如果《冰雪奇緣》里那個傻乎乎、總是丟掉鼻子的雪寶真的能站在你面前走來走去，會是什么樣子？這不是童話，而是迪士尼研究團隊剛剛實現(xiàn)的真實項目。

2025年12月，迪士尼研究幻想工程部門的研究人員花了大量心血，終于讓這個動畫世界里的雪人走進了我們的現(xiàn)實世界。不是主題公園里站在原地簡單揮揮手的機器人，而是能夠真正行走、轉(zhuǎn)頭、揮手、眨眼的活雪寶。

要理解這件事有多難，你可以想象一下：如果讓你用樂高積木搭一個能走路的小人，你大概會從那些比例勻稱、重心穩(wěn)定的設(shè)計開始。但雪寶呢？他有一顆巨大的腦袋，身體是三個堆疊的雪球，兩只小腳是兩團小雪球，完全不符合任何"正常"機器人的設(shè)計原則。更麻煩的是，在動畫片里，雪寶的腳似乎可以在身體下面自由移動，根本看不到連接身體的腿。你要怎么在現(xiàn)實中復(fù)制這種"違反物理定律"的運動方式？

這正是這支研究團隊需要解決的核心難題。他們需要在極其狹小的空間里塞進所有機械部件，讓機器人看起來完全像雪寶而不是某個穿著戲服的機器人，同時還要讓它走路時不發(fā)出咔嗒咔嗒的機械聲，不然那種聲音會瞬間破壞角色的魔力。

當動畫遇上物理定律：設(shè)計一個不可能的機器人

想象你是一位建筑師，接到一個任務(wù)：設(shè)計一棟房子，但這棟房子的屋頂必須比地基還要重，而且支撐屋頂?shù)闹颖仨毤毜脦缀蹩床灰?。這聽起來像是個惡作劇，但這正是雪寶機器人設(shè)計團隊面臨的困境。

雪寶的身體比例完全是為動畫設(shè)計的，不是為物理世界設(shè)計的。他那顆巨大的頭需要由細細的"脖子"，也就是中間那個小雪球來支撐。在動畫里，這完全不是問題，動畫師只需要畫出他想要的任何姿勢。但在現(xiàn)實世界里，你需要在那個細細的脖子里塞進足夠強大的電機來移動那顆沉重的腦袋，同時還不能讓脖子變粗，否則就不像雪寶了。

團隊最終打造的機器人身高88.7厘米（不含頭發(fā)），體重14.9公斤，擁有25個活動關(guān)節(jié)。每條腿有6個關(guān)節(jié)，每個肩膀有2個關(guān)節(jié)，脖子有3個關(guān)節(jié)，下巴有1個，眉毛有1個，眼睛機構(gòu)有4個。聽起來很多，但要讓這些部件都塞進雪寶的身體里，同時保持他的外觀，需要非常巧妙的設(shè)計。

解決腿部問題的方案堪稱天才之作。在動畫中，雪寶的兩只腳似乎是獨立懸浮在身體下方的小雪球，看不到任何連接它們與身體的腿。為了復(fù)制這種效果，工程師們采用了一個聰明的策略：他們用一條柔軟的聚氨酯泡沫"裙子"包裹住機器人的下半身，把真正的機械腿完全隱藏起來。這條裙子足夠柔軟，可以在機器人走路時隨著腿部運動而變形，但又足夠有結(jié)構(gòu)感，能維持雪寶下半身雪球的圓潤外形。如果機器人摔倒了，這層泡沫還能起到緩沖保護的作用。

但隱藏腿部只是問題的一半。更大的挑戰(zhàn)是：如何在這么小的空間里讓兩條腿都能自由活動，而不互相碰撞？傳統(tǒng)的雙足機器人通常有對稱的腿部設(shè)計，左右腿是鏡像的。但當你把兩條對稱的腿塞進雪寶那個小小的下半身雪球里時，它們的髖關(guān)節(jié)電機和膝關(guān)節(jié)很容易在運動時互相干涉。

研究團隊的解決方案是設(shè)計了一種"不對稱腿部結(jié)構(gòu)"。左腿的髖關(guān)節(jié)旋轉(zhuǎn)電機朝后，膝蓋朝前；右腿則相反，髖關(guān)節(jié)旋轉(zhuǎn)電機朝前，膝蓋朝后。這樣一來，當兩條腿在有限空間內(nèi)運動時，它們各自的關(guān)鍵部件就能巧妙地"錯開"，避免碰撞。而且因為兩條腿其實是完全相同的零件（只是安裝方向不同），零件的種類反而減少了，簡化了制造和維護。

在針尖上跳舞：如何讓細小的脖子支撐巨大的腦袋

雪寶的脖子問題可以用一個生活中的比喻來理解：想象你要設(shè)計一盞臺燈，燈罩特別大特別重，但燈桿必須做得特別細才好看。為了讓燈罩能夠轉(zhuǎn)動和傾斜，你需要在那個細細的燈桿里安裝電機。問題是，能塞進細燈桿里的電機都很小，小電機要驅(qū)動大燈罩就會非常吃力，長時間工作后很容易過熱。

這正是雪寶脖子的困境。那顆大腦袋需要能夠點頭、搖頭、歪頭，這意味著脖子里的三個電機需要持續(xù)工作。再加上機器人外面還要穿上戲服，戲服的布料會像一條厚毯子一樣包裹住脖子，阻止熱量散發(fā)。早期的測試中，脖子里的電機經(jīng)常過熱，有時候短短40秒內(nèi)溫度就能從室溫飆升到100攝氏度，到了需要緊急停機保護電機的程度。

傳統(tǒng)的解決方案可能是換更大功率的電機，或者加裝散熱風扇，但這些方法都會讓脖子變粗，破壞雪寶的外觀。研究團隊選擇了一個更優(yōu)雅的解決方案：讓機器人學會"偷懶"。

這個想法的核心是這樣的：與其被動地等電機過熱然后緊急停機，不如讓控制系統(tǒng)主動監(jiān)測溫度，在溫度升高到危險水平之前就開始調(diào)整動作，減少電機的負擔。具體來說，當溫度接近上限時，控制系統(tǒng)會悄悄地讓雪寶的頭回到一個更"省力"的姿勢，比如從仰頭看天空變成平視前方，這樣電機就不用那么費力地對抗重力了。

為了實現(xiàn)這個功能，工程師們首先需要建立一個電機溫度的數(shù)學模型。他們發(fā)現(xiàn)，電機的溫度變化主要受兩個因素影響：電流產(chǎn)生的熱量（電流越大，發(fā)熱越多），以及向環(huán)境散發(fā)的熱量（溫度越高，散熱越快）。由于電機輸出的力矩與電流成正比，而發(fā)熱與電流的平方成正比，所以力矩越大，發(fā)熱就會呈指數(shù)級增加。

團隊收集了20分鐘的運行數(shù)據(jù)，用這些數(shù)據(jù)擬合出一個簡單但有效的溫度預(yù)測公式。這個公式可以根據(jù)當前的電機力矩和溫度，預(yù)測接下來溫度會如何變化。有了這個預(yù)測能力，控制系統(tǒng)就能提前做出反應(yīng)，在溫度真正變得危險之前就開始"省著用"電機。

用"游戲訓練"教會機器人走路

現(xiàn)在我們有了一個精心設(shè)計的機械結(jié)構(gòu)，但機器人還不會動。就像一輛完美的賽車還需要一位優(yōu)秀的駕駛員，雪寶機器人需要一個"大腦"來控制它的每一個動作。

傳統(tǒng)的機器人控制方法就像寫一本詳細的操作手冊：如果傳感器讀數(shù)是這樣，就讓電機轉(zhuǎn)這么多度；如果機器人開始傾斜，就調(diào)整腿部角度來恢復(fù)平衡。這種方法對于簡單的任務(wù)很有效，但對于像雪寶這樣需要模仿特定角色風格的機器人來說，手動編寫所有這些規(guī)則幾乎是不可能的。雪寶不僅僅需要能走路，他還需要用一種特定的、看起來像動畫里那樣的方式走路。

研究團隊選擇了一種叫做"強化學習"的方法。你可以把它想象成訓練一只聰明的小狗：你不需要告訴它每一步該怎么做，而是給它設(shè)定一個目標，每當它做得好就給獎勵，做得不好就不給獎勵。經(jīng)過成千上萬次嘗試，小狗會自己摸索出達成目標的最佳方法。

在雪寶的情況下，這只"小狗"是一個運行在計算機里的虛擬雪寶。工程師們首先在模擬軟件中創(chuàng)建了一個雪寶機器人的數(shù)字孿生，一個在物理規(guī)律上完全模仿真實機器人的虛擬模型。然后，他們讓這個虛擬雪寶在模擬環(huán)境中嘗試各種動作，每次嘗試后都會收到一個"分數(shù)"，告訴它做得有多好。

這個分數(shù)由很多因素決定。最重要的是"模仿獎勵"：動畫師已經(jīng)為雪寶設(shè)計了標準的走路和站立動畫，機器人的動作越接近這些動畫參考，得分就越高。這確保了機器人不僅能走路，還能以"雪寶的方式"走路，比如那種特征性的腳跟-腳尖滾動步態(tài)。

但僅僅模仿動畫是不夠的。在真實世界中，機器人需要保持平衡，避免關(guān)節(jié)轉(zhuǎn)到極限位置，防止電機過熱，還要避免走路時發(fā)出太大的聲音。這些額外的要求都被編碼成了額外的獎勵或懲罰信號。比如，如果虛擬雪寶的腳以太大的速度撞擊地面，它就會受到懲罰；如果它成功地保持在安全溫度范圍內(nèi)，它就會得到獎勵。

訓練過程在一臺配備了RTX 4090顯卡的計算機上進行，同時運行8192個虛擬雪寶并行訓練。經(jīng)過大約兩天、10萬次迭代的訓練，虛擬雪寶終于學會了如何優(yōu)雅地行走和站立，同時滿足所有這些約束條件。然后，這個訓練好的"大腦"被移植到真實機器人的控制電腦上。

消音魔法：讓機器人的腳步聲消失

你有沒有注意過，科幻電影里的機器人走路時通常會發(fā)出沉重的"咚咚"聲？這在電影里可能很酷，但對于一個應(yīng)該是輕盈雪人的角色來說，這種聲音會瞬間打破魔法。觀眾會立刻意識到他們看到的是一個機器人，而不是"真正的"雪寶。

研究團隊非常重視這個問題。早期的測試顯示，機器人走路時確實會發(fā)出明顯的腳步聲。這些聲音來自于腳與地面的碰撞，當腳從空中落下并接觸地面時，動量的突然變化會產(chǎn)生撞擊聲。腳落地的速度越快，聲音就越大。

解決方案的核心是在強化學習的獎勵函數(shù)中加入一個"降噪獎勵"。這個獎勵懲罰腳在垂直方向上速度的突然變化。簡單來說，如果機器人的腳以很高的速度向下沖然后突然停?。ㄗ驳降孛妫蜁豢鄯?；如果它的腳輕柔地、漸進地接觸地面，它就不會被扣分。

這個獎勵就像是告訴虛擬雪寶："走路可以，但請輕手輕腳。"經(jīng)過訓練，機器人學會了在保持整體步態(tài)風格的同時，讓腳更加柔和地落地。測試結(jié)果令人印象深刻：在5分鐘的步行測試中，加入降噪獎勵訓練的機器人比沒有這項訓練的機器人平均聲音降低了13.5分貝。對于聲音來說，每降低10分貝大約意味著人耳感知的響度減半，所以13.5分貝的降低意味著聲音幾乎變輕了三分之二。

有趣的是，研究團隊發(fā)現(xiàn)這個降噪獎勵起到了一種"平滑器"的作用。原始動畫參考中有一些細節(jié)，比如腳在擺動過程中的小幅下沉，這些細節(jié)在降噪訓練后被略微平滑掉了。但整體的運動軌跡，也就是觀眾真正會注意到的大動作，基本保持不變。這是一個合理的取舍：犧牲一點點動作細節(jié)，換來更好的沉浸感。

讓眼睛會說話：表演系統(tǒng)的精妙設(shè)計

到目前為止，我們討論的主要是雪寶的"行走骨架"，腿、脖子和平衡控制。但一個有魅力的角色需要的遠不止這些。雪寶之所以可愛，很大程度上是因為他富有表現(xiàn)力的臉：會眨的大眼睛、會動的眉毛、能說話的嘴巴，還有那對可以揮舞的樹枝手臂。

這些被研究團隊稱為"表演功能"的部件，與行走系統(tǒng)是分開控制的。原因很簡單：眼睛、眉毛和手臂的慣性很小，它們的運動基本不會影響機器人的整體平衡。既然不影響平衡，就沒必要把它們納入那個復(fù)雜的強化學習系統(tǒng)，用更簡單、更傳統(tǒng)的控制方法就足夠了。

但"簡單"并不意味著容易。以手臂為例，雪寶的手臂需要能夠前后擺動和上下俯仰，實現(xiàn)這個需要在肩膀位置安裝兩個關(guān)節(jié)的電機。問題是，肩膀那里的空間根本塞不下兩個電機。解決方案是使用"遠程驅(qū)動"：把電機放在身體內(nèi)部比較寬敞的地方，然后通過連桿機構(gòu)將運動傳遞到肩膀。

團隊使用的是一種叫做"球面五桿連桿"的機構(gòu)。你可以把它想象成一個復(fù)雜的木偶操控系統(tǒng)：操控者（電機）在一個地方拉線，木偶（手臂）在另一個地方做出相應(yīng)的動作。數(shù)學上，兩者之間的關(guān)系可以用多項式方程來描述，工程師們通過在整個運動范圍內(nèi)采樣許多點，然后擬合出這些方程，讓控制系統(tǒng)能夠準確地知道要讓手臂達到某個姿勢需要電機轉(zhuǎn)多少角度。

眼睛機構(gòu)同樣精巧。每只眼睛可以獨立地左右轉(zhuǎn)動（眼球水平旋轉(zhuǎn)），而兩只眼睛的上下轉(zhuǎn)動（眼球垂直旋轉(zhuǎn)）和眼皮開合是聯(lián)動的。這種設(shè)計既節(jié)省了空間和電機數(shù)量，又能實現(xiàn)足夠豐富的眼神表現(xiàn)，比如讓雪寶同時看向某個方向，或者做出眨眼的動作。

嘴巴的設(shè)計面臨一個特殊挑戰(zhàn)：戲服的影響。當雪寶閉嘴時，包裹在外面的布料會被拉緊，產(chǎn)生向下的張力；當他張嘴時，布料會起皺，又產(chǎn)生不同的阻力。這些額外的力會干擾正常的控制，導(dǎo)致嘴巴的動作不夠準確。

工程師們的解決方案是測量這些"布料力"，然后在控制系統(tǒng)中加入補償。他們讓機器人的下巴在整個運動范圍內(nèi)緩慢移動，同時記錄在每個位置維持靜止需要多大的電機力矩。這些數(shù)據(jù)被擬合成一個補償公式，在實際控制時，控制系統(tǒng)會根據(jù)當前下巴的位置自動添加這個補償力矩，抵消布料的影響。

從虛擬到現(xiàn)實：訓練成果的驗證

一個在電腦模擬中表現(xiàn)完美的控制系統(tǒng)，移植到真實機器人上還能工作嗎？這是所有基于模擬訓練的機器人都必須面對的關(guān)鍵問題。模擬環(huán)境再精確，也不可能完美復(fù)制現(xiàn)實世界的所有細節(jié)。

研究團隊進行了多項測試來驗證他們的系統(tǒng)。在動作追蹤測試中，他們比較了動畫參考與機器人實際執(zhí)行的動作。對于站立策略，所有關(guān)節(jié)的平均追蹤誤差是3.87度，標準差是2.40度；對于行走策略，平均誤差是4.02度，標準差是2.01度?？紤]到這是一個如此獨特比例的機器人，這樣的精度相當不錯。

溫度管理系統(tǒng)的效果也得到了驗證。研究人員讓機器人執(zhí)行一個特別費力的動作序列，抬頭向上看，然后慢慢地左右轉(zhuǎn)頭。這個動作會給脖子里負責仰頭的電機造成很大負擔。在沒有溫度管理的策略下，電機溫度在40秒內(nèi)就從室溫飆升到100攝氏度，不得不緊急停機。而使用溫度感知策略的機器人，溫度上升速度明顯變慢，同時動作追蹤精度只有很小的下降。

更有意思的是觀察機器人如何"學會偷懶"。當溫度接近80度的閾值時，機器人會悄悄地調(diào)整頭部姿勢，讓它更趨向于水平。這個調(diào)整需要先多用一點力（把頭從仰望的位置移回來），但長遠來看減少了電機的持續(xù)負擔。這種"短期投資換長期收益"的行為完全是機器人自己通過強化學習摸索出來的，沒有人明確告訴它應(yīng)該這樣做。

腳步聲的降低效果已經(jīng)提到了，13.5分貝的降噪。但數(shù)字無法完全傳達的是，這種差異在實際觀看時非常明顯。論文附帶的補充視頻展示了有降噪訓練和沒有降噪訓練的機器人走路對比，差別一目了然。

那些動畫中理所當然但現(xiàn)實中很難的事

讀到這里，你可能已經(jīng)意識到這項工作的一個有趣悖論：很多在動畫中看起來完全自然的事情，在現(xiàn)實中實現(xiàn)起來卻異常困難。

比如雪寶標志性的"腳跟-腳尖"走路方式。在動畫中，動畫師只需要畫出腳跟先著地、然后滾動到腳尖的動作。但對于一個雙足機器人來說，這種步態(tài)比簡單的"平腳"著地要復(fù)雜得多，因為它涉及到腳與地面接觸點的連續(xù)變化，對平衡控制提出了更高的要求。

研究團隊使用了一種專門的步態(tài)生成工具來創(chuàng)建這種風格化的行走動畫。當他們訓練一個沒有這種腳跟-腳尖動作的策略時，結(jié)果看起來明顯更像"機器人"，少了雪寶那種輕快可愛的感覺。這說明這些看似微小的細節(jié)對于角色可信度有多么重要。

另一個挑戰(zhàn)是機器人與戲服之間的相互作用。戲服不僅僅是被動地穿在機器人身上，它會隨著機器人的運動產(chǎn)生各種力，拉扯、摩擦、纏繞。這些力是非常難以預(yù)測的，因為布料的行為受到很多因素影響，包括它的材質(zhì)、剪裁方式、甚至當天的溫度濕度。

研究團隊沒有嘗試精確建模這些戲服交互。相反，他們在訓練過程中引入了隨機的擾動力，就像給虛擬雪寶設(shè)置一個"困難模式"，時不時有看不見的力推搡它。這樣訓練出來的控制策略會更加魯棒，能夠應(yīng)對各種意外的干擾，包括戲服帶來的那些難以預(yù)測的力。

至頂AI實驗室洞見

迪士尼團隊展示了一種新的機器人設(shè)計思路。傳統(tǒng)的機器人設(shè)計是"功能優(yōu)先"，先確定機器人需要做什么，然后設(shè)計一個最高效的結(jié)構(gòu)來實現(xiàn)這些功能。但雪寶機器人的設(shè)計是"外觀優(yōu)先"，先確定機器人必須看起來像什么，然后在這個約束下想辦法實現(xiàn)功能。這種設(shè)計思路對于娛樂機器人、服務(wù)機器人等需要與人類近距離互動的領(lǐng)域非常有價值。

其次，它提出了一些有普遍意義的技術(shù)解決方案。溫度感知策略可以應(yīng)用于任何使用小型電機驅(qū)動大負載的機器人。腳步聲降低技術(shù)可以用于任何需要安靜運行的行走機器人，想想夜間工作的倉庫機器人，或者在醫(yī)院走廊巡邏的服務(wù)機器人。不對稱腿部設(shè)計的思路可以啟發(fā)其他需要在緊湊空間內(nèi)實現(xiàn)復(fù)雜運動的機器人設(shè)計。

這個項目是藝術(shù)與工程的結(jié)合，需要動畫師的審美眼光來定義什么是"正確的"雪寶，需要機械工程師的巧思來設(shè)計能夠?qū)崿F(xiàn)這些動作的結(jié)構(gòu)，需要控制工程師的智慧來讓機器人學會如何優(yōu)雅地行動，還需要軟件工程師把所有這些整合成一個流暢運行的系統(tǒng)。

下次去迪士尼主題公園時，你可能會遇到一個真的能跟你互動、看起來就像從電影里走出來的雪寶。他會朝你眨眼，揮揮他的樹枝手臂，用那種特有的步態(tài)朝你走來，問你想不想來個"溫暖的擁抱"。而你可能完全不會意識到，在那層柔軟的戲服下面，隱藏著如此精密復(fù)雜的機械和如此聰明的控制系統(tǒng)。

論文地址：https://www.arxiv.org/abs/2512.16705

本文來自至頂AI實驗室，一個專注于探索生成式AI前沿技術(shù)及其應(yīng)用的實驗室。致力于推動生成式AI在各個領(lǐng)域的創(chuàng)新與突破，挖掘其潛在的應(yīng)用場景，為企業(yè)和個人提供切實可行的解決方案。

Q&A

Q1：雪寶機器人的腿為什么設(shè)計成不對稱的？

A：因為雪寶下半身的空間太小，塞不下兩條對稱的腿。設(shè)計成不對稱后，左腿的關(guān)鍵部件朝后、右腿朝前，運動時就不會互相碰撞了。這有點像兩個人在狹窄的過道里側(cè)身錯開才能通過。

Q2：雪寶機器人走路怎么做到不發(fā)出機械聲的？

A：研究團隊在訓練機器人時加入了"懲罰機制"，如果腳落地太重就扣分。經(jīng)過反復(fù)訓練，機器人學會了讓腳輕柔地著地，最終把腳步聲降低了13.5分貝，效果非常明顯。

Q3：雪寶脖子里的小電機怎么支撐那么大的頭不過熱？

A：研究團隊讓機器人學會了"偷懶"。當溫度升高時，控制系統(tǒng)會自動調(diào)整頭部姿勢到更省力的位置，比如從仰頭變成平視。這樣電機就不用那么費力，溫度上升也變慢了。