“这简直太难了！”在ATEC科技精英赛的备赛现场，主办方采访参赛选手时，几乎每个人都发出这样的感慨。就连比赛讲解员、香港中文大学的窦琪教授，也在直播开场时给大家打预防针：“本次比赛的四个赛题，瞄准的都是具身智能领域尚未攻克的难题。”
此次比赛的难度，首先体现在赛题的真实性上。以机器人越野项目为例，比赛场地选在香港中文大学岭南校区的一条小径上。这条小径路面狭窄，宽度仅有一米左右，而且山间小道湿滑，极大地影响了机器人与地面的摩擦力。坡度不定带来的平衡问题，以及树叶遮挡造成的光线变化等，都给机器人带来了巨大挑战。无论是双足机器人还是四足机器人，若能开口表达，恐怕都会直接拒绝前行。
垃圾分拣赛题同样充满挑战。机器人需要面对的三个物体各有难点：香蕉模型柔软难抓取，塑料瓶透明不易识别，纸盒不受力易形变，每一个都让机器人头疼不已。浇花赛题中，机器人不仅要将水浇在白色的花上才能得分，而且其手持水壶的便利性远不如人类，一开始就被教授们认为是难度最高的题目。还有吊桥赛题，机器人一不小心就会陷入桥板缝隙中，动弹不得。
ATEC科技精英赛以“真实世界极限挑战”为主题，自2020年创办以来，每届赛题都基于一个具有社会价值的真实命题，如野生动物保护、反欺诈、助力实体产业数字化、帮助老年人就医等。本届赛事聚焦的真实命题是：具身智能如何走向真实世界。赛事主席刘云辉院士在赛前提出，机器人要具备行走、操作、改造环境三种核心能力，才能被认为真正具备在真实世界中立足的适应力。
ATEC2025是刘云辉院士理念的一次系统性工程实践，通过全户外、非结构化的极限环境，对机器人“感知 - 决策 - 执行”全链路自主能力进行高标准压力测试。那么，这场比赛究竟难在哪里呢？
雷峰网观察到，机器人赛事经过多年发展，不少赛事已形成清晰的技术路径和稳定的呈现模式，这源于其命题设计逻辑的连续性。主要体现在三个方面：一是场地较稳定，绝大多数比赛场地在室内，基本不用考虑风速、日照、温度等自然条件，参数也可预先设置；二是聚焦单一能力，很多比赛参考运动会方式，只考验机器人的某一项“特长”，便于量化得分；三是一般比赛很少将全自主作为考察重点，选手只需考虑遥操作单一赛道，难以区分不同机器人的“智能”程度。
而ATEC比赛则大不相同。首先，它将场地设在室外，室外参数不断变化，会干扰机器人的判断。以垃圾分拣项目为例，机器人分拣垃圾需使用视觉方案，但在强光下容易识别失效，无法正确判断垃圾位置。越野项目的山道场地，落叶、流水、泥土甚至烂泥坑都未做处理，沟渠也保持原样，有的选手机器人甚至连续掉进坑里三次。其次，比赛考察的不是单一能力，而是多种能力组成的功能或任务链。如浇花任务，机器人要先感知花和水壶的位置及花的颜色，再精准抓取水壶把手，然后行走至花旁，一边浇花一边移动，浇花过程中还需控制水壶倾斜角度以应对水位变化，水壶作为操作终端也增加了控制难度。
更重要的是，比赛非常鼓励全自主。从赛制细则可知，用遥操作完成任务只能拿基础分，冲刺高分必须用全自主。在这种激励机制下，wongtsai、IRMV、CyberPrime、RIL4RobotAI等赛队均在比赛中尝试全自主，展现出知难而进的探索精神。ATEC难就难在更复杂、更非标、更多不确定因素，这是以往比赛选手未曾遇到的。即便选手都失败，赛事主席刘云辉院士也认为，只要完成比赛就是重要里程碑。
ATEC历届都倡导“真实命题”，今年虽赶上具身智能大热，仍坚持在具身智能领域寻找“真实命题”。题目难的原因在于，具身智能在真实世界确实面临诸多尚未解决的问题，这是由“智能”的本质决定的。智能产生的标志之一是与环境交互，“环境”即真实场景，“交互”则需主动与世界互动、适应环境，实现交互需要自主决策能力。目前多数表演机器人背后都有人远程操纵，“具身”有余而“智能”不足。
今年ATEC从赛制上鼓励全自主，只有主动适应真实世界、处理通用性问题的机器人才能拿高分。赛事主席刘云辉教授将“行走、操作、改造环境”三种能力定为命题标准，他希望具身智能能与实际需求和应用相结合。ATEC前沿科技探索社区秘书长宋宠也表示，ATEC汇聚各方力量，共同对真实问题展开对话、给出答案。
若想真正称得上“智能”，机器人必然要从封闭空间走向开放世界，从机械执行走向社会参与。我们需要的不是实验室的论文、技术报告、炫酷的demo视频或展览表演。若具身智能永远停留在实验室，其面对的只是“经过消毒的世界”，解决不了真实问题。未来的具身智能不能困在实验室，不能仅做流水线式、被设计好的动作，也不能只针对实验室环境做场景适配。
“实验室环境”高度可控，适合做算法验证、传感器标定和安全性测试，但不等同于真实世界的复杂性。以机器人走猫步为例，若灯光强度、地面平整度、倾斜度、障碍物分布改变，演示效果可能完全不同。高难度动作并非智能关键，但目前行业关注点仍多停留在“硬件层面”，如外形、关节数量、传感器配置、负载能力等，容易忽略算法与控制策略这一决定机器人“聪明程度”的部分。
因此，ATEC比赛统一硬件平台，大家不再通过堆料、改造本体拉开差距，而是在同样机器人基础上比拼算法的高效性、鲁棒性和创造性，比赛焦点转向“谁的控制与决策方案更通用、更优雅”。这种赛制旨在引导参赛者跳出具体型号、场景限制，思考能在不同任务、环境下复用的运动控制与决策框架，探索具有通用性的机器人运动控制解决方案。
人工智能已重塑数字世界运行规则，但要深度参与社会生活改造、延伸人类触达极限，必须跨越虚拟与现实鸿沟。具身智能是这一使命的核心载体，它让AI摆脱屏幕束缚，用感官感知环境，用双手改造物理世界，在真实场景中创造价值。当机器人不再是实验室展品，而是能主动适应复杂环境、解决实际问题的参与者，才真正拥有“生命感”，这便是智能赋予机器人的终极意义。
ATEC通过引入真实世界复杂变量，建立了考察机器人“智能”的量化标准。过去我们对机器人能力缺乏明确评估框架，不清楚哪些任务适合交给机器人，也不清楚机器人在何种环境和条件下能稳定发挥作用。这场比赛通过极限压力测试告诉大家，能走过山地、完成浇花的机器人，其技术深度和系统可靠性在一定程度上优于在平整地面完成花式动作的机器人。美国国家工程院院士、比赛专家组成员Masayoshi Tomizuka表示，不可能在毫无准备的情况下将机器人投入真实世界，挑战、失败是必经过程，这样的比赛是实现目标的重要部分。
