图片来源：2026中央广播电视总台春节联欢晚会
2026年的央视春晚舞台，机器人无疑成为了全场的焦点。
松延动力的仿生人形机器人与著名演员蔡明配合演绎小品，宇树科技的人形机器人“丝滑”演绎中国武术，银河通用机器人在舞台上串台词、叠衣服，魔法原子八台机器人随着音乐节拍，与人类同步舞动。
数据显示，马年春晚开播两小时（2月16日20:00-22:00），京东机器人搜索量环比增长超300%，客服问询量增长460%，订单量增长150%。新增订单覆盖全国100多座城市，从一线城市到大小县域均有分布。
“春晚直播结束，主创团队就像考试结束，接下来就是等待观众‘阅卷’。”总台马年春晚总导演于蕾表示，今年的春晚机器人“浓度”超高，希望通过节目让观众看到中国机器人产业立体化的状态。
而在观众看热闹之余，春晚登台的四家机器人厂商到底成色几何呢？
宇树科技，确有“真功夫”2026年春晚舞台上，宇树科技作为春晚机器人合作伙伴第三次登台亮相，依旧稳定发挥了当前行业人形机器人运动控制领域的顶尖水准。
《武BOT》节目中，宇树科技的人形机器人实现了多项全球首次技术突破：实现全球第一次连续花式翻桌跑酷，全球第一次弹射空翻、空翻最大高度超3米；全球第一次单脚连续空翻、两步蹬墙后空翻，以及全球第一次Airflare大回旋七周半等高难度动作。
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“今年机器人的头部激光雷达、灵巧手等硬件和软件做了很多升级。”
宇树科技创始人王兴兴表示，此次机器人在快速奔跑中完成了穿插变阵和武术动作，这种高动态、高协同的集群控制技术是全球首次亮相。“这个动作非常实用，为后续机器人在其他场景集群或单台机器人调度做好了铺垫。”
据介绍，在集群协同层面，演出使用全新升级的高并发集群控制系统进行协同控制，实现了几十台机器人实时协同动作，动作同步误差严格控制，达成超低同步延迟。
此外，宇树科技通过AI处理本体感知数据，并与3D激光雷达数据深度融合，每秒处理上百次环境信息。这套算法保障机器人在剧烈运动后仍能精准定位，防止在空翻等剧烈动作下，传统定位算法丢失跑飞的问题。
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定位算法与控制算法的加持，让机器人能够快速准确地完成复杂队形穿插，最终促成了全球首次全自主人形机器人集群武术表演（带集群快速跑位）。
“未来希望在AI能力的提升情况下，让人形机器人更多地去从事一些危险性或者体力劳动，去真正提高生产力，提高大家的生活水平。”王兴兴称。
小品、舞蹈、夹烤肠，机器人包圆春晚舞台宇树科技之外，诸如银河通用、松延动力和魔法原子，则分别在贺岁微电影《我最难忘的今宵》、小品《奶奶的最爱》以及《智造未来》歌曲表演中出现。
比如，银河通用人形机器人Galbot G1展示了收拾桌面碎杯、货架取物、夹烤肠等一系列贴近生活的实操能力，将智能机器人的应用场景带入公众视野。
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“和传统的舞蹈机器人不同，它不依赖一套提前录制好的舞蹈动作，也不需要遥控器。银河通用机器人搭载了我们自研的具身大模型银河星脑，它能够让我们机器人看得懂环境，听得懂人类的指令，自主干好活。”
银河通用机器人团队负责人王鹤表示，Galbot G1高度集成的30多个电机，可以完成22个自由度的抓取动作。这一双稳定丝滑的手，远远超出了现有应用场景对人形机器人能力的需要，大多数场景双夹和吸盘就够用了，是春晚让他们团队提前解锁了“高阶版”场景任务。
在《智造未来》歌曲表演中，魔法原子的6台人形机器人，则与易烊千玺、陈小春、言承旭、罗嘉豪同台完成表演。
小品《奶奶的最爱》中，松延动力四台双足人形机器人和一台仿生人形机器人，首次出现在了春晚语言类节目中。
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“语言类节目的走位调度极为严格，机器人每完成一次动作都要精准地落在固定的点位上，不能有一点震动导致机器位移，否则会影响演员的走位，这对机器人自身运动控制的精度要求非常高。”
松延动力方面表示，为此，研发团队重新设计了侧手翻、后空翻、前空翻、后手翻、后空翻跪地的动作，再让导演组选出适合节目的后空翻和侧手翻。能达到最终的效果，是松延动力人形机器人产品对自身运动精准控制的体现。
热闹之后，机器人仍有漫漫长路四家机器人企业的同台竞技，让2026年的春晚成为了机器人登场密度最高的一届，被网友戏称为“机器人春晚”。
据悉，各家机器人厂商为争取春晚合作权益，投入不菲。据业内人士透露，报价区间在6000万元至1亿元，相当于部分初创企业全年研发成本。春晚表演推高机器人曝光率的同时，也标志着国产人形机器人从实验室样机迈入工程化运行阶段。
不过，在春晚的热闹之后，迈入新阶段的机器人产业，仍有漫漫长路要走，也依然面临着诸多路线争议。
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比如，具身智能一直仰仗的VLA技术路线，在实际开发过程中正在面临越来越多的挑战。
所谓VLA模型，即视觉-语言-动作模型。它的技术逻辑可以简单描述为，将人类指令和外界多模态信息（声音、图像、视频）转化为计算机语言，继而控制机器人行为。
但在VLA模型的训练中，互联网上的静态、非结构化文本和图像数据，并不是训练所需的核心数据。训练VLA模型需要的具身智能数据，是连续的、动态的、三维甚至四维的时空轨迹流。而物理世界数据的稀缺与复杂性，成为了制约VLA模型能力跃升的主要瓶颈。
金沙江创投的董事长朱啸虎就认为，当前人形机器人商业化路径不清晰，批评其演示功能（如翻跟头）与解决实际问题的“干活”能力脱节，并因此批量退出相关投资项目。
作为iRobot联合创始人、MIT机器人实验室前主任的罗德尼·布鲁克斯，则是目前最严厉的批评者之一。他直言埃隆·马斯克对于人形机器人的量产和能力预测是“纯粹的幻想”。
“行业需要分辨当下的量产是由真实的商业需求驱动，还是仅由政策补贴和投资热度催生的伪需求。”
智源研究院院长王仲远还公开表示，如果不是由真实需求形成的量产，而是由示范项目带来的一次性小需求，持续的量产就很难达成。一旦落地效果达不到预期，采购方会暂停购买，行业可能就会进入低谷。
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不过，在机器人创业者看来，前路虽有挑战，但机遇也并存。
“常温超导体、可控核聚变，可能在物理原理上就是个‘问号’。可能这个宇宙就不允许这种东西存在，人类花再多时间精力也不可能实现。”
王兴兴此前就对笔者表示，与它们相比，人工智能机器人虽然需要解决的问题很多，但都是有方法的。只要花时间和脑力投入，智能是可以在机器人身上复现的，它并不存在物理意义上的约束。
按照王兴兴的最新说法，人形机器人想要达到“ChatGPT时刻”，机器人需要在80%的陌生场景中，听懂语言或文字指令后，成功完成约80%的任务（如递水、整理房间）。
他预测，这一里程碑式的突破最快可能在1-2年内实现，最晚也不会超过3-5年。但他也强调，机器人进入普通家庭仍需要一个相对较长的过程，因其涉及伦理道德、安全性等更复杂的问题。（作者 | 科技潜线，文 | 饶翔宇 编辑 | 钟毅）
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