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5月25日，被稱為全球首場以人形機器人為參賽主體的格鬥競技賽事－《CMG世界機器人大賽》機甲格鬥擂台賽在杭州舉辦。這次比賽共有4支隊伍參加，各隊伍皆由真人選手手動遙控宇樹G1機器人展開對抗，呈現刺拳、勾拳、踢腿、閃避等9種格鬥動作。在專業格鬥裁判員的觀察中，四組隊伍經過三輪、九回合的角力，最後由一位人工智慧部落客控制的、渾身「掛彩」的「AI策算師」奪魁。
舉辦機器人格鬥賽的意義在哪裡？
宇樹科技董事王其鑫回應道，希望透過本次比賽，首先是向大家公佈機器人演算法提升到了何種程度，軟體層面的研發到了何種程度；其次是希望藉此來驗證機器人的結構，進行後續改進；最後是希望大家知道機器人的應用處於何種水平。
據悉，參加此次格鬥競賽的G1機器人身上佈置了眾多感測器，以採集機器人的手腕、腰部、腿部的運動軌跡，再把數據「餵給」AI模型，讓AI模型透過深度學習更聰明。
本文以去中心化雲端運算的角度結合機器人、AI模型與演算法分析人形機器人在格鬥擂台賽的不同表現。
傳統雲端運算架構主要依賴遠端資料中心，將機器人採集到的感知資料上傳到雲端進行處理，然後再將指令回傳。此模式在靜態或弱互動型場景（如工廠機械手臂）尚可接受，但在機器人格鬥這樣高動態、高對抗性的場景中面臨顯著瓶頸，體現為高延遲、頻寬壓力、穩定性差（容易中斷）。
而在去中心化雲端運算場景下，上述瓶頸都會顯著改善。需要注意的是，本文所指的去中心化雲端運算指的是DePIN領域的雲端運算，一個運行在區塊鏈，結合邊緣運算、智算超算、DeCloud、AI技術、加密貨幣、NFT、DID（去中心化身分）、DAO治理的去中心化雲端運算網路。
1.動態即時效能大幅提升
機器人出拳瞬間的姿態回饋（慣性反作用、腳底支撐力變化）若靠傳統雲端計算，高延遲極可能導致動作失衡或防守失敗。
但在去中心以雲端運算場景下，機器人可以透過附近的邊緣設備節點進行資料的傳輸與運算，若邊緣設備資源有限時，可呼叫臨近節點的算力池完成複雜任務，同時鏈上治理可調節算力價格、優先權，實現市場化高效調度。
機器人也可以部署邊緣運算晶片作為去中心化雲端算力網路的節點，一方面可實現毫秒動作修正與穩定重心回饋。例如在多輪格鬥中，AI代理能基於歷史軌跡和對手動作學習預測其出招，本地AI模型通過數據反饋實時“進化”，形成個性化“格鬥風格”；
另一方面，搭載「個體智慧」的每台機器人，在超算智算能力下，結合鏈上去中心化網路協同調度，相同陣線的機器人還可以基於鏈上共識決策系統協同防守與進攻，形成「戰術小隊」。在深度學習下，機器人可能更比人類懂得如何在機器人之間格鬥取得勝利，這反過來也為人類操作員提供策略建議。
2.資料不再上雲，隱私與系統穩健性增強
機器人格鬥中採集的大量資料（運動軌跡、馬達扭矩、受擊回饋）可以直接在本地AI模型內迭代訓練，避免因受攻擊導致集中洩露風險；並且多個機器人可以透過鏈上身份認證與邊緣模型互聯，組成抗干擾協同網路。
如果走得再往前一點，機器人結合Web3（RWA）也可以創新出火花。例如每台機器人訓練出的格鬥策略模型可以上鍊發布、出售或共享，或者冠軍類型機器人模型具備的數據進行上鍊鑄造和流通，這都可以形成「技能即資產」的Web3化構建。
傳統雲端運算vs 去中心化雲端運算在人形機器人中的適應性對比
小結
在《CMG世界機器人大賽》這種對穩定性、反應速度、智慧決策都提出極高要求的競技環境中，傳統雲端運算因延遲高、即時性差而不再適用。去中心化雲端運算體系，特別是具備邊緣推理、超算智算、智能體編排能力的網路架構，在未來一段時間更適合支撐人形機器人的格鬥或協同行為。
一直以來，去中心化雲端運算（DePIN）都只被看作是Web3專案的基礎設施，但它作為基礎設施面對的是整個世界，在機器人領域成為機器人社會的運算網路協作系統，驅動數以億計的「具身智能體」感知世界、協同行動、即時演化。
除了計算，在目前，人形機器人面臨的瓶頸還包括演算法模型、續航、熱管理等問題需要改進。
「未來需在基礎硬體、仿生運動演算法、通用AI模型等基礎領域持續投入，才能實現從擂台表演到實用場景的真正跨越。」高工機器人產業研究所所長盧瀚宸總結。
參考：
