关键提炼：
" 加速进化 " 第代端到端运动模型实现机器 AI 主踢球，主决策脱离遥控器；
Robocup 标是推动 2050 年机器球队击败真的世界杯冠军球队；赛事经济将是未来年 形机器技术发展的重要驱动；
竞技赛事是最好的练兵场 ，最能快速推动算法和软硬件技术迭代 ，脱离业内前常见的demo 化 ，让技术发展变得众透明可见；
加速进化的机器如何实现主踢球：机器 AI 主踢球需要常复杂的感知与决策、级运动控制和多智能体协作战术 ，同时需要轻巧灵活、实耐摔的硬件本体 ，能全泛化到家庭应场景； 前加速进化在 AI 主踢球已经迭代到了第代 ，研究出了端到端的统模型 ，具备定的泛化能 ，个模型实现视觉感知到踢球或防守的复杂运动控制 ，该模型有望在 7 中旬的 robocup 世界杯上应到。
前中国各家机器中具备量产交付能的公司不多 ，其中专注于运动控制算法（ locomotion）和硬件本体性能优化的公司中 ，南部阵营以宇树（ Unitree） 为代表 ，北部阵营则以加速进化（Booster Robotics） 为代表 ，体现出南宇树，北加速的格局。两家公司在该领域最具代表性与领先地位。
加速进化的形机器 T1 ，K1 专注于建设开发者态 ，并最终让产品进家庭场景实现多样化的能 。不同于部分机器公司定位业场景 ，加速进化标是让机器能够深度融家庭 ，重新定义与机器的关系，让和机器之间相互赋能共同成 ，成为家庭中不可或缺的员。
加速进化去年 10 量产以来 ，加速进化已经获得数百台订单 ，其中 50% 为全球订单。
加速进化希望持 " 中国队 " 率先拿到机器球领域的世界杯冠军
问题：
1. 机器球赛是另种炫技吗 ，怎么才能进真正的机器赋能劳动 、产时代？加速进化为 什么会选择球场景？
a. IBM 的 Deep Blue（1997） 国际象棋与 Google DeepMind 的 AlphaGo（2016） 围棋都把" 先在博弈类项中突破 ，再把算法迁移到更复杂真实场景 "，实现泛化。通过参加博弈类的赛事 ，各家机器商和开发者能够加速算法与硬件迭代 ，将技术效果可视化、公开化 ，拉近众对机器的认知 ，脱离了前业常见的拍摄 100 次只能成功 1 次的 demo 状态。
b. 对需要遥控器或者预编程的运动，AI主决策、具备视觉传感器和多模态算法的机器球是最好的能够泛化到家庭场景应的竞技场景 ，让机器睁开了眼睛。在 3v3 ，具备激烈对抗的机器团队赛中 ，机器需要具备常复杂的实时感知与脑决策、级运动控制和多智能体协作战术和灵巧轻便 ，耐受冲击的硬件本体 ，具智能级别的任务。这些与活场景对些感知、决策底层算法的要求完全相通 ，例如物体识别、跟踪、定位 ，决策上的导航避障能等 ，最终实现端到端全运动模型。形机器需要先成为四肢健全的，再成为认知健全的； 四肢健全后才能更效获取世界数据 ，适应类活环境 ，从在这个过程中采集数据训练脑 ，实现认知健全。实际上 ，类的成路径也是如此：先学会运动 ，再通过活动积累活经验提升认知。
c. 加速进化专注于提供对家庭的的形机器软硬件体的解决案和开发者态。 团队核成员是中国最早批研究机器的学者和研究员。有近 20 年参加机器机械程、算法研发、软件应的经验。即将推出的 Booster K1 将有个惊定价，打开了消费级市场的闸。 去年 10 量产以来，已经取得数百台订单，其中超过 50% 为全球订单，得益于在机器球各项全球赛事中积累的声誉和好评。不同于部分机器公司定位业场景 ，加速进化标是让机器能够深度融家庭 ，重新定义与机器的关系 ，让和机器之间相互赋能共同成 ，成为家庭中不可或缺的员。
d. 加速进化过去 10 年间每年持中国队伍参加球世界杯 ，吸收世界在形机器中的最新实践 并不断迭代。我们希望持中国队伍历史次率先拿到机器球领域的世界杯冠军。
2. Robocup 是什么？这次的 Robo league 和 Robocup 有什么关系？
a. Robocup 是个由英属哥伦亚学 ，阪学 ，卡耐基梅隆 ，新加坡理 ，新南威尔等全球顶尖校发起的为了推动形机器在家庭、业等领域全应落地的世界组织。 1997 年 ，基于机器在活、业场景的泛化应，Robocup 设定了个宏伟标—— " 在球赛中战胜类世界杯冠军 "。
b. 前每年举办主赛事与多个区域公开赛（如欧洲、美洲、亚太等），每年吸引数千名校研究者、程师参与 ，覆盖上百国团队 ，并吸引公众关注机器最新科研进展。2024 年赛事有约 3,000 名参赛者、来 45 个国家。
c. Robocup 是杯赛（世界杯）， robo league 则是中国的机器超级联赛。表现优秀的队伍将能够代表中国参加年度的世界杯决赛。
3. 中国机器球在世界上的平。
a. 前清华神队加速进化的机器 9:0 胜东道主德国队拿到了 Robocup 德国公开赛 ，也拿到了 robocup 新加坡公开赛的冠军 ，类似类球和欧洲杯和亚洲杯。第 28 届全球巴西机器世界杯总决赛将在巴西萨尔多进 ，届时加速进化持的中国队将出战争夺冠军。加速进化希望持中国的球队率先拿到机器球领域 Robocup 世界杯的冠军。
b. 类球我们会引进些优秀的球员。 前欧美国家的多顶尖的球队在使加速 T1 和加速 K1 ，从这个意义上我们已经在向世界输出会踢球的机器球员。
4. 宇树在举办拳击赛 ，加速进化在举办球赛 ，背后的逻辑是什么 ，有什么共同之处？
a. 踢球和打拳击都能通过竞技快速推动算法和硬件迭代 ，具备了定观赏性 ，拉近了机器和 观众的距离 ，有很强的泛化到家庭、业场景的机会有定的商业化落地机会。
b. 踢球和打拳击都会有很多的碰撞和摔倒 ，能很好的验证机器的稳定性和可靠性。
c. 所处的阶段也是相似的 ，如 6~8 岁孩经过定训练可以轻松战胜机器拳击和球。
d. 在那些已实现本体量产并完成实际交付的机器公司中 ，专注于运动控制算法（ locomotion） 和硬件本体性能优化的格局最明显 ， 当中南部阵营以宇树（ Unitree） 为代表 ，北部阵营则以加速进化（ Booster Robotics） 为代表 ，体现出南宇树 ，北加速的格局。两家公司在该领域最具代表性与领先地位。
5. 打拳击和踢球有什么不同的地？
a. 打拳击是单竞技 ， 前是遥控操作。
b. 踢球是多机器协作 ，是纯 AI 赛。且球赛是动态的 ，每秒球场上的状态都不样 ，对运控、感知和决策算法要求常。
6. 加速进化在机器踢球领域取得了哪些成绩？
a. 改写了 2025robocup 赛规则 ，率先实现了 3V3 保护员 ，今年的 robocup 世界杯规则随之改 变
b. 踢球打破了世界纪录 ，去年踢球冠军是 35cm ，我们的射最可以踢 2m
c. 我们是第个开源了成组机器球开发框架的公司 ，且我们的开源框架常的易 ，次实现了中在框架上开发参与球赛。
7. 遥控的机器是如何做到主踢球的？（从机器的感知系统、动作控制系统、决策系统， 深浅出）
a. AI 主踢球主要依赖感知算法、运控算法和决策算法 ，其实和类踢球很像 ，感知算法了解 球场上球的位置轨迹和敌我情况 ，运控算法是些踢球的技能 ，决策算法来做出踢球、 防 守还是和队友的协同配合的判断。
b. 前加速进化在 AI 主踢球已经迭代到了第代 ，研究出了端到端的统模型 ，具备定的泛化能 ，个模型实现视觉感知到踢球或防守的复杂运动控制 ，该模型有望在 7 中旬的 robocup 世界杯上应到。
8. 那么机器这样的铁甲钢拳 ，" 摔倒了能站起来吗？会不会‘打架’抢球撞在起？"
a. 很类球样 ，机器踢球会有常多的冲撞 ，我们的运控算法有较强的抗扰能 ，再 定的冲撞下机器会保持平衡 ，摔倒后机器会主爬起 ，加速进化是第个实现成组机器 在球赛中可以主爬起。
9. 加速进化在机器球赛的定位 （加速进化提供硬件？ 学队提供算法？）
a. 加速进化不参加机器球赛
b. 我们为机器队伍提供机器本体平台和开源球开发框架
c. 我们希望每年开源的球开发框架都能打赢前年的世界杯季军 ，让球开发者能站在更的 平上开发 ，加速进化个重要的标是加速推进机器球赛事的快速发展。
10. 北京有哪些机器公司？
北京作为中国的科技中 ，涌现出多家形机器企业 ，其中银河通、加速进化、星海图、松研动和星动纪元等公司在各的技术维度上持续领跑——它们分别在双与轮式运动形态、具模 型脑、阶 locomotion 脑算法、系统软件态构建以及向业、零售与家庭的多场景应等取得突出的发展 ，并获得资本持续持 ，形成完整且互补的机器产业态。
