服务机器人智能方面检测：大小脑智能、 肢肌体运动

人形机器人智能体系涵盖“智能大小脑”以及“运动肢肌体”两大核心环节， 其复杂性与系统性在两条检测对象路径中得到了多面体现：在以算法模型为核心 的“数据 — 模型 — 具身智能体”路径中，智能体系通过多模态感知融合、语 言理解、任务规划与策略生成等能力模块加以呈现，重点评估机器人在语义感知、 环境建模、逻辑推理及人机协作中的智能水平；而在以本体结构为基础的“零件 — 部件 — 具身智能体”路径中，智能体系则通过各类传感器、执行器与运动 控制系统的协同工作予以体现，测试内容覆盖视觉与触觉传感链路的响应性、交 互接口的稳定性，以及复杂动作执行中的动态平衡、自主调整与抗干扰能力。面 对日益复杂和动态的真实任务环境，人形机器人需要具备不仅能感知环境、理解 语义，还能基于任务目标做出高效决策并通过肢体准确执行的能力。这一过程依 赖于其内部高度耦合的“类神经控制结构”，即由“大脑 — 小脑 — 肢体系统” 构成的具身智能闭环体系。所以，人形机器人智能检测应重点关注大小脑智能、 肢肌体运动两大核心方向。

大小脑智能

“大脑”模块主要基于多模态大模型，对来自多源传感器的信息进行深度语 义解析，完成环境建模、目标识别、意图推理与行为规划等复杂认知任务，是整台机器人智能行为生成的核心引擎。该模块需具备上下文感知、跨模态融合与推 理决策能力，能够在面对模糊、歧义甚至省略性的自然语言指令时，结合历史经 验与当前情境进行自主判断与响应，体现出由大模型驱动的类人认知与理解能力。 “小脑”模块则承担更加接近控制层面的协调任务，负责融合来自惯性、力觉、 视觉等多源传感器的信息，实时调节姿态、维持平衡、控制运动轨迹，是执行高 频控制与动作稳定的关键节点，具有很强的时效性和鲁棒性。两者共同协作，为下层肢肌体系统提供策略指导与控制信号支持，实现稳定、协调、连续的运动过 程。

在测试项目上，大小脑智能应覆盖感知、认知、决策与执行的完整链路。其 中，感知算法测试包括视觉感知（如图像识别、目标检测、图像分割、空间理解） 和听觉算法测试（如语音识别、语音对话、声源定位）等多模态输入的处理与理 解；数据集方面，应检验数据的规范性、准确性与一致性，确保感知信息在后续决策中的可靠性；认知与决策模块则需评估模型的可解释性、鲁棒性以及在复杂环境中的自适应调整能力，确保机器人在多变条件下仍能保持稳定、高效的任务执行水平。

此外，随着大语言模型（LLM）、世界模型与认知架构的发展，具身智能体 系的“思维能力”正逐步从传统的指令驱动向主动感知、自主决策与情境预测演 进。智能检测体系也应顺势转型，从仅评估行为输出准确性，转向评估认知过程 的合理性、决策链条的透明性以及输出内容的可控性与伦理边界。

通过对“大脑-小脑”结构的深入测试与系统建模，可以实现对人形机器 人从信息输入、认知处理、控制指令生成到动作输出的全链条质量控制与可信保 障。这一检测思路不仅推动机器人从“能用”迈向“可信”，更为其在服务、制 造、教育、医疗等应用场景中的长周期稳定运行奠定坚实基础。

肢肌体运动

在人形机器人“肢肌体运动”层面，肢肌体系统不仅承担直接的物理交互任务，更集中体现其结构集成、控制算法与感知反馈系统的融合程度，是具身智能 能否“落地执行”的关键标志。肢肌体运动能力的检测不仅仅是对单一部件性能 的验证，更是对机器人在任务驱动下实现动态协调性、姿态稳定性、操作精度等 多目标控制能力的系统性验证。

在上肢运动方面，检测需覆盖机器人在柔顺力控、精细操作与复杂交互中的 表现能力。重点评估其在不同负载刚度、形态变化或位姿偏移条件下的操作鲁棒性、执行效率与运动轨迹一致性。尤其是在高精度场景中，还应测试其对毫米J 误差的容忍度与控制修正能力，验证其在动态环境中保持动作准确性的能力。

在灵巧手运动方面，作为高度模块化的末端执行器，检测需重点评估其触觉 感知链路的响应性能，包括受力变化的感知灵敏度、反馈环节的实时性与动作闭 环的稳定性。此外，在低光、遮挡或视觉不可用的场景中，灵巧手是否能够通过 触觉 — 力觉协同感知完成目标识别与任务执行，也是关键的智能化评估指标， 体现其在复杂环境下的自主适应与操作能力。

在下肢运动方面，检测需聚焦于机器人在复杂地形条件下的稳定行走能力、 抗扰动恢复能力与自适应路径调整能力。测试项目应涵盖典型不规则地形（如碎 石、草地、台阶、坡道、障碍区）中的双足平衡性、步态自然度与落脚精度，并 在外力扰动（如推拉力或冲击）条件下，测试其重心重构、姿态恢复与防跌倒机 制的综合效能。尤其在模拟真实世界突发情境中，机器人能否完成连续步态重规 划并保持稳定移动，是衡量其控制系统成熟度的重要依据。该部分也应结合零力 矩点、质心轨迹、关节电流变化等指标，形成量化的运动稳定性评价模型。 未来，肢肌体运动测试范围还将进一步扩展，覆盖电子皮肤的感知性能、耐 久性与智能交互能力等测试项目。

为了实现对肢肌体运动能力的多面测评，检测体系应设计训练与测试一体化 的场景平台，通过“训练场”与“测试场”的协同使用，覆盖从策略学习到执行 验证的全流程。在训练场中，机器人可通过数据采集并进行复杂任务的策略学习、 姿态练习、参数优化与扰动响应模拟，强化其在多任务协同、动作泛化与反应延 迟补偿方面的能力。在测试场中，则采用标准化、可复现的任务流程进行定量评 估，包括搬运物品的稳定性、装配任务中的误差补偿能力、障碍越过中的路径规 划表现，以及多关节联动的流畅性与节能表现，多面反映机器人在结构 — 控制 — 感知协同下的实际执行能力。

此外，在高动态应用场景类测试项目中，还可设计“竞速跑”、“越野行走”、 “舞蹈表演”、“足球互动”等典型任务，通过长时序连续动作、高频动态控制与实时环境响应，多面展示机器人在非结构化场景下的综合运动智能。这类任务 不仅考验机器人硬件结构的可靠性与耐久性，更验证其动作控制系统在面对非线 性扰动、路径突变与任务切换中的鲁棒性与响应效率。同时，通过这些任务的执 行表现，还可直观呈现机器人在家庭服务、工业作业、物流搬运、公共交互及竞 技娱乐等多元领域的适用性与扩展潜力，推动其从实验验证向真实场景应用的转 化。