人形機器人智能體系涵蓋“智能大小腦”以及“運動(dòng)肢肌體”兩大核心環(huán)節， 其復雜性與系統性在兩條檢測對象路徑中得到了多面體現：在以算法模型為核心 的“數據 — 模型 — 具身智能體”路徑中，智能體系通過(guò)多模態(tài)感知融合、語(yǔ) 言理解、任務(wù)規劃與策略生成等能力模塊加以呈現，重點(diǎn)評估機器人在語(yǔ)義感知、 環(huán)境建模、邏輯推理及人機協(xié)作中的智能水平；而在以本體結構為基礎的“零件 — 部件 — 具身智能體”路徑中，智能體系則通過(guò)各類(lèi)傳感器、執行器與運動(dòng) 控制系統的協(xié)同工作予以體現，測試內容覆蓋視覺(jué)與觸覺(jué)傳感鏈路的響應性、交 互接口的穩定性，以及復雜動(dòng)作執行中的動(dòng)態(tài)平衡、自主調整與抗干擾能力。面 對日益復雜和動(dòng)態(tài)的真實(shí)任務(wù)環(huán)境，人形機器人需要具備不僅能感知環(huán)境、理解 語(yǔ)義，還能基于任務(wù)目標做出高效決策并通過(guò)肢體準確執行的能力。這一過(guò)程依 賴(lài)于其內部高度耦合的“類(lèi)神經(jīng)控制結構”，即由“大腦 — 小腦 — 肢體系統” 構成的具身智能閉環(huán)體系。所以，人形機器人智能檢測應重點(diǎn)關(guān)注大小腦智能、 肢肌體運動(dòng)兩大核心方向。

大小腦智能

“大腦”模塊主要基于多模態(tài)大模型，對來(lái)自多源傳感器的信息進(jìn)行深度語(yǔ) 義解析，完成環(huán)境建模、目標識別、意圖推理與行為規劃等復雜認知任務(wù)，是整臺機器人智能行為生成的核心引擎。該模塊需具備上下文感知、跨模態(tài)融合與推 理決策能力，能夠在面對模糊、歧義甚至省略性的自然語(yǔ)言指令時(shí)，結合歷史經(jīng) 驗與當前情境進(jìn)行自主判斷與響應，體現出由大模型驅動(dòng)的類(lèi)人認知與理解能力。 “小腦”模塊則承擔更加接近控制層面的協(xié)調任務(wù)，負責融合來(lái)自慣性、力覺(jué)、 視覺(jué)等多源傳感器的信息，實(shí)時(shí)調節姿態(tài)、維持平衡、控制運動(dòng)軌跡，是執行高 頻控制與動(dòng)作穩定的關(guān)鍵節點(diǎn)，具有很強的時(shí)效性和魯棒性。兩者共同協(xié)作，為下層肢肌體系統提供策略指導與控制信號支持，實(shí)現穩定、協(xié)調、連續的運動(dòng)過(guò) 程。

在測試項目上，大小腦智能應覆蓋感知、認知、決策與執行的完整鏈路。其 中，感知算法測試包括視覺(jué)感知（如圖像識別、目標檢測、圖像分割、空間理解） 和聽(tīng)覺(jué)算法測試（如語(yǔ)音識別、語(yǔ)音對話(huà)、聲源定位）等多模態(tài)輸入的處理與理 解；數據集方面，應檢驗數據的規范性、準確性與一致性，確保感知信息在后續決策中的可靠性；認知與決策模塊則需評估模型的可解釋性、魯棒性以及在復雜環(huán)境中的自適應調整能力，確保機器人在多變條件下仍能保持穩定、高效的任務(wù)執行水平。

此外，隨著(zhù)大語(yǔ)言模型（LLM）、世界模型與認知架構的發(fā)展，具身智能體 系的“思維能力”正逐步從傳統的指令驅動(dòng)向主動(dòng)感知、自主決策與情境預測演 進(jìn)。智能檢測體系也應順勢轉型，從僅評估行為輸出準確性，轉向評估認知過(guò)程 的合理性、決策鏈條的透明性以及輸出內容的可控性與倫理邊界。

通過(guò)對“大腦-小腦”結構的深入測試與系統建模，可以實(shí)現對人形機器 人從信息輸入、認知處理、控制指令生成到動(dòng)作輸出的全鏈條質(zhì)量控制與可信保 障。這一檢測思路不僅推動(dòng)機器人從“能用”邁向“可信”，更為其在服務(wù)、制 造、教育、醫療等應用場(chǎng)景中的長(cháng)周期穩定運行奠定堅實(shí)基礎。

肢肌體運動(dòng)

在人形機器人“肢肌體運動(dòng)”層面，肢肌體系統不僅承擔直接的物理交互任務(wù)，更集中體現其結構集成、控制算法與感知反饋系統的融合程度，是具身智能 能否“落地執行”的關(guān)鍵標志。肢肌體運動(dòng)能力的檢測不僅僅是對單一部件性能 的驗證，更是對機器人在任務(wù)驅動(dòng)下實(shí)現動(dòng)態(tài)協(xié)調性、姿態(tài)穩定性、操作精度等 多目標控制能力的系統性驗證。

在上肢運動(dòng)方面，檢測需覆蓋機器人在柔順力控、精細操作與復雜交互中的 表現能力。重點(diǎn)評估其在不同負載剛度、形態(tài)變化或位姿偏移條件下的操作魯棒性、執行效率與運動(dòng)軌跡一致性。尤其是在高精度場(chǎng)景中，還應測試其對毫米J 誤差的容忍度與控制修正能力，驗證其在動(dòng)態(tài)環(huán)境中保持動(dòng)作準確性的能力。

在靈巧手運動(dòng)方面，作為高度模塊化的末端執行器，檢測需重點(diǎn)評估其觸覺(jué) 感知鏈路的響應性能，包括受力變化的感知靈敏度、反饋環(huán)節的實(shí)時(shí)性與動(dòng)作閉 環(huán)的穩定性。此外，在低光、遮擋或視覺(jué)不可用的場(chǎng)景中，靈巧手是否能夠通過(guò) 觸覺(jué) — 力覺(jué)協(xié)同感知完成目標識別與任務(wù)執行，也是關(guān)鍵的智能化評估指標， 體現其在復雜環(huán)境下的自主適應與操作能力。

在下肢運動(dòng)方面，檢測需聚焦于機器人在復雜地形條件下的穩定行走能力、 抗擾動(dòng)恢復能力與自適應路徑調整能力。測試項目應涵蓋典型不規則地形（如碎 石、草地、臺階、坡道、障礙區）中的雙足平衡性、步態(tài)自然度與落腳精度，并 在外力擾動(dòng)（如推拉力或沖擊）條件下，測試其重心重構、姿態(tài)恢復與防跌倒機 制的綜合效能。尤其在模擬真實(shí)世界突發(fā)情境中，機器人能否完成連續步態(tài)重規 劃并保持穩定移動(dòng)，是衡量其控制系統成熟度的重要依據。該部分也應結合零力 矩點(diǎn)、質(zhì)心軌跡、關(guān)節電流變化等指標，形成量化的運動(dòng)穩定性評價(jià)模型。 未來(lái)，肢肌體運動(dòng)測試范圍還將進(jìn)一步擴展，覆蓋電子皮膚的感知性能、耐 久性與智能交互能力等測試項目。

為了實(shí)現對肢肌體運動(dòng)能力的多面測評，檢測體系應設計訓練與測試一體化 的場(chǎng)景平臺，通過(guò)“訓練場(chǎng)”與“測試場(chǎng)”的協(xié)同使用，覆蓋從策略學(xué)習到執行 驗證的全流程。在訓練場(chǎng)中，機器人可通過(guò)數據采集并進(jìn)行復雜任務(wù)的策略學(xué)習、 姿態(tài)練習、參數優(yōu)化與擾動(dòng)響應模擬，強化其在多任務(wù)協(xié)同、動(dòng)作泛化與反應延 遲補償方面的能力。在測試場(chǎng)中，則采用標準化、可復現的任務(wù)流程進(jìn)行定量評 估，包括搬運物品的穩定性、裝配任務(wù)中的誤差補償能力、障礙越過(guò)中的路徑規 劃表現，以及多關(guān)節聯(lián)動(dòng)的流暢性與節能表現，多面反映機器人在結構 — 控制 — 感知協(xié)同下的實(shí)際執行能力。

此外，在高動(dòng)態(tài)應用場(chǎng)景類(lèi)測試項目中，還可設計“競速跑”、“越野行走”、 “舞蹈表演”、“足球互動(dòng)”等典型任務(wù)，通過(guò)長(cháng)時(shí)序連續動(dòng)作、高頻動(dòng)態(tài)控制與實(shí)時(shí)環(huán)境響應，多面展示機器人在非結構化場(chǎng)景下的綜合運動(dòng)智能。這類(lèi)任務(wù) 不僅考驗機器人硬件結構的可靠性與耐久性，更驗證其動(dòng)作控制系統在面對非線(xiàn) 性擾動(dòng)、路徑突變與任務(wù)切換中的魯棒性與響應效率。同時(shí)，通過(guò)這些任務(wù)的執 行表現，還可直觀(guān)呈現機器人在家庭服務(wù)、工業(yè)作業(yè)、物流搬運、公共交互及競 技娛樂(lè )等多元領(lǐng)域的適用性與擴展潛力，推動(dòng)其從實(shí)驗驗證向真實(shí)場(chǎng)景應用的轉 化。