2026 年 1 月，英国机器人公司 Humanoid（SKL Robotics Ltd.）与工业巨头西门子完成了一项引人注目的概念验证（POC）。在西门子电子工厂的物流环节中，Humanoid 的 HMND 01 轮式 Alpha 机器人成功执行了托盘到传送带的拆垛任务，实现了 60 托盘 / 小时的吞吐量、超过 90% 的成功率，以及连续 30 分钟以上的自主运行。这一案例不仅展示了人形机器人在工业场景中的实际应用潜力，更揭示了当前人形机器人测试领域的一个关键缺口：缺乏标准化、可扩展的测试协议框架。
工业级测试的现实需求：从 Humanoid - 西门子 POC 说起
Humanoid 与西门子的合作采用了两阶段验证方法，这一模式值得深入分析。第一阶段是内部开发与演示，团队构建了 "物理孪生" 环境进行测试优化和快速迭代；第二阶段则是为期两周的现场部署，在真实的西门子生产环境中评估机器人性能。
这种分层测试策略反映了工业级人形机器人测试的核心需求：
- 安全性优先：在可控的 "物理孪生" 环境中进行充分测试，降低现场部署风险
- 性能量化：明确的指标体系（吞吐量、成功率、运行时间）确保测试结果可衡量
- 环境适应性：测试需要覆盖不同尺寸托盘、不同工作条件等变量
然而，当前行业面临的问题是：每个厂商都在使用自定义的测试协议和指标。Humanoid 测量的是 60 托盘 / 小时和 90% 成功率，而其他厂商可能关注不同的指标。这种碎片化状态阻碍了技术的横向比较和标准化进程。
IEEE 标准框架：测试协议的理论基础
2025 年 9 月，IEEE 人形机器人研究组发布了人形机器人标准框架，为测试协议的设计提供了重要的理论支撑。该框架聚焦三个核心领域：
1. 分类体系：定义测试边界
框架提出需要建立清晰的人形机器人分类体系，包括物理能力、行为复杂度、应用领域等维度。这对测试协议意味着：不同类型的机器人需要不同的测试重点。例如，轮式移动机器人与双足行走机器人在稳定性测试上应有显著差异。
2. 稳定性指标：量化动态平衡
对于主动平衡的机器人，框架强调需要建立量化的稳定性指标和测试方法。这包括动态平衡、跌倒响应行为、预测性风险建模等。在测试协议中，这转化为具体的参数：重心偏移容忍度、恢复时间阈值、跌倒检测灵敏度。
3. 人机交互：安全与信任
框架还关注人机交互的安全性和可信度，包括协作任务安全、可解释行为、用户培训等。测试协议需要包含安全距离验证、紧急停止响应时间、意图传达清晰度等评估维度。
构建可扩展的测试协议框架
基于上述分析，我提出一个三层结构的可扩展测试协议框架：
第一层：传感器数据验证协议
人形机器人的感知系统是其智能的基础，传感器数据的准确性和可靠性必须得到严格验证。建议的测试参数包括：
- 多传感器融合一致性检查：比较视觉、激光雷达、IMU 等不同传感器在同一场景下的数据一致性，设定容忍阈值（如位置误差 < 2cm，姿态误差 < 1°）
- 环境适应性测试：在不同光照条件（50-1000 lux）、不同地面材质（水泥、地毯、湿滑表面）下验证传感器性能
- 故障注入测试：模拟传感器部分失效（如摄像头遮挡 50%、激光雷达点云丢失 30%）时的系统降级表现
引用 IEEE 框架中的观点："测试协议需要能够捕捉传感器融合中的不确定性，特别是在动态环境中。" 这强调了测试不仅要验证正常情况，还要评估异常处理能力。
第二层：运动学约束检查协议
人形机器人的运动系统具有复杂的运动学约束，测试协议需要系统性地验证这些约束：
- 关节极限测试：验证每个关节在速度、加速度、位置极限下的行为，记录超限响应时间（目标：<100ms）
- 奇异位置规避：测试机器人在接近运动学奇异位置时的规避策略和恢复能力
- 动态负载测试：在不同负载条件下（空载、50% 额定负载、100% 额定负载）测试运动稳定性和精度
Humanoid 的 POC 中，机器人需要处理两种不同尺寸的托盘，这实际上就是对运动学适应性的测试。测试协议应该将这种 "多尺寸适应性" 量化为具体的参数：抓取位置容差、姿态调整范围、力控灵敏度。
第三层：故障注入与恢复协议
工业环境中的机器人必须能够处理各种异常情况。故障注入测试是验证系统鲁棒性的关键：
- 通信中断测试：模拟网络延迟（100ms-5s）、丢包率（1%-20%）对控制系统的影响
- 电源波动测试：验证在电压波动（±10%）、瞬时断电（<500ms）情况下的系统行为
- 机械故障模拟：测试单个关节失效、执行器卡滞时的降级运行能力
测试协议应该定义清晰的恢复指标：故障检测时间（目标 <200ms）、安全状态转换时间（目标 < 500ms）、自主恢复成功率（目标> 80%）。
可落地的测试参数与监控指标
基于上述框架，以下是具体可操作的测试参数建议：
性能测试参数
- 吞吐量基准：根据应用场景设定，如物流场景 60 托盘 / 小时，装配场景 20 部件 / 小时
- 成功率阈值：正常操作 > 95%，降级模式 > 80%
- 连续运行时间：基础要求 > 30 分钟，工业级要求 > 8 小时
稳定性监控指标
- 重心偏移预警：当重心投影超出支撑多边形 50% 时发出预警，超出 80% 时触发紧急停止
- 振动频谱分析：监控主要频率成分，异常振动（振幅增加 > 30%）需记录并分析
- 能量消耗效率：记录单位任务能耗，建立能效基准线
安全监控参数
- 人机安全距离：根据机器人速度和惯性设定动态安全距离（建议：低速 0.5m，高速 1.5m）
- 紧急停止响应：从触发到完全停止时间 < 300ms
- 碰撞检测灵敏度：可检测的最小碰撞力 < 10N
部署策略：从实验室到生产环境
借鉴 Humanoid 的两阶段方法，建议采用渐进式部署策略：
阶段一：实验室验证（2-4 周）
- 在 "物理孪生" 环境中执行完整测试协议
- 重点验证传感器数据和运动学约束
- 完成基础性能基准测试
阶段二：试点部署（1-2 周）
- 在可控的生产环境中进行有限范围测试
- 验证环境适应性和人机交互安全性
- 收集真实环境数据优化测试参数
阶段三：全面部署（持续监控）
- 建立持续监控体系，实时跟踪关键指标
- 定期执行回归测试，确保系统稳定性
- 基于运行数据迭代优化测试协议
挑战与展望
当前人形机器人测试面临的主要挑战包括：
- 标准化缺失：缺乏统一的测试指标和协议，导致技术比较困难
- 测试成本高昂：真实环境测试需要大量资源和时间投入
- 安全风险：测试过程中可能对设备和人员造成伤害
然而，随着 IEEE 等标准组织的推进，以及像 Humanoid - 西门子这样的实际案例积累，行业正在向更加系统化的测试方法迈进。未来的测试协议可能会更加注重：
- 数字孪生技术的应用：在虚拟环境中完成大部分测试，降低实物测试成本
- 自适应测试框架：根据机器人学习进度动态调整测试难度和范围
- 跨厂商基准测试：建立公开的测试数据集和基准，促进技术透明化
结语
人形机器人正从实验室走向工业应用，而可靠的测试协议是这一转型的关键支撑。通过构建包含传感器验证、运动学检查、故障注入的多层测试框架，并设定具体的可量化参数，我们能够为人形机器人的安全部署提供坚实保障。
正如 IEEE 框架所强调的，测试协议不仅需要验证当前性能，更需要为技术的持续演进预留空间。在快速发展的机器人领域，一个优秀的测试框架应该是可扩展的、可量化的、可迭代的—— 它不仅是质量的守门人，更是技术进步的加速器。
资料来源：
- The Robot Report: "Humanoid and Siemens proof of concept shows the way to industrial deployments" (2026-01-16)
- IEEE Humanoid Study Group framework for humanoid standards (2025-09-25)