从复杂地形到复杂网络：声网 × 联想的轮足机器人远控实践

10 月 23 日至 24 日，在 iRTE2026 实时智能大会上，联想轮足机器人 MC 亮相声网展台。作为一款小型行业级四轮足具身智能平台，MC 兼顾轮式移动效率与足式越障能力，并已接入声网远程操控解决方案，支持实时画面回传与远程运动控制。

依托声网 SD-RTN™ 全球实时传输网络，双方将低延迟实时音视频与高可靠控制信令能力应用于轮足机器人，让操作者能够跨越地域限制，实时了解机器人所处环境并进行远程操作，为园区巡逻、物流转运等应用场景提供技术支撑。

轮足融合，让机器人适应更多复杂地形

在园区巡逻、物流转运等场景中，机器人需要面对复杂多变的地形。平坦道路、建筑入口的台阶、楼宇之间的坡道，以及室内外不同的地面条件，都对机器人的移动能力提出了更高要求。

联想轮足机器人 MC 采用轻量化、模块化设计，将轮式机器人的高效移动与足式机器人的越障能力相结合。其最大越障高度可达 65cm，最大续航里程约 9km，能够灵活通过连续楼梯，并支持快速换电，兼顾复杂地形适应能力与持续作业需求。

围绕 MC 平台，联想已推出安防巡逻、物流转运及教育实训等解决方案。其中，物流转运方案结合智能调度与复杂路径规划，面向生物化工园区、酒店园区、景区等场景，支持跨建筑、跨楼层及非结构化环境下的无人化运输。

当机器人能够进入更多区域、执行更复杂的任务，远程操控也成为实际应用中的重要能力。操作人员需要及时获取现场画面，在遇到特殊情况时进行远程干预。而在复杂网络环境下，如何保障画面清晰、指令及时、连接稳定，也成为机器人远程操控需要解决的关键问题。

控制信令延迟100ms以内，让远程操控更及时、更可靠

远程操控机器人，需要让现场画面、控制指令与设备响应保持紧密协同。当操作者与机器人相隔较远时，现场画面延迟、控制指令滞后或丢失，都可能影响操作的准确性与安全性。尤其在机器人持续移动、网络环境不断变化的情况下，远程操控对实时通信链路的稳定性与可靠性提出了更高要求。

在双方合作中，声网为联想轮足机器人 MC 提供的远程操控解决方案，将 RTC 实时音视频与 RTM 实时信令相结合，支撑机器人从现场画面回传、远程判断到控制指令下发的完整操控链路。

在控制指令传输方面，声网 RTM 支持低延时与高可靠的信令传输模式，可根据业务需求优先保障操控即时性，或加强关键指令的可靠送达。依托覆盖全球 200 多个国家和地区的 SD-RTN™ 全球实时传输网络，声网远程操控方案具备以下技术能力：

· 低延迟：控制信令延迟在 100ms 以内，全球网络延时中位数仅 76ms。

·高可靠：在 70% 丢包的极端弱网环境下，控制信令仍具备近乎 100% 的到达保障。

·跨地域：支持跨区域、跨城市及不同网络环境下的实时控制指令传输。

在实时音视频方面，声网 RTC 支持高清、低延迟的现场画面回传，帮助操作者及时获取机器人周围环境信息，为远程判断和精准操控提供支持。

声网 RTC 可实现端到端音视频延迟稳定低于200ms，全球延迟达标率达到99.9%+。同时，方案支持根据网络状态动态调整码率、分辨率和帧率，即使在 80% 音视频丢包的极端弱网环境下，也具备抗丢包与网络自适应能力，减少网络波动对远程查看与操控的影响。

对于持续移动的轮足机器人而言，网络信号与带宽条件可能随时变化。声网通过智能路由调度、抗弱网传输及网络自适应能力，为实时画面和控制信令提供稳定的传输保障，帮助操作者在复杂网络环境下保持连续、可靠的远程操控体验。

此外，声网通过 RTC 与 RTM 一体化接入，为机器人厂商提供统一的实时通信底座，减少音视频与控制信令分别建设和维护的复杂度，帮助机器人产品更高效地集成远程操控能力。

从轮足机器人出发，拓展更多智能终端应用

在联想轮足机器人 MC 面向的园区安防、物流转运等应用场景中，机器人可以结合自主导航、环境感知与智能调度能力执行日常任务。工作人员则能够通过实时画面了解现场，在遇到异常情况或需要人工判断时，远程参与控制。

自主作业与远程操控相结合，可为机器人应对复杂环境提供了更灵活的工作方式，也为多区域、跨地域的设备部署与管理创造了条件。

此次声网与联想的合作，将轮足机器人的灵活移动与复杂地形适应能力，与声网低延迟、高可靠的实时互动技术相结合，为移动机器人的远程操控提供了新的合作实践。

从无人机的低空图传、无人矿车的矿区运输，到无人配送车的末端物流、轮足机器人的巡检转运，远程操控正走进越来越多的产业场景。声网已在无人机、机器人等领域积累了合作实践，并持续拓展实时互动技术在更多设备中的应用。

面向具身智能的发展，声网还将进一步推动实时互动与对话式 AI 能力融合，让机器人能够实时感知、理解并回应人的需求，实现更加自然的人机交互。未来，声网期待携手更多产业伙伴，围绕实时交互与远程操控两大方向，推动更多智能设备进入真实业务场景。