近日，北京人形机器人创新中心（以下简称“北京人形”）正式发布开源运动控制框架Tien Kung-Lab，将北京亦庄人形机器人半程马拉松冠军的运控算法面向行业开源，填补高性能人形机器人运动控制框架在开源领域的空白，为人形机器人在工业、物流与特种作业等场景下规模化应用提供核心基础技术支撑。

        Tien Kung-Lab的三大亮点

        “想让人形机器人从实验室走向规模化应用，运动控制是关键。”北京人形运动控制负责人郭宜劼介绍道。作为一套开源强化学习运动控制算法框架，Tien Kung-Lab融合了强化学习技术和人体运动数据，能让人形机器人实现自然、高效、稳定的运动控制。

        这套框架能让开发者在开发人形机器人时实现三大突破：动作更拟人、训练更高效、地形更全能。为了让人形机器人动作更拟人，Tien Kung-Lab首次融合了模仿学习与强化学习的优势，基于Adversarial Motion Prior（AMP）风格化奖励机制，通过引入动作捕捉数据作为先验，让人形机器人不仅在走路、跑步时更稳健，还能保留与人类高度相似的优雅姿态。这意味着，Tien Kung-Lab所开源的针对人形机器人的步态奖励，能让开发者快速地训练出走路、跑步等策略。

        其次，Tien Kung-Lab优化感知策略训练，实现从仿真到实战的无缝衔接。此次开源的算法框架，改进了相关的光线追踪技术，实现了训练环境中深度图和激光雷达点云的快速准确获取，让仿真环境下从感知到运动的端到端训练成为可能。同时，Tien Kung-Lab支持在高保真物理引擎MuJoCo进行Sim2Sim交叉验证，助力开发者实现从训练到交叉验证的无缝迁移。

        此外，基于Tien Kung-Lab，开发者可以快速让人形机器人具备面对复杂地形的泛化移动能力和快速移动能力，从而加快研发速度。

        完成多次实践验证

        此前，“天工”系列人形机器人已多次证明Tien Kung-Lab的实力。

        在全球首届人形机器人半程马拉松赛事中，搭载该运控算法的“天工Ultra”以2时40分42秒跑完21.0975公里，夺得赛事冠军、创下世界纪录。比赛中，Tien Kung-Lab经历了超长赛程和真实路况的挑战，在运动控制层面保证“天工Ultra”每次迈步与落地的稳定、准确，克服了真实道路中凸起、凹陷、减速带、细小石子等随机干扰，最终顺利完赛。

        早在2024年4月发布的“天工1.0 lite”上，北京人形就实现了多个运控技术的突破，让机器人能在斜坡、楼梯、草地、碎石、沙地等多种地形平稳移动。到2024年11月的中关村仿生机器人大赛，北京人形获得了竞速赛、障碍赛等多项冠军，并斩获全能优胜奖，其中在比赛现场，“天工Ultra”是唯一以奔跑的方式完成比赛的全尺寸人形机器人，以15秒66的成绩获得竞速赛冠军。

        在一年时间内，北京人形持续进化迭代运控算法，为“天工”实现了多次能力进化。2025年2月，“天工”实现了基于视觉的感知行走，完成了全球首例百级台阶攀登实验，实现了无磕碰、不踩棱、不踏空地跨越连续多级楼梯和35厘米大高差台阶。同时，“天工”的奔跑时速也由6km/h提高至12km/h，能在雪地等高难度地形完成高速奔跑，还能在大外力冲击下仍保持平衡。

        “这一系列进化，真正发挥出双足结构为人形机器人带来的多地形通用性优势，在实现全地形场景技术闭环的同时，为行业确立了复杂环境移动能力的标杆。”郭宜劼表示。

        开源构建产业生态

        目前，Tien Kung-Lab已在“天工2.0”全尺寸人形机器人上实现了具备高泛化性能的行走与奔跑，并在Open X-Humanoid开源社区、Github、Gitee等平台开放下载，加速全球人形机器人运动控制算法的研发迭代与生态构建。

        北京亦庄打造龙头引领的技术创新体系，充分发挥北京人形生态组织能力，引领具身智能机器人核心技术攻关和开源开放。“北京人形在运动控制领域的持续突破，为人形机器人构建了强大的‘运动智能中枢’，让机器人能在复杂工厂、灾难现场、户外场景等真实开放世界中自主行动、精准操作，像人类一样灵活完成任务，为智能制造、特种作业、商业服务等实体产业的智能化升级奠定坚实的执行层基础。”郭宜劼表示。

        接下来，北京人形将以马拉松冠军级运动控制为基石，向“小脑级智能”的更高维度进发，攻坚通用移动操作和全身复杂动作控制技术，并突破复杂动态环境中的全向感知和自主导航技术，迈出从“卓越单点运动执行”到“全身协同自主执行”的关键一步，实现“全能动作”与非结构化环境中的闭环自主作业能力。以开源促开放，以场景促应用，北京亦庄发布万台机器人创新应用计划，两年内释放万台、近50亿元具身智能机器人应用需求，加速推动具身智能机器人赋能千行百业。