知识卡片：37公斤人形机器人拉动1.4吨汽车破纪录（Thor全身控制模型）

一句话结论

星源智与智源研究院联合研发的 Thor 全身控制模型，让一台自重 37.15kg 的人形机器人拉动 1434kg 汽车并双足行进 9.92 米，创下“40kg 以下人形机器人拉动最重汽车”吉尼斯世界纪录；其核心增量是把“力自适应躯干倾斜”显式写成训练奖励。

事件概述或研究问题

• 研究/发布主体：星源智（Xingyuanzhi，英文名待核实）与智源研究院（BAAI）联合研发；具体机器人本体型号、发布时间与地点未在材料中给出，待核实。
• 目标问题：在强外力交互（拉拽、推门、拖拽）场景下，人形机器人如何在双足不稳、接触力不确定的条件下保持全身稳定并持续输出有效拉力。
• 记录口径：以 37.15kg 自重拉动 1434kg 汽车、双足行进 9.92 米，对应“40kg 以下人形机器人拉动最重汽车”类别的吉尼斯世界纪录；记录认证机构、认证日期与官方类别名称待核实。

方法/产品要点

• Thor 全身控制模型：面向人形机器人的全身控制策略。
• FAT2（力自适应躯干倾斜奖励，Force-Adaptive Torso Tilt）：材料给出的核心方法命名；通过奖励项让机器人根据受力情况自适应调整躯干倾角，把“身体姿势”作为输出拉力的杠杆，而非仅靠上肢或步态。奖励函数的具体形式、阈值与参数待核实。
• 三策略架构联合训练：下肢、腰部、上肢分别建模为独立策略并联合训练，形成分层但协同的全身控制。
• 材料未说明训练是仿真为主、真机微调，还是纯真机强化学习；训练数据规模、算力与训练时长均待核实。

主要结果或产业意义

• 记录表现：37.15kg 自重 + 1434kg 汽车 + 双足行进 9.92 米（负载约为自重的 38.6 倍）。
• 真机峰值拉力 167.7N，材料称约相当于自重的 48%；该换算与给出的自重数值量级接近，但测量方式（力传感器位置、牵引角度、地面摩擦条件）待核实。
• 相对基线的整体提升约 68.9%；其中 FAT2 奖励被认为贡献约 80%—90% 的增益。这里的“整体提升”对应哪一指标（拉力峰值/行进距离/成功率）待核实。
• 能力外延：已拓展至开启约 60N 消防门、拖拽 85kg 吊架、白板擦拭等任务，指向“强交互下的全身稳定控制”这一通用能力，而非单次记录动作。

为什么重要

• 从“走得好”转向“干得动”：人形机器人的公开叙事长期围绕行走、跑跳、后空翻等运动能力，本条把评价轴拉向“对外做功”——持续输出接触力并保持平衡，这正是工业与应急场景的真实门槛。
• 奖励设计的可迁移性：FAT2 的思路（把受力与躯干姿态耦合进奖励）不依赖特定硬件，理论上可复用到搬运、开门、推车等任务，是对“全身控制 = 分层策略 + 力感知”路线的一次公开验证。
• 与既有卡片脉络的关系：当前已有卡片主要覆盖 AI 治理框架（NIST AI RMF）、AI 研究趋势（Epoch AI）与 LLM 基础设施（OpenRouter），均属“软件与制度层”。本条是这批卡片中第一条具身智能/机器人硬件层的事实条目，补上了“模型能力如何落到物理世界”的一端；后续若出现同团队或同类全身控制工作的更新，可在此条基础上追踪“交互力上限是否继续提高”。

局限与不确定性

• 单点演示 ≠ 通用能力：拉动汽车是一次性记录挑战，地面材质、轮胎气压、是否解除手刹、有无牵引角度优化等条件会显著影响所需拉力，材料未披露，待核实。
• 信息源单一：材料出自腾讯研究院 AI 速递对该事件的转述，未见论文、技术报告或吉尼斯官方页面原文；模型架构细节与消融实验数据待核实。
• 命名与主体关系不清：星源智与智源研究院的分工（算法/本体/场地）、星源智的机构背景与英文名待核实；机器人本体是否为自研亦待核实。
• 指标口径不明：“约 80%—90% 增益来自 FAT2”属概括性表述，缺少基线定义、随机种子与统计显著性信息。
• 日期存疑：所引速递标注为 2026-09-29，与记录事件的实际发生时间是否一致待核实。
• 材料未提及成本、量产状态、续航与安全认证，因此不能据此推断产品化进度。

可用于图书/PPT/简报的角度

• 对比页：“会走路”与“能出力”——列出行走类里程碑与本条拉拽类里程碑，说明人形机器人能力评价维度正在分叉。
• 方法页：以 FAT2 为例讲“奖励函数即产品定义”——把物理直觉（受力大就前倾）写成可优化目标，是具身智能中少见的可解释设计案例。
• 数字页：37.15kg / 1434kg / 9.92m / 167.7N / +68.9% 五个数字组成的单页视觉冲击。
• 产业页：从消防门、吊架、白板擦拭三项任务反推潜在落地场景（应急、仓储、物业/服务），并标注当前仅为能力演示。
• 批判页：以本条为样本讲“纪录式发布”的信息缺口清单——本体型号、测试条件、第三方认证、可复现性。

原始材料

• 英文标题（源自父级速递页面标题）：Tencent Research Institute AI Express 20260929（原件为中文标题“腾讯研究院AI速递 20260929”，英文标题为对应译名，待核实是否存在官方英文名）
• 英文关键词：humanoid robot, whole-body control, force-adaptive torso tilt (FAT2), loco-manipulation, Guinness World Record
• 条目来源：腾讯研究院 AI 速递 20260929，第八条“37公斤人形机器人拉动1.4吨汽车破纪录”
• 父级页面 URL：https://m.sohu.com/a/1081963024_455313?scm=10001.325_13-325_13.0.0-0-0-0-0.5_1334
• 本卡片引用 URL：https://m.sohu.com/a/1081963024_455313?scm=10001.325_13-325_13.0.0-0-0-0-0.5_1334&digest_item=8
• 一手材料（论文、技术博客、吉尼斯官方记录页）：材料中未提供，待核实