近期一段來自韓國 KAIST 的 Humanoid v0.7 機器人測試視頻，引起了廣泛關注。該機器人展示了卓越的倒退行走與足球技術，突顯了其精確的高速運動能力。這款重達 165 磅（約 75 公斤）的機器人由韓國科學技術院的動態機器人控制設計實驗室（DRCD Lab）開發，領導者為 Hae-Won Park 博士。視頻中，Humanoid v0.7 不僅能夠奔跑、跳躍、射門，還能在足球場上表演流暢的舞蹈動作。
該研究小組指出，這款身高 5 英尺 5 英寸（約 165 厘米）的機器人結合了先進的硬件與智能控制系統，設計上注重可靠性、效率和可擴展性。Humanoid v0.7 的 Physical AI 技術使其能夠自主感知、解讀及執行複雜的現實世界動作。
為了實現技術獨立，韓國的研究人員獨立開發了 Humanoid v0.7 的所有組件，包括電機、齒輪箱和驅動器，這使得他們能夠優化扭矩密度和功率重量比。這兩者對於高速運動和動態平衡至關重要。同時，機器人的驅動系統基於準直接驅動（QDD）架構，將高扭矩電機與低齒比結合，提升了反應速度並實現更精確的控制。
根據 Hae-Won Park 的介紹，該機器人能在平坦地面上以每秒 10.7 英尺（約 7.3 英里每小時或 12 公里每小時）的速度奔跑，並能夠攀爬超過 12 英寸（約 30 厘米）高的台階。研究團隊計劃進一步提升其性能，目標是實現每秒 4.0 米（約 14 公里每小時）的行駛速度及超過 40 厘米的攀爬能力。
該機器人的膝關節驅動器可提供高達 320 牛頓米（Nm）的峰值扭矩，而腳踝驅動器則經過優化，以實現快速反應和穩定性，這使系統能夠以強度和靈巧性執行複雜動作。
為了使行為更加流暢自然，研究人員將深度強化學習（DRL）與人類運動數據相結合，並在模擬中訓練系統，採用人類運動作為行為先驗。這使得 Humanoid v0.7 能夠避免純 AI 驅動系統中常見的突兀動作。此外，該系統還整合了運動操作區域（MOR）建模，限制模擬以符合硬件的物理極限，並採用被稱為模組殘差學習的混合方法。
這一成就標誌著在硬件和軟件方面的獨立性，研究團隊透過自主技術確保了核心組件和 AI 控制器的獨立性。該機器人還能僅依賴本體感知在不平坦地形上導航，而無需依賴視覺傳感器，這對於可見度有限的工業環境尤其重要。
研究團隊表示，將進一步開發完整的機器人，包括上半身，以解決實際工業現場的複雜需求，並培養出能與人類共同工作的下一代機器人。DRCD Lab 此外還在開發 DynaFlow 框架，旨在使機器人能夠直接從人類示範中學習複雜任務，這有望使 Humanoid 能執行從操作工具到運行機械的實際工作。
