对话机器人公司“加速进化”：从踢足球到家庭保姆还有多远？

在刚结束不久的世界人形机器人运动会上，一支全程无遥控的踢足球机器人队伍在网络上引发关注。

这支踢足球的机器人队伍来自加速进化（北京）机器人科技有限公司（以下简称“加速进化”，英文名：Booster Robotics）。这家于2023年成立的公司，在今年7月举行的2025 RoboCup巴西机器人足球世界杯上，助力中国队（清华火神队）首次在AdultSize组别（人形机器人足球成人组一米以上机器人）夺冠，打破了欧美国家在该项顶级赛事上长达28年的垄断。

加速进化机器人在足球场上的表现

为什么要让机器人踢足球？实现无遥控操作机器人踢足球面临哪些关键挑战？

近日，澎湃科技（www.thepaper.cn)对加速进化副总裁赵维晨进行了专访。赵维晨表示，将目标锁定足球赛事，是因为足球赛是一个高动态、强对抗、对运动控制和决策智能要求极高的场景。

加速进化副总裁赵维晨 受访者供图

赵维晨认为，人形机器人应先具备良好的运动能力，再追求智能完善。足球场景是锻炼机器人运动能力、感知算法等关键技术的重要途径，这些能力提升后可应用于未来的家庭陪伴、教育等更多场景。

谈到技术路径，赵维晨认为，当前热门的VLA技术路径基于大语言模型，过度依赖海量标注数据和固定模式，并非最优解，三到四年内会被颠覆。

以下是澎湃科技专访内容：

VLA算法未来三年内会被全颠覆

澎湃科技：足球赛对人形机器人有哪些技术挑战？

赵维晨：人形机器人要先有强大的运动能力，再发展智能。足球场景能锻炼机器人的运动能力、感知算法，如识别球、队友和对手位置等，还有定位导航和决策逻辑。这些能力未来可迁移到家庭场景，如机器人主动迎接、跟随、情感陪伴、充当互动教练，以及在工业场景实现精细手部操作。

澎湃科技：实现无遥控人形机器人参与踢足球的难度有多大？

赵维晨：足球赛事对抗激烈，机器人需要强大的运控算法来保持平衡，摔倒后能在一秒内自主起身。公司率先应用端到端运动大模型，将视觉信号输入神经网络，输出关节控制指令，提升了运动泛化性和稳定性。比如大力射门，去年世界冠军最高踢到35厘米，公司的机器人能踢到2米，直接越过人墙。

澎湃科技：你们的训练数据主要来自哪里？

赵维晨：主要来自足球场景采集的真实物理数据，并结合视频合成数据，通过模仿学习加强化学习实现视觉信号直接输入神经网络。公司认为，遥操的数据体量无法支撑具身大脑的训练，目前的视觉语言动作模型（VLA）算法基于大语言模型，未来三年内会被全新的底层算法体系取代。

澎湃科技：今年北京的世界机器人大会上关于视觉语言动作模型（VLA）有很多争议你们怎么看？

赵维晨：自动驾驶单日数据量可达上亿条，而全国具身最大的开源数据集规模才百万级别（不到10TB）。大语言模型靠几十年互联网文本数据累积，而机器人即便加上双轮双臂操作10万或100万小时，也难以训练出多模态具身大脑，只能验证早期算法框架。具身智能应像自动驾驶一样，先通过L1、L2、L3落地收集真机数据，再逐步迭代到AGI。从技术层面看，VLA模型不是最终解，它基于Transformer的LLM逻辑，依赖固定模式和海量标注数据，难以实现具身泛化。未来三到四年，现有的技术方案会被颠覆，可能会出现类似DeepSeek的开源方案。

机器人进入家庭还需要10年

澎湃科技：2024年10月你们的BoosterT1发售，现在销售情况如何？客户主要是谁？

赵维晨：销售未达预期。2025年上半年出货交付了数百台，其中50%是全球化订单，主要用于赛事和科研。顶尖球队采购机器人软硬件平台，用于开发和测试决策算法。足球是开发者入门的理想场景，从入门到精通甚至能发表顶级论文。

澎湃科技：你们会担心订单量吗？

赵维晨：对公司来说，核心是交付量。目前T1成本价在10万元人民币左右，很多公司签署“意向订单”，但没有量产和交付能力就不算真正商业化。公司订单交付周期在15到20天左右。未来商业化路径清晰：短期面向赛事、科研、教育，是百亿级赛道；中期从明年开始切入家庭搬运、陪伴场景，目标千亿级市场；长期结合开发者生态向家庭管家、智能助理等通用机器人方向发展，是万亿级市场。

澎湃科技：目前投资人最关心你们的是哪几个问题？

赵维晨：投资人比较关心公司的应用Agent生态建设、硬件量产进度、全球化进度，以及运控算法在全球市场的领先程度。

具身智能大模型还没有显著的共识

澎湃科技：在你们看来，人形机器人走进家庭场景要经过哪些场景和技术验证？

赵维晨：公司不做工业场景，因为简单任务已被传统机械臂解决，剩下的要么太难五年内无法落地，要么市场太小。轮加双臂结构早在5年前就有成熟的舵机高性价比解决方案，能满足大多数封闭工业场景需求。公司重点发展家用机器人，将其打造成除手机、电脑外新的交互形态和生产力工具，要对标苹果和微软，做好硬件（端）、操作系统、开发者工具三件事。就像手机电脑需要应用才能普及，机器人进家庭也需要第三方开发者基于开放生态、简单工具和操作系统开发应用。大脑层面公司暂不着急投入，等三年后技术路线更清晰、有一定收入体量再进行投入。

澎湃科技：是否可以理解为，你们也在等一个适配机器人的AI大脑？

赵维晨：公司认为端+操作系统+开发工具和大脑都是万亿美元的市场，但作为创业公司目前不会投入大脑研发，成功率太低。等收入达100亿人民币、在大量垂直场景落地后，会开始大脑层面的投入，目前以合作为主。

澎湃科技：人形机器人进入家庭，你们保守估计还有多久？这是一个目前可以预见的必然趋势吗？如果是，你们认为会以怎样的形态？

赵维晨：人形机器人进入家庭一定会经历从早期使用者到早期大众最后到后期大众的过程。核心是通过杀手级应用和教育进入早期使用者群体，再通过生态成熟、应用多样化、成本下降进入大众市场。前者需要3年，进入早期大众可能需要5至10年，10年后实现较大规模普及。

澎湃科技：在你们看来，现在人形机器人还有哪些非共识问题有待解决？

赵维晨：一是大脑层面的技术路径没有达成共识，目前VLA的路径不是最终解。二是核心零部件硬件部分的技术路径也未收敛，如灵巧手的驱动方式多样，且存在一些问题。当下硬件本体的构型有收敛趋势，外形变得相似，但在具身智能大模型领域，还没有明显的共识。

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