人形機器人智能體系涵蓋“智能大小腦”以及“運動肢肌體”兩大核心環節， 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，智能體系通過多模態感知融合、語 言理解、任務規劃與策略生成等能力模塊加以呈現，重點評估機器人在語義感知、 環境建模、邏輯推理及人機協作中的智能水平；而在以本體結構為基礎的“零件 — 部件 — 具身智能體”路徑中，智能體系則通過各類傳感器、執行器與運動 控制系統的協同工作予以體現，測試內容覆蓋視覺與觸覺傳感鏈路的響應性、交 互接口的穩定性，以及復雜動作執行中的動態平衡、自主調整與抗干擾能力。面 對日益復雜和動態的真實任務環境，人形機器人需要具備不僅能感知環境、理解 語義，還能基于任務目標做出高效決策并通過肢體準確執行的能力。這一過程依 賴于其內部高度耦合的“類神經控制結構”，即由“大腦 — 小腦 — 肢體系統” 構成的具身智能閉環體系。所以，人形機器人智能檢測應重點關注大小腦智能、 肢肌體運動兩大核心方向。

大小腦智能

“大腦”模塊主要基于多模態大模型，對來自多源傳感器的信息進行深度語 義解析，完成環境建模、目標識別、意圖推理與行為規劃等復雜認知任務，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言指令時，結合歷史經 驗與當前情境進行自主判斷與響應，體現出由大模型驅動的類人認知與理解能力。 “小腦”模塊則承擔更加接近控制層面的協調任務，負責融合來自慣性、力覺、 視覺等多源傳感器的信息，實時調節姿態、維持平衡、控制運動軌跡，是執行高 頻控制與動作穩定的關鍵節點，具有很強的時效性和魯棒性。兩者共同協作，為下層肢肌體系統提供策略指導與控制信號支持，實現穩定、協調、連續的運動過 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感知（如圖像識別、目標檢測、圖像分割、空間理解） 和聽覺算法測試（如語音識別、語音對話、聲源定位）等多模態輸入的處理與理 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、高效的任務執行水平。

此外，隨著大語言模型（LLM）、世界模型與認知架構的發展，具身智能體 系的“思維能力”正逐步從傳統的指令驅動向主動感知、自主決策與情境預測演 進。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。

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

肢肌體運動

在人形機器人“肢肌體運動”層面，肢肌體系統不僅承擔直接的物理交互任務，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”的關鍵標志。肢肌體運動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驅動下實現動態協調性、姿態穩定性、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。重點評估其在不同負載剛度、形態變化或位姿偏移條件下的操作魯棒性、執行效率與運動軌跡一致性。尤其是在高精度場景中，還應測試其對毫米J 誤差的容忍度與控制修正能力，驗證其在動態環境中保持動作準確性的能力。

在靈巧手運動方面，作為高度模塊化的末端執行器，檢測需重點評估其觸覺 感知鏈路的響應性能，包括受力變化的感知靈敏度、反饋環節的實時性與動作閉 環的穩定性。此外，在低光、遮擋或視覺不可用的場景中，靈巧手是否能夠通過 觸覺 — 力覺協同感知完成目標識別與任務執行，也是關鍵的智能化評估指標， 體現其在復雜環境下的自主適應與操作能力。

在下肢運動方面，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、步態自然度與落腳精度，并 在外力擾動（如推拉力或沖擊）條件下，測試其重心重構、姿態恢復與防跌倒機 制的綜合效能。尤其在模擬真實世界突發情境中，機器人能否完成連續步態重規 劃并保持穩定移動，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、質心軌跡、關節電流變化等指標，形成量化的運動穩定性評價模型。 未來，肢肌體運動測試范圍還將進一步擴展，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。

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

此外，在高動態應用場景類測試項目中，還可設計“競速跑”、“越野行走”、 “舞蹈表演”、“足球互動”等典型任務，通過長時序連續動作、高頻動態控制與實時環境響應，多面展示機器人在非結構化場景下的綜合運動智能。這類任務 不僅考驗機器人硬件結構的可靠性與耐久性，更驗證其動作控制系統在面對非線 性擾動、路徑突變與任務切換中的魯棒性與響應效率。同時，通過這些任務的執 行表現，還可直觀呈現機器人在家庭服務、工業作業、物流搬運、公共交互及競 技娛樂等多元領域的適用性與擴展潛力，推動其從實驗驗證向真實場景應用的轉 化。