人形機(jī)器人智能體系涵蓋“智能大小腦”以及“運(yùn)動(dòng)肢肌體”兩大核心環(huán)節(jié)， 其復(fù)雜性與系統(tǒng)性在兩條檢測(cè)對(duì)象路徑中得到了多面體現(xiàn)：在以算法模型為核心 的“數(shù)據(jù) — 模型 — 具身智能體”路徑中，智能體系通過(guò)多模態(tài)感知融合、語(yǔ) 言理解、任務(wù)規(guī)劃與策略生成等能力模塊加以呈現(xiàn)，重點(diǎn)評(píng)估機(jī)器人在語(yǔ)義感知、 環(huán)境建模、邏輯推理及人機(jī)協(xié)作中的智能水平；而在以本體結(jié)構(gòu)為基礎(chǔ)的“零件 — 部件 — 具身智能體”路徑中，智能體系則通過(guò)各類傳感器、執(zhí)行器與運(yùn)動(dòng) 控制系統(tǒng)的協(xié)同工作予以體現(xiàn)，測(cè)試內(nèi)容覆蓋視覺(jué)與觸覺(jué)傳感鏈路的響應(yīng)性、交 互接口的穩(wěn)定性，以及復(fù)雜動(dòng)作執(zhí)行中的動(dòng)態(tài)平衡、自主調(diào)整與抗干擾能力。面 對(duì)日益復(fù)雜和動(dòng)態(tài)的真實(shí)任務(wù)環(huán)境，人形機(jī)器人需要具備不僅能感知環(huán)境、理解 語(yǔ)義，還能基于任務(wù)目標(biāo)做出高效決策并通過(guò)肢體準(zhǔn)確執(zhí)行的能力。這一過(guò)程依 賴于其內(nèi)部高度耦合的“類神經(jīng)控制結(jié)構(gòu)”，即由“大腦 — 小腦 — 肢體系統(tǒng)” 構(gòu)成的具身智能閉環(huán)體系。所以，人形機(jī)器人智能檢測(cè)應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注大小腦智能、 肢肌體運(yùn)動(dòng)兩大核心方向。

大小腦智能

“大腦”模塊主要基于多模態(tài)大模型，對(duì)來(lái)自多源傳感器的信息進(jìn)行深度語(yǔ) 義解析，完成環(huán)境建模、目標(biāo)識(shí)別、意圖推理與行為規(guī)劃等復(fù)雜認(rèn)知任務(wù)，是整臺(tái)機(jī)器人智能行為生成的核心引擎。該模塊需具備上下文感知、跨模態(tài)融合與推 理決策能力，能夠在面對(duì)模糊、歧義甚至省略性的自然語(yǔ)言指令時(shí)，結(jié)合歷史經(jīng) 驗(yàn)與當(dāng)前情境進(jìn)行自主判斷與響應(yīng)，體現(xiàn)出由大模型驅(qū)動(dòng)的類人認(rèn)知與理解能力。 “小腦”模塊則承擔(dān)更加接近控制層面的協(xié)調(diào)任務(wù)，負(fù)責(zé)融合來(lái)自慣性、力覺(jué)、 視覺(jué)等多源傳感器的信息，實(shí)時(shí)調(diào)節(jié)姿態(tài)、維持平衡、控制運(yùn)動(dòng)軌跡，是執(zhí)行高 頻控制與動(dòng)作穩(wěn)定的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，具有很強(qiáng)的時(shí)效性和魯棒性。兩者共同協(xié)作，為下層肢肌體系統(tǒng)提供策略指導(dǎo)與控制信號(hào)支持，實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定、協(xié)調(diào)、連續(xù)的運(yùn)動(dòng)過(guò) 程。

在測(cè)試項(xiàng)目上，大小腦智能應(yīng)覆蓋感知、認(rèn)知、決策與執(zhí)行的完整鏈路。其 中，感知算法測(cè)試包括視覺(jué)感知（如圖像識(shí)別、目標(biāo)檢測(cè)、圖像分割、空間理解） 和聽(tīng)覺(jué)算法測(cè)試（如語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)音對(duì)話、聲源定位）等多模態(tài)輸入的處理與理 解；數(shù)據(jù)集方面，應(yīng)檢驗(yàn)數(shù)據(jù)的規(guī)范性、準(zhǔn)確性與一致性，確保感知信息在后續(xù)決策中的可靠性；認(rèn)知與決策模塊則需評(píng)估模型的可解釋性、魯棒性以及在復(fù)雜環(huán)境中的自適應(yīng)調(diào)整能力，確保機(jī)器人在多變條件下仍能保持穩(wěn)定、高效的任務(wù)執(zhí)行水平。

此外，隨著大語(yǔ)言模型（LLM）、世界模型與認(rèn)知架構(gòu)的發(fā)展，具身智能體 系的“思維能力”正逐步從傳統(tǒng)的指令驅(qū)動(dòng)向主動(dòng)感知、自主決策與情境預(yù)測(cè)演 進(jìn)。智能檢測(cè)體系也應(yīng)順勢(shì)轉(zhuǎn)型，從僅評(píng)估行為輸出準(zhǔn)確性，轉(zhuǎn)向評(píng)估認(rèn)知過(guò)程 的合理性、決策鏈條的透明性以及輸出內(nèi)容的可控性與倫理邊界。

通過(guò)對(duì)“大腦-小腦”結(jié)構(gòu)的深入測(cè)試與系統(tǒng)建模，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)人形機(jī)器 人從信息輸入、認(rèn)知處理、控制指令生成到動(dòng)作輸出的全鏈條質(zhì)量控制與可信保 障。這一檢測(cè)思路不僅推動(dòng)機(jī)器人從“能用”邁向“可信”，更為其在服務(wù)、制 造、教育、醫(yī)療等應(yīng)用場(chǎng)景中的長(zhǎng)周期穩(wěn)定運(yùn)行奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

肢肌體運(yùn)動(dòng)

在人形機(jī)器人“肢肌體運(yùn)動(dòng)”層面，肢肌體系統(tǒng)不僅承擔(dān)直接的物理交互任務(wù)，更集中體現(xiàn)其結(jié)構(gòu)集成、控制算法與感知反饋系統(tǒng)的融合程度，是具身智能 能否“落地執(zhí)行”的關(guān)鍵標(biāo)志。肢肌體運(yùn)動(dòng)能力的檢測(cè)不僅僅是對(duì)單一部件性能 的驗(yàn)證，更是對(duì)機(jī)器人在任務(wù)驅(qū)動(dòng)下實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)協(xié)調(diào)性、姿態(tài)穩(wěn)定性、操作精度等 多目標(biāo)控制能力的系統(tǒng)性驗(yàn)證。

在上肢運(yùn)動(dòng)方面，檢測(cè)需覆蓋機(jī)器人在柔順力控、精細(xì)操作與復(fù)雜交互中的 表現(xiàn)能力。重點(diǎn)評(píng)估其在不同負(fù)載剛度、形態(tài)變化或位姿偏移條件下的操作魯棒性、執(zhí)行效率與運(yùn)動(dòng)軌跡一致性。尤其是在高精度場(chǎng)景中，還應(yīng)測(cè)試其對(duì)毫米J 誤差的容忍度與控制修正能力，驗(yàn)證其在動(dòng)態(tài)環(huán)境中保持動(dòng)作準(zhǔn)確性的能力。

在靈巧手運(yùn)動(dòng)方面，作為高度模塊化的末端執(zhí)行器，檢測(cè)需重點(diǎn)評(píng)估其觸覺(jué) 感知鏈路的響應(yīng)性能，包括受力變化的感知靈敏度、反饋環(huán)節(jié)的實(shí)時(shí)性與動(dòng)作閉 環(huán)的穩(wěn)定性。此外，在低光、遮擋或視覺(jué)不可用的場(chǎng)景中，靈巧手是否能夠通過(guò) 觸覺(jué) — 力覺(jué)協(xié)同感知完成目標(biāo)識(shí)別與任務(wù)執(zhí)行，也是關(guān)鍵的智能化評(píng)估指標(biāo)， 體現(xiàn)其在復(fù)雜環(huán)境下的自主適應(yīng)與操作能力。

在下肢運(yùn)動(dòng)方面，檢測(cè)需聚焦于機(jī)器人在復(fù)雜地形條件下的穩(wěn)定行走能力、 抗擾動(dòng)恢復(fù)能力與自適應(yīng)路徑調(diào)整能力。測(cè)試項(xiàng)目應(yīng)涵蓋典型不規(guī)則地形（如碎 石、草地、臺(tái)階、坡道、障礙區(qū)）中的雙足平衡性、步態(tài)自然度與落腳精度，并 在外力擾動(dòng)（如推拉力或沖擊）條件下，測(cè)試其重心重構(gòu)、姿態(tài)恢復(fù)與防跌倒機(jī) 制的綜合效能。尤其在模擬真實(shí)世界突發(fā)情境中，機(jī)器人能否完成連續(xù)步態(tài)重規(guī) 劃并保持穩(wěn)定移動(dòng)，是衡量其控制系統(tǒng)成熟度的重要依據(jù)。該部分也應(yīng)結(jié)合零力 矩點(diǎn)、質(zhì)心軌跡、關(guān)節(jié)電流變化等指標(biāo)，形成量化的運(yùn)動(dòng)穩(wěn)定性評(píng)價(jià)模型。 未來(lái)，肢肌體運(yùn)動(dòng)測(cè)試范圍還將進(jìn)一步擴(kuò)展，覆蓋電子皮膚的感知性能、耐 久性與智能交互能力等測(cè)試項(xiàng)目。

為了實(shí)現(xiàn)對(duì)肢肌體運(yùn)動(dòng)能力的多面測(cè)評(píng)，檢測(cè)體系應(yīng)設(shè)計(jì)訓(xùn)練與測(cè)試一體化 的場(chǎng)景平臺(tái)，通過(guò)“訓(xùn)練場(chǎng)”與“測(cè)試場(chǎng)”的協(xié)同使用，覆蓋從策略學(xué)習(xí)到執(zhí)行 驗(yàn)證的全流程。在訓(xùn)練場(chǎng)中，機(jī)器人可通過(guò)數(shù)據(jù)采集并進(jìn)行復(fù)雜任務(wù)的策略學(xué)習(xí)、 姿態(tài)練習(xí)、參數(shù)優(yōu)化與擾動(dòng)響應(yīng)模擬，強(qiáng)化其在多任務(wù)協(xié)同、動(dòng)作泛化與反應(yīng)延 遲補(bǔ)償方面的能力。在測(cè)試場(chǎng)中，則采用標(biāo)準(zhǔn)化、可復(fù)現(xiàn)的任務(wù)流程進(jìn)行定量評(píng) 估，包括搬運(yùn)物品的穩(wěn)定性、裝配任務(wù)中的誤差補(bǔ)償能力、障礙越過(guò)中的路徑規(guī) 劃表現(xiàn)，以及多關(guān)節(jié)聯(lián)動(dòng)的流暢性與節(jié)能表現(xiàn)，多面反映機(jī)器人在結(jié)構(gòu) — 控制 — 感知協(xié)同下的實(shí)際執(zhí)行能力。

此外，在高動(dòng)態(tài)應(yīng)用場(chǎng)景類測(cè)試項(xiàng)目中，還可設(shè)計(jì)“競(jìng)速跑”、“越野行走”、 “舞蹈表演”、“足球互動(dòng)”等典型任務(wù)，通過(guò)長(zhǎng)時(shí)序連續(xù)動(dòng)作、高頻動(dòng)態(tài)控制與實(shí)時(shí)環(huán)境響應(yīng)，多面展示機(jī)器人在非結(jié)構(gòu)化場(chǎng)景下的綜合運(yùn)動(dòng)智能。這類任務(wù) 不僅考驗(yàn)機(jī)器人硬件結(jié)構(gòu)的可靠性與耐久性，更驗(yàn)證其動(dòng)作控制系統(tǒng)在面對(duì)非線 性擾動(dòng)、路徑突變與任務(wù)切換中的魯棒性與響應(yīng)效率。同時(shí)，通過(guò)這些任務(wù)的執(zhí) 行表現(xiàn)，還可直觀呈現(xiàn)機(jī)器人在家庭服務(wù)、工業(yè)作業(yè)、物流搬運(yùn)、公共交互及競(jìng) 技娛樂(lè)等多元領(lǐng)域的適用性與擴(kuò)展?jié)摿Γ�推�?dòng)其從實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證向真實(shí)場(chǎng)景應(yīng)用的轉(zhuǎn) 化。