身姿挺拔的二足機器人靜靜佇立，似一位蓄勢待發(fā)的運動員。下一刻，它猛地發(fā)力蹬地，身軀騰空而起，隨即輕盈落地。高低起伏的測試坡面上，它步履矯健、奔躍自如。短短幾秒的高動態(tài)爆發(fā)，一連串流暢自然的動作，藏著一位青年科學家的堅守與突破。在科學前沿，香港中文大學機械與自動化系助理教授李鐘毓，不斷挑戰(zhàn)不可能，他以構(gòu)建足式機器人的“小腦”為核心命題，用最優(yōu)控制與強化學習打通仿真與現(xiàn)實的壁壘，讓腿足機器人敏捷、智能、安全。

▲李鐘毓

硬核初心 逐夢科創(chuàng)

95后李鐘毓，年少便心懷科創(chuàng)之志。2014年，考入浙江大學竺可楨學院混合班，主修機械電子工程專業(yè)，并非隨意選擇，而是源于他對機器人純粹的興趣。他感到，機器人不是簡單的機械裝置，而是機械、電子、軟件深度協(xié)同的復雜系統(tǒng)。唯有吃透底層硬件，洞悉系統(tǒng)本質(zhì)，才能真正理解機器人。

雖已具備較強的編程能力，但李鐘毓跳出舒適區(qū)，一頭扎進硬件世界。從機械結(jié)構(gòu)設計、電子電路原理到控制系統(tǒng)搭建，他不放過任何一個環(huán)節(jié)。他堅信，編程與算法是機器人的“大腦”，但硬件與機電融合是機器人的“筋骨”，沒有強健的筋骨，再聰明的大腦也無法落地。在浙大的實驗室，他組裝硬件、調(diào)試系統(tǒng)，在一次次失敗重來中，完成著科研思維的早期熏陶。

本科階段的積累，讓李鐘毓擁有了較為全面的知識體系。大四時，他被邀請赴卡內(nèi)基梅隆大學（CMU）訪問研究。一年里，他接觸到全球頂尖的機器人平臺，獨立負責三維球上自平衡機器人自主導盲的項目，探索機器人導盲這一極具社會價值的課題。為模擬盲人真實場景，他蒙上雙眼，一遍遍測試機器人的避障效果；從人體識別、路徑規(guī)劃，到人機交互、動態(tài)控制，他打通了從底層硬件到上層算法的全鏈路。從0到1的研發(fā)經(jīng)歷，讓他深刻體會到機器人軟硬結(jié)合的核心要義。

彼時的機器人領域，還停留在實驗室探索階段。工業(yè)機器人以機械臂為主，自動駕駛剛剛起步，海外頂尖實驗室依靠長期積累形成硬件壁壘。而李鐘毓在CMU的經(jīng)歷，讓他堅定了未來方向——做高動態(tài)、高敏捷的腿足機器人。他被波士頓動力二足機器人跑跳的視頻深深震撼，心中埋下一顆種子：要讓機器像人一樣優(yōu)雅、敏捷、自主地運動，從實驗室走向現(xiàn)實生活。

孤勇拓荒 智創(chuàng)靈動

在CMU表現(xiàn)出色，李鐘毓被推薦至加州大學伯克利分校，在考希爾·斯里納斯（Koushil Sreenath）教授指導下攻讀博士學位。他趕上了一個千載難逢的機遇——商業(yè)化二足機器人Cassie正式落地。此前，全球?qū)嶒炇叶家獜牧恪皵€”機器人，而他成為最早一批使用商業(yè)化二足機器人平臺開展研究的學者，得以拋開硬件搭建的繁瑣，專注于算法突破與技術(shù)創(chuàng)新。

6年博士生涯，李鐘毓始終圍繞一個核心命題展開研究。他借鑒人類小腦的生理功能——負責全身動作協(xié)調(diào)、自適應控制與本能避險，致力于為腿足機器人打造類似“小腦”的控制系統(tǒng)，實現(xiàn)穩(wěn)定、敏捷的自主運動。他定下三大目標：提升機器人的敏捷性、智能性與安全性。

研究初始，李鐘毓就選擇了一個極具創(chuàng)新性的課題——讓機器人復現(xiàn)動畫中的擬人化動作。此前，機器人只能完成僵硬、簡單的行走動作。這是一條無人走過的路。動畫設計領域從不考慮機器人的物理限制，而機器人有嚴格的關(guān)節(jié)限位、動力學約束，稍不注意就會傾倒。無現(xiàn)成代碼，無參考方案，他從零開始跨界學習動畫設計，再將動畫軌跡轉(zhuǎn)化為機器人可執(zhí)行的指令。面對長軌跡優(yōu)化無法實時求解、高維非線性系統(tǒng)難以控制的難題，他創(chuàng)新性提出“離線精細化優(yōu)化+在線簡單追蹤”策略，將長軌跡分段優(yōu)化后再拼接，成功打通“動畫設計—算法轉(zhuǎn)化—真機執(zhí)行”的全流程。

這項成果讓二足機器人首次做出擬人化的夸張動作，驚艷了機器人領域，成功入圍機器人頂會最佳論文。但李鐘毓清醒認識到，基于模型的優(yōu)化控制存在致命短板：調(diào)參繁瑣，無法適應硬件變化，難以實現(xiàn)高動態(tài)動作。要讓機器人真正像人一樣運動，必須尋找全新的技術(shù)路徑。

當學界還在堅守基于模型的優(yōu)化控制時，李鐘毓做出一個大膽決定——轉(zhuǎn)向強化學習。在當時，這是一個極具爭議的選擇。主流觀點認為，強化學習只能在仿真中運行，無法成功部署到真實二足機器人上。但他堅信，強化學習是讓機器人“自主學習”的好路徑。就像人類孩童學走路，無須復雜的數(shù)學建模，而是通過嘗試、犯錯、獲得反饋，最終學會穩(wěn)定行走。他與伯克利強化學習團隊合作，向未知領域發(fā)起沖擊，接連攻克兩大世界級難題。

第一個難題是從仿真到現(xiàn)實的遷移鴻溝。仿真機器人參數(shù)與真機存在巨大差異，關(guān)節(jié)摩擦、質(zhì)量分布、電機響應都無法完全匹配，在仿真中訓練完美的策略，到了真機上往往直接失效。李鐘毓使用域隨機化策略，讓機器人適應各種不同的物理參數(shù)，同時提出在神經(jīng)網(wǎng)絡中同時融入長短時序歷史信息，讓控制器隱式感知真機狀態(tài)并能做出快速反應，最終完美解決從仿真到現(xiàn)實的遷移問題。

第二個難題是高維機器人強化學習的局部最優(yōu)陷阱。二足機器人有20多個自由度，單一的獎勵函數(shù)很容易讓機器人學到“投機取巧”的動作。他引入人類運動參考軌跡，創(chuàng)新性地結(jié)合分階段學習，讓機器人既能以人類自然動作為基準，又能不局限于參考軌跡，學會多樣、穩(wěn)定、優(yōu)雅的步態(tài)，徹底擺脫局部最優(yōu)。

2021年，李鐘毓的第一篇強化學習論文發(fā)表，在領域內(nèi)引起轟動。他證明，強化學習不僅能在真實二足機器人上運行，性能還遠超傳統(tǒng)控制器。實驗中，機器人傾斜至45度瀕臨傾倒，卻能憑借學習到的策略，下意識回收腿部、快速回正，實現(xiàn)了類似人類的本能反應。這是傳統(tǒng)控制方法無法完成的任務，也讓全球研究者開始正視強化學習在腿足機器人領域的巨大潛力。

科研從來不是一帆風順。讓李鐘毓印象最深的，是機器人立定跳遠課題的研發(fā)。完成基礎行走步態(tài)后，他想挑戰(zhàn)更高難度的動態(tài)動作。出于安全考慮，他選擇立定跳遠作為突破口，本以為能快速實現(xiàn)，卻未想到這一跳，耗費了他整整1年時間。

高爆發(fā)起跳、高沖擊落地、瞬間回正平衡，整套動作不足1秒，卻融合了極致的動力學挑戰(zhàn)。機器人頻繁摔倒、硬件磨損嚴重、算法始終無法收斂，一次次失敗，讓他身心俱疲。但骨子里的不服輸，導師的鼓勵，支撐他在困境中繼續(xù)探索。他把問題拆解，一次次分析失敗原因。就在快要放棄的最后一周，奇跡發(fā)生了——算法收斂，機器人穩(wěn)穩(wěn)起跳、完美落地，成功完成了立定跳遠動作。

這次突破，讓李鐘毓更加堅信：成功往往藏在“再堅持一周”的勇氣里。也正是這份堅守，讓他的研究屢獲佳績：Cassie立定跳遠1.4米、跳上0.44米高臺，一套算法實現(xiàn)19種高動態(tài)動作，完成全球首次二足機器人400米跑、在不同地形上的奔跑，成果登上機器人頂刊封面，成為行業(yè)通用運動控制策略的奠基性工作。

6年時間，李鐘毓從零開始，打造“機器人小腦”系統(tǒng)。他讓二足機器人能跑、能跳、能避障，讓四足機器人化身導盲犬、足球射手，顛覆了腿足機器人的控制范式，也成為全球較早將強化學習落地二足機器人真機控制的前沿學者之一。

青年銳氣 求索無疆

作為前沿青年科學家，李鐘毓身上有凜冽的銳氣：不迷信權(quán)威，不畏懼困難，不滿足現(xiàn)狀，用一次次突破定義新的可能。他亦是一位有情懷的研究者。早在CMU期間，他就專注于導盲機器人研究，后在伯克利開發(fā)出世界第一款導盲機器狗，希望用機器人替代稀缺、昂貴的導盲犬，幫助視障人群獨立出行。他認為，機器人的使命是服務人類，成為人類的伙伴。因此，他的研究不僅追求技術(shù)上的極致，更關(guān)注安全性、實用性與人文價值，致力于打造可靠、貼近生活的機器人系統(tǒng)。

2025年從伯克利博士畢業(yè)，李鐘毓選擇到香港中文大學（簡稱“港中大”），開啟科研生涯的新篇章。選擇香港，既是因早年與港中大的合作淵源，更是因這里背靠內(nèi)地完善的機器人供應鏈，能夠?qū)崿F(xiàn)學術(shù)研究與產(chǎn)業(yè)工程的完美融合。他見證了中國機器人硬件從被海外限制，到如今全球?qū)嶒炇叶荚谑褂弥袊布木薮筠D(zhuǎn)變，堅信靠近供應鏈、聯(lián)動產(chǎn)業(yè)界，才能讓科研成果更快落地。

在港中大，李鐘毓的研究方向更加宏大：聚焦人形機器人與具身智能，打通全身運動控制、靈巧操作、多模態(tài)感知、機器人大模型的全技術(shù)鏈。他希望把機器人的“小腦”（運動控制）與 “大腦”（智能決策）結(jié)合，讓機器人不僅能跑能跳，還能完成各種復雜任務。他的夢想從未改變：打造敏捷、智能、安全的機器人，讓它們成為人類的好伙伴。

在李鐘毓的藍圖里，未來的機器人可以走進工廠、走進家庭、走進社會的每一個角落。前路漫漫，亦有荊棘，他堅信熱愛可抵歲月漫長，未來的生活，會因機器人而更加美好。