近日，人形机器人领域传来新动态，有“特斯拉平替”之称的开普勒机器人，对其核心产品开普勒K2大黄蜂进行了全新动态升级，并放出了国内首个"混合架构抗扰动"步态实拍视频。

视频中，开普勒K2大黄蜂实现了与特斯拉同款的直膝步态，学会了像人类一样"直着膝盖走路"，并大胆挑战了平整的沥青路、凹凸不平的砖石路、柔软的透水塑胶跑道，甚至还有河岸边的草地等多种复杂地形。更为突出的是，在零样本、无保护的全开放测试环境下，开普勒K2大黄蜂即便遭遇外部踢踹、推搡等干扰，也照样能稳住身体、继续前进，其平衡能力和环境适应性让人眼前一亮！

▍实现特斯拉同款直膝行走步态：国内首个商业混动架构人形机器人

采用滚柱丝杠直线执行器+旋转执行器相结合的串并联结构路线的混动架构人形机器人，能够实现直膝行走步态，其步态更贴近人类的自然运动形态，能效利用率显著提升，任务执行更为稳定，且对复杂环境的适应性也更强。目前，这一方案已获得特斯拉Optimus、小鹏等国际前沿团队的实践验证，正逐步成为行业发展的主流趋势。

然而，尽管优势明显，当前市场上采用该方案的人形机器人却并不多见，其主要原因在于该方案技术实现难度极大。

一般来说，实现直膝步态的人形机器人通常需依赖直线执行器作为核心动力单元，承担类似“腿部肌肉”的作用，提供行走所需的主要推力，再辅以旋转电机实现动作微调和步态切换，以适应不同地形环境。但这一技术路线对运动学建模精度和关节力矩控制提出了极高要求，在机器人学界被公认为极具挑战性。

一方面，复杂串并联结构大幅增加了运动学与动力学模型的构建难度。上层控制器需将规划的关节角度、角速度与力矩等参数，准确转换为直线电机的长度、速度与力指令，再交由电机执行；同时，直线电机所采集的实际数据也需经过二次转换并反馈回控制器，以实现实时调整。另一方面，该方案也面临“仿真-现实差距”（Sim-to-Real gap）的挑战。仿真环境难以完全复现真实世界中的复杂物理特性，诸如关节摩擦、材料形变、地面接触力分布等非线性因素，以及传感器噪声和信号延迟所带来的控制偏差，均提高了力矩控制的难度，也增加了控制策略制定与实施的复杂性。因此，出于技术实现难度与开发成本的综合考虑，目前市面上大多数人形机器人仍倾向于选择结构相对简单、更易控制的准直驱串联架构，而具备真正直膝步态的人形机器人仍属少数。

尽管困难重重，但开普勒机器人仍坚持采用了滚柱丝杠直线执行器混动架构方案这一经过验证的效率与稳定性兼顾的最优解。开普勒K2大黄蜂，作为国内首款商业可售混合动力架构的人形机器人，对标特斯拉Optimus，创新性地行星滚柱丝杠直线电机与旋转电机结合，通过串并联协同驱动，成功实现了类人的直膝步态。

针对上述技术挑战，开普勒研发团队深入研究了丝杠力学机制，确保各关节在高负载与复杂动作下仍能实现精确控制。通过将强化学习/模仿学习与直线电机的力矩控制策略相结合，开普勒机器人不仅在复杂环境下实现了灵活稳定的步态切换，也达成了高度类人的直膝行走效果。这一进展，既验证了混动架构在仿人机器人步态控制中的先进性，也为其在工业与服务场景中的实际应用奠定了基础。

得益于独特的技术路线，开普勒K2大黄蜂展现出多重优势。在能效利用率方面，行星滚柱丝杠通过滚动摩擦传递动力，能量损耗较低，可高效地将伺服电机的旋转运动转化为直线运动，其能量转化效率可以达到81.3%左右，让机器人实现了极低的电耗，充电1小时即可连续工作8小时。

在任务执行方面，得益于开普勒自研的行星滚柱丝杠执行器，行星滚柱丝杠通过螺纹滚柱作为滚动元件，在螺母与丝杠间形成众多接触线，大幅提升受力面积，拥有极强的负载力，可实现双臂负载30公斤不费劲。在环境适应性方面，螺纹滚柱的连续接触消除了滚珠丝杠中可能出现的冲击振动，运行更平稳，降低噪音和机械磨损；同时，接触应力分散显著降低元件疲劳风险，寿命可达滚珠丝杠的数倍，尤其适合高强度工业环境。

▍分层模型VLA+语义识别，丝滑程度完美对标特斯拉

除直膝行走步态相关技术突破外，开普勒K2大黄蜂在智能交互与任务执行层面也实现升级。通过分层模型VLA+ 完成语义识别技术解析指令，开普勒K2大黄蜂已支持机器人听懂自然语言指令，并按需求完成物品分发等各类任务。

在最新公开的训练展示视频中，开普勒K2大黄蜂基于仿真数据与海量真机数据开展持续动态学习和训练，通过分层模型VLA+实现语义识别解析指令并执行对应动作，其指令响应与动作执行的丝滑程度可与特斯拉Optimus相媲美。

从技术应用场景来看，开普勒机器人通过分层模型VLA+语义识别覆盖了三类核心任务：在对话任务中，机器人能通过多模态指令理解技术准确捕捉人类意图，实现高效人机交互；在抓取任务里，系统会先完成指令理解与环境分析，再精准执行抓取动作；面对综合指向性任务时，机器人则会结合多模态指令理解人类需求，同步构建环境分析模型，将复杂指令拆解后分步执行。

为确保技术能够有效落地，开普勒K2大黄蜂采用“仿真数据训练+海量真机数据训练”的双轨模式，进行持续动态学习与训练。其中，仿真数据训练主要提升机器人对通用场景的感知与理解能力，同时强化其对语言指令的解读效率；海量真机数据训练则让机器人直接从人类行为中学习真实动作逻辑。通过这两类数据进行双数据飞轮持续学习，开普勒K2大黄蜂对新任务的学习效率得以提升，任务执行成功率持续提高，逐步具备在多领域担任“操作专家”的能力。

此次技术升级不仅体现了开普勒机器人在智能控制方面的突破，也为开普勒K2大黄蜂在多个场景中的落地提供了技术支撑。在商业领域，开普勒K2大黄蜂可用于科研教育，与高校及研究机构合作支持机器人学、自动控制等相关实验与课程；也可应用于展厅讲解，通过人形动作与语音交互提升参观体验；同时，在数据采集与远程操作任务中，能够为人工智能算法开发提供多模态数据与验证环境；在工业场景中，其双臂30公斤负载能力适用于物流搬运、分拣及配送等任务；在线协同作业中可提升生产自动化与柔性制造水平；此外，开普勒K2大黄蜂良好的适应性与可靠性使其在危险环境作业等特种场景中，有望降低人力风险、保障作业安全。

▍结语

随着人形机器人技术的迅猛发展，其商业化应用已成为行业关注的焦点。在国际舞台上，特斯拉Optimus凭借先进的技术架构与强大的品牌影响力，始终备受瞩目。而在国内，开普勒机器人推出的开普勒K2大黄蜂，采取了与Optimus采取相同技术路线，并在技术性能上不断逼近国际水平。凭借清晰的迭代路径和差异化的市场定位，开普勒K2大黄蜂作为备受瞩目的“中国方案”，正展现出强劲的发展势头与国际竞争潜力。

凭借超过80%的硬件自研率，以及与国内顶尖智能制造商建立的深度合作关系，开普勒机器人在关节执行器、运动控制模块等核心部件上成功实现了自主开发，具备了快速优化产品和控制成本的能力。尽管基础版本定价仅为24.8万元，但开普勒K2大黄蜂凭借高达30kg的负载能力，以及充电1小时，连干8小时持续运行的卓越性能，正逐步逼近国际领先水平。其高性价比显著降低了企业引入人形机器人的初始投入门槛。

在当前特斯拉Optimus等国际产品尚未全面进入商业化阶段的关键窗口期，开普勒机器人凭借可控成本推动技术迭代，并以明确场景需求驱动产品进化，走出了一条务实的发展路径。其产品以更贴近市场、响应迅速和高性价比的特点，有望在工业、物流、服务等垂直领域逐步建立示范应用，从而推动整个人形机器人行业从技术竞争迈向实用主义与规模普及的新阶段。