赵明国

一、2003年入清华大学：用「虚拟斜坡」突破双足速度极限

来源：优必选科技官方报道 / 智东西专访 / 2019年

2003年，赵明国进入清华大学自动化系，开始全身心投入仿人机器人步态控制研究。那一年，中国几乎没有人在认真做双足机器人前沿研究，美国、日本、欧洲已经在这个方向积累了数十年。

他选择从物理学的角度切入。

双足机器人的核心难题是：如何在保持平衡的同时，让行走又快又省力？传统方法是用零力矩点（ZMP）控制，安全但保守——机器人走路永远像在小心翼翼地测试地面，既慢且耗能。赵明国的思路是向自然界学习：人类走路其实是一种「受控跌倒」，身体重心在每一步都在轻微前倾，靠腿的及时迈出来防止摔倒，而不是靠肌肉不断纠正。

2007年，他基于被动行走原理，提出了「虚拟斜坡行走」方法——让机器人在平地上模拟出下坡时的动力学状态，借用重力势能推动步伐，而非单纯依赖电机输出。

这个方法在 Stepper2D 样机上实现了 4.48 腿长/秒 的双足行走速度，换算下来与奥林匹克竞走运动员的速度大致相当，创下当时双足机器人行走速度的世界记录。

「控制平衡我们能做得很好。再往后发展，人工智能要解决更多领域的问题，才能有更广阔的应用前景，但是现在没有突破性的技术。这个技术不在于机器人本身，还是在于人工智能本身。」

2012年，他又提出了另一种路径：「髋部弹性驱动」——在髋关节引入弹性储能机制，让双足机器人同时获得高稳定性和高能量效率。两种方法分别解决了速度和续航这两个不同维度的问题。

二、RoboCup二十年：2050年之前打败世界杯冠军

来源：优必选科技官方报道 / RoboCup官网 / 2004-2024年

赵明国与 RoboCup 的缘分，始于 2004 年。

那一年10月和12月，他带着团队参加了两场国内机器人足球比赛，在四腿组双双拿下冠军。这是一个起点，随后的近二十年，他的团队几乎从未缺席过 RoboCup 国际赛场。

2011年，带队首次参加 RoboCup 人形组 AdultSize 比赛，初次亮相即获季军。此后多次获得世界亚军，并在2013年世界人工智能大会（IJCAI）上拿下 Robot Competition Physical Skills Category 第一名。

RoboCup 组织的官方愿景，是在 2050 年前让机器人足球队战胜当届人类足球世界杯冠军。这个目标在大多数人听来是天方夜谭，但赵明国是少数把它当作真实技术坐标系的研究者之一。

「RoboCup 的终极目标是2050年之前战胜足球世界杯冠军，这对于机器人控制、感知、协作的要求，是一个可测量的终极挑战。」

正是在 RoboCup 的赛场上，赵明国与优必选科技 CTO 熊友军在 2015 年合肥站正式见面。此前两人已有电话往来，共同的方向是让智能机器人走进千家万户。这次见面，最终促成了他以优必选科技人形机器人首席科学家的身份加入，协助开发了全球第一款商业类人机器人 Walker。

三、天机芯片登上 Nature 封面：一块芯片，三种计算

来源：Nature 2019年8月1日封面论文 / 雷锋网演讲 / 2019-2020年

2019年8月1日，一篇题为「面向人工通用智能的异构天机芯片架构」的论文登上了 Nature 封面。赵明国是共同第一作者，合作方是清华大学施路平教授团队。

这是中国在人工智能领域的第一篇 Nature 正刊封面文章。Nature 编辑后来告诉他，这篇文章的媒体报道量达到了1400，而通常一篇 Nature 文章的报道量是100——是平均水平的14倍。

天机芯片的核心价值，是解决了智能机器人的计算异构问题。

传统机器人控制需要三种截然不同的计算：运动控制需要实时性高的嵌入式系统，定位导航（SLAM）需要高主频的计算，感知识别需要并行计算的 GPU。通常的解法是接三台电脑，用网线连起来——体积大、功耗高、延迟难控制。

天机芯片把这三种计算整合在一颗芯片上，并且可以动态定义、重新编程。赵明国的团队用无人驾驶自行车做了验证平台：把骑行路径识别、障碍物识别、语音导航、运动平衡控制四项任务，全部跑在这一块芯片上。

无人驾驶自行车本身，已经是一个独立的技术贡献。自行车的动力学系统延续了将近200年没有被完全解析，直到2016年才有学者在 Nature 上发表了完整的力学解释。赵明国的团队专注于两个物理因素：圆弧轨道产生的离心力，以及前叉结构的拖曳距与前叉角——这两项不需要加装外部装置，是自行车本身的力学属性。无人自行车于2015年获得 NI Engineering Impact Award，2017年获日内瓦国际发明展银奖。

「芯片和机器人可以相互促进。用机器人做芯片的验证平台，再用芯片解决机器人的算力瓶颈，这是张钹老师2016年在 Science 文章里提出的思路，我们在实践它。」

四、中国机器人产业的清醒观察者

来源：新京报专访 / 2022年

赵明国对中国机器人产业的判断，比大多数人更少乐观主义。

他的核心观察是：追赶容易，引领难。当一个国家的产业排在几十名的时候，策略是简单的——模仿，跟进，没有太多选择。但当你做到前几名，面临的选择突然变得极其困难，因为一旦选错，不一定前进，可能倒退。

他以大疆为例：「我们在技术上不一定是最好的，但在商业应用上改变了局面。对于商品来说，这就是最好的。」大疆是少数在某个机器人细分领域真正实现了引领的中国企业，让竞争对手开始模仿中国的做法。但这样的例子，「还没有特别多，并没有实现整体上的引领」。

对于供应链问题，他的判断是系统性的：国内新兴机器人公司普遍选择了「从最基础零部件到最终应用全部一家搞」的路线，自研减速器、电机、控制器，还要做软件和商业端。这造成了效率损耗——一个企业不可能同时解决所有问题。工业机器人有类似汽车行业的主机厂-供应商分工模型，但服务机器人还没有走到这一步。他的判断是：等产业规模上来，经济规律会逼迫供应链整合自然发生，但在量级不够的时候，这个过程无法被人为加速。

在人才问题上，他指出了一个结构性矛盾：「我们培养的人不少，但需求和培养的点不一定匹配。机器人产业需要有创新思维的人，但高校按照跟随的培养模式，不一定按创新思维去培养。人在二十多岁、三十多岁是最有创造力的阶段，但在这个阶段他们还在读书，还没有按创新思维被训练过。」

他对应用层的预期是克制的：「两三年内机器人应用到家庭，目前看仍是个愿景。我们能不能接受一个很重又很贵的机器人在家里，它究竟有多高的智能，能完成什么样的任务，这都还不确定。」

五、加速进化：从实验室走向产业的第一步

来源：加速进化官方资料 / 2024年

在清华大学执教二十余年、历经 RoboCup 赛场、Nature 封面论文与优必选 Walker 项目之后，赵明国创立了加速进化。

公司的方向是将他在足式机器人控制、类脑计算与步态优化上的长期积累转化为产品。从被动行走到广义MPC（Model Predictive Control），从天机芯片架构到端到端神经网络运动控制，赵明国团队在这些方向上有接近二十年的系统性积累——这是加速进化区别于大多数创业团队的核心资产。

他对机器人控制的未来分三个阶段描述：

「第一阶段，自行车能够在低速、变速、粗糙障碍路面正常行进。第二阶段，能够自主完成腾空、落地等特技任务。第三阶段，融入控制和感知系统，可以像极限山地运动员一样在复杂环境中自如行进。」

这个框架不只是关于自行车的，它是他对整个足式机器人控制能力发展的路线图。目前初级阶段的任务已完成，中期和长期任务还没有明确方案——但他很清楚的一件事是：「这些任务的实现，必须要有强大的计算作为支撑，如果没有计算，其他局部做得再好也不会达成目标。」

一个研究双足控制二十年的人，对「机器人能干什么」有比大多数人更少的幻觉，也有比大多数人更清楚的技术坐标。赵明国的逻辑始终如一：把平台做好，让算法在上面跑，让机器人真正能干活——不是展品，是运动员。