⾜球很像 ，感知算法了解 球场上⾜球的位置轨迹和敌我情况 ，运控算法是⼀些踢球的技能 ，决策算法⽤来做出踢球、 防 守还是和队友的协同配合的判断。

b.  ⽬前加速进化在AI⾃主踢球⽅⾯已经迭代到了第⼆代 ，研究出了端到端的统⼀⼤模型 ，具备⼀定的泛化能⼒ ，⼀个模型实现视觉感知到踢球或防守的复杂运动控制 ，该模型有望在7⽉中旬的 robocup世界杯上应⽤到。

8.  那么机器⼈这样的铁甲钢拳 ，“摔倒了⾃⼰能站起来吗？会不会‘打架’抢球撞在⼀起？”

a.  很⼈类⾜球⼀样 ，机器⼈踢球会有⾮常多的冲撞 ，我们的运控算法有⽐较强的抗扰能⼒ ，再⼀ 定的冲撞下机器⼈会保持平衡 ，摔倒后机器⼈会⾃主爬起 ，加速进化是第⼀个实现成⼈组机器 ⼈在⾜球赛中可以⾃主爬起。

9.  加速进化在机器⼈⾜球赛的定位 （加速进化提供硬件？ ⼤学队提供算法？ ）

a.  加速进化不参加机器⼈⾜球赛

b. 我们为机器⼈队伍提供机器⼈本体平台和开源⾜球开发框架

c.  我们希望每年开源的⾜球开发框架都能打赢前⼀年的世界杯季军 ，让⾜球开发者能站在更⾼的 ⽔平上开发 ，加速进化⼀个重要的⽬标是加速推进机器⼈⾜球赛事的快速发展。

10. 北京有哪些机器⼈公司？

北京作为中国的科技中⼼ ，涌现出多家⼈形机器⼈企业 ，其中银河通⽤ 、加速进化、星海图、松研动⼒和星动纪元等公司在各⾃的技术维度上持续领跑——它们分别在双⾜与轮式运动形态、具⾝⼤模 型⼤脑、⾼阶 locomotion ⼩脑算法、系统软件⽣态构建以及⾯向⼯业、零售与家庭的多场景应⽤等⽅⾯取得突出的发展 ，并获得资本持续⽀持 ，形成完整且互补的机器⼈产业⽣态。