步伐更穩健！開普勒K2“大黃蜂”突破人形機器人技術瓶頸
在人形機器人技術路線百花齊放的當下，上海開普勒機器人有限公司為K2“大黃蜂”選擇了一條極具挑戰性卻優勢顯著的道路——滾柱絲杠直線執行器與旋轉執行器相結合的串并聯混動架構。這一架構不僅讓K2“大黃蜂”實現了類似人類的直膝步態，更以 81.3%的能量轉化效率、遠超滾珠絲杠的承載能力，為行業樹立了技術新標桿。
此番行動能力+認知能力的升級，為K2"大黃蜂"在工業應用、服務場景及更多真實世界任務中的落地奠定了基礎。
K2"大黃蜂"采用的滾柱絲杠直線執行器與旋轉執行器相結合的串并聯結構路線，被業界公認為是極具挑戰的方案，它既需要復雜的運動學建模，又要求極高精度的力矩控制，但其優勢同樣顯著，機器人的步態會更加自然，能效利用率更高，而且更便于任務執行，環境適應性更強。該方案的優勢在人形機器人行業其他公司的產品中同樣得到了驗證。
無論是行走、執行任務、自然語言指令下的互動，開普勒K2"大黃蜂"的表現都非常穩定和準確，反映出采用滾柱絲杠直線執行器混動架構的人形機器人不僅是"看起來像人"，更是兼顧效率與穩定性的選擇。
基于滾柱絲杠直線執行器混動架構實現直膝步態行走，其技術挑戰一方面來自于對絲杠力學的研究，另一方面來自于仿真到現實的差距（Sim-to-Real Gap）。
市面上常見的準直驅方案機器人是簡單的串聯結構，為了確保K2"大黃蜂"的每個關節在高負載和復雜動作下仍能精確控制，開普勒機器人團隊深入研究絲杠和對應關節之間的位置、速度、力矩關系，最終設計了串并聯混合的結構。雖然基于這種結構的運動學與動力學模型都更為復雜，但使得K2"大黃蜂"的行走動作更加精準。
從仿真到現實（Sim-to-Real）是人形機器人從實驗品走向產品的加速器，而仿真到現實的差距（Sim-to-Real Gap）所導致的動力學差異、傳感器噪聲與延遲、環境動態性、域隨機化（Domain Randomization）的局限性、執行器延遲與非線性、通信與計算延遲，會造成機器人行走時力矩控制難度更大。例如：仿真中通常使用一個理想化的、參數均勻的地面模型，而現實中的地面即使是同一材質也存在摩擦系數、彈性等方面的局部差異和不均勻性，這會導致人形機器人根據基于均勻模型優化的步態策略在真實地面行走時出現打滑或晃動。
開普勒機器人通過強化學習/模仿學習與直線電機力矩控制相結合的方法，實現了K2"大黃蜂"在復雜環境下能靈活、穩定地切換步態，同時類人直膝行走更加自然。與此同時，開普勒機器人為K2"大黃蜂"安排仿真數據訓練，提升其對于通用場景的感知和對語言指令的理解能力，海量的真機數據則令其不斷從人類行為中直接學習人類真實動作。通過雙數據飛輪持續學習，加之分層模型 VLA+ 實現語義識別指令注入能夠理解人類、進行思考和規劃的"靈魂"，K2"大黃蜂"不斷提高執行任務的成功率。
開普勒K2"大黃蜂"的全新步態升級成果不僅驗證了混動架構在仿人機器人步態控制中的先進性，也拓展了其應用空間，適用的商業場景如科研教育、展廳講解、數采訓練等，工業場景如物流搬運、智能智造、特種場景等。K2"大黃蜂"有能力服務各個領域，還依托于持續的動態學習與訓練，從而成為各領域操作"專家"。
2025年被視為人形機器人商業化元年，未來全球人形機器人賽道將不僅是硬件與算法的競爭，更是生態與應用場景的較量。誰能率先突破成本與場景瓶頸，誰就能在這場全球競速中占據先機。開普勒K2"大黃蜂"的技術升級、多場景應用疊加充電1小時連干8小時的續航能力、30kg的負載能力、80%以上的硬件自研率、更高的性價比，筑起持續加高的競爭壁壘。
