北京人形机器人创新中心在慧思开物平台正式推出 Hi-WBC 通用全身控制模型，全称 WholeBody Control for Humanoid Intelligence，这套模型跳出传统人形机器人死板复刻人类动作的思路，不再把采集到的人体动作当成必须严格照抄的脚本，而是当成运动先验指引，机器人可以保留原本的动作意图，同时根据负载大小、外力推挤、地面起伏实时调整姿态；目前该模型已经在天工人形机器人上完成验证，不仅能完成跑跳、越障等运动项目，还可以自主完成搬运、整理杂物、拖拽座椅这类连续实操任务，解决了很多人形机器人 “表演动作流畅，落地干活不稳” 的行业痛点，模型一共围绕持续进化技能拓展、强交互大负载、复杂地形自主适应三大能力搭建底层框架，搭配 MoE 混合专家、本体感知估力、地形感知控制等技术，面向工厂、高危特种场景的人形机器人落地提供控制底座。
一、Hi-WBC 全身控制模型基础信息表
| 项目 | 详情 |
|---|---|
| 发布主体 | 北京人形机器人创新中心（北京人形） |
| 发布平台 | 慧思开物 |
| 模型全称 | Hi-WBC（WholeBody Control for Humanoid Intelligence） |
| 适配机器人 | 天工人形机器人 |
| 核心定位 | 人形机器人通用全身控制模型 |
| 核心理念 | 保留运动意图，依据物理环境动态修正动作 |
| 三大核心能力 | 持续进化与技能拓展、强交互与大负载、复杂地形自主适应 |
| 验证 Demo | 机器人综合五项运动、会议室整理实操任务 |
二、三大核心能力拆解
1、持续进化与技能拓展
采用 MoE 混合专家模型 + 策略蒸馏框架，设置多个专项专家策略，分别专攻跑跳、搬运、越障等不同任务；新技能学会之后，通过策略蒸馏沉淀到通用主策略里，学习新技能不会覆盖、遗忘旧能力，不用每次新增任务都重新调试整套控制器，支持机器人能力持续迭代。
2、强交互与大负载
依靠触觉感知学习方案，不需要额外加装独立力传感器，只依靠关节电流、关节运动状态这类本体信息，就能估算外部接触力、负载变化；配合短时域动力学优化，被外力推搡、搬运重物时快速调整重心、支撑点，做到受力扰动下快速恢复平衡，适配物理交互作业。
3、复杂地形自主适应
搭载地形感知模块，识别地面可行支撑区域，动态调整落脚位置、摆腿轨迹、支撑切换时机，在斜坡、台阶、凹凸不平地面通行，不会简单硬套固定步态，提升非结构化环境里的稳定性。
三、Hi-WBC 和传统动作复刻方案对比
| 对比项 | 传统动作复刻控制 | Hi-WBC 全身控制模型 |
|---|---|---|
| 动作逻辑 | 严格复现采集的人体姿态，参数固定 | 动作仅作为参考，按物理约束动态调整 |
| 抗扰动能力 | 遇到外力、负载变化容易失衡、摔倒 | 实时估力、调整重心，抗干扰能力强 |
| 技能学习 | 新增任务容易出现灾难性遗忘 | MoE + 策略蒸馏，新旧技能兼容 |
| 适用场景 | 舞台表演、固定环境演示动作 | 工厂搬运、复杂地形、高危特种真实作业 |
| 硬件依赖 | 部分方案依赖高精度外置力传感器 | 依靠本体感知即可估算接触力 |
四、已经公开的验证场景清单
- 机器人运动会综合五项项目：搭载 Hi-WBC 的天工机器人完成跑跳、越障等项目，拿下赛事奖项
- 室内整理任务：拾取纸团、取放遥控器、清理桌面、拖拽归位座椅、搬运白板、收纳垃圾袋
- 负载交互测试：负重作业、受到侧向推挤扰动后快速恢复稳定姿态
- 非结构化地形测试：台阶、斜坡、凹凸地面自适应行走
五、行业价值与落地方向
Hi-WBC 的重点是把人形机器人从 “表演型” 转向 “作业型”，解决仿真和真实物理世界脱节的问题；后续可以面向工业车间巡检、物资搬运、高危特种场景，作为人形机器人通用控制底座，降低机器人在真实场景下的控制调试成本。
【相关 FAQ】
问题 1：Hi-WBC 全身控制模型正式发布，它和传统人形机器人动作控制方案最大区别是什么？
回答 1：传统方案大多是原样复刻人体动作，环境一变就容易失控；Hi-WBC 全身控制模型把人体动作当成运动指引，机器人保留动作意图，同时根据负载、外力、地形动态调整姿态，适配真实世界的不确定性，更适合落地作业。
问题 2：Hi-WBC 全身控制模型的三大核心能力是什么，分别解决什么痛点？
回答 2：Hi-WBC 全身控制模型三大能力分别是持续进化与技能拓展、强交互与大负载、复杂地形自主适应；持续进化解决学新技能忘旧技能的问题，强交互大负载解决负重、外力碰撞不稳的问题，地形自主适应解决凹凸地面、台阶斜坡通行容易摔倒的问题。
问题 3：Hi-WBC 全身控制模型实现接触力感知，是不是必须额外加装力传感器？
回答 3：不需要，Hi-WBC 全身控制模型依靠关节电流、运动状态这类本体感知信息，结合触觉感知学习技术估算外部接触力，减少额外传感器带来的硬件成本和布线复杂度。
问题 4：Hi-WBC 全身控制模型搭载在天工机器人上，目前有哪些公开演示验证场景？
回答 4：Hi-WBC 全身控制模型已经在天工机器人上完成机器人综合五项运动测试，还有会议室自主整理任务，包含拾取杂物、拖拽座椅、搬运白板等连续实操任务，验证全身协同作业能力。
【参考资料】
[2026-11-09]（Hi-WBC 全身控制模型正式发布，开拓机器人真实作业新边界）中关村在线
[2026-11-09]（北京人形发布通用全身控制模型，推动人形机器人迈向真实作业）北京日报
[2026-11-09]（北京人形发布 Hi-WBC 通用全身控制模型）贝壳财经
[2026-11-09]（北京发布 Hi-WBC 通用全身控制模型，赋能人形机器人高适应性自主作业）中关村在线 AIPC 频道
[2026-11-08]（X-Humanoid Releases Hi-WBC Whole-Body Control Model for Tiangong Humanoid Robots）Pandaily
【免责声明】
本文为 Hi-WBC 全身控制模型发布资讯解读，不构成机器人采购、控制方案选型、项目投资的建议；模型实际性能、适配机型、落地效果受机器人硬件、传感器、现场工况影响；Hi-WBC 仍处于持续迭代阶段，商用落地周期、适配范围以北京人形机器人创新中心官方后续披露为准。
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评论列表（4条）
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希望本篇文章《Hi-WBC 全身控制模型正式发布，为人形机器人打造可自适应作业的通用全身控制方案》能对你有所帮助！
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本文概览：北京人形机器人创新中心在慧思开物平台正式推出 Hi-WBC 通用全身控制模型，全称 WholeBody Control for Humanoid Intelligence，这套模型跳出传统人形机器人死板复刻人类动作的思路，不再把采集到的人体动作当成必须严格照抄的脚本，而是当成运动先验指引，机器人可以保留原本的动作意图，同时根据负载大小、外力推挤、地面起伏实时调整姿态；目前该模型已经在天工人形机器人上完成验证，不仅能完成跑跳、越障等运动项目，还可以自主完成搬运、整理杂物、拖拽座椅这类连续实操任务，解决了很多人形机器人 “表演动作流畅，落地干活不稳” 的行业痛点，模型一共围绕持续进化技能拓展、强交互大负载、复杂地形自主适应三大能力搭建底层框架，搭配 MoE 混合专家、本体感知估力、地形感知控制等技术，面向工厂、高危特种场景的人形机器人落地提供控制底座。