缓解肩膀电机疲劳（捂脸的真相）：人类跑步时需要双臂前后大幅摆动来抵消双腿摆动带来的旋转惯性。但对于机器人来说，双臂大范围前后摆动会给肩部电机的齿轮带来巨大的、方向不断反转的冲击载荷，导致电机剧烈发热、能耗飙升。算法发现，把双手缩回贴近脸部（质心收拢），不仅能大幅降低机械臂的转动惯量，还能减少肩部受到的应力和发热量。 [1, 2]

用“腰摆”代替“臂摆”：“天工 Omni”拥有非常强劲的腰部关节。为了省下手臂电机的电量并减少磨损，算法选择用夸张的腰部扭转来替代手臂摆动，以此来抵消高速奔跑时下肢对身体产生的扭矩，从而在省电的同时保持机身动态平衡。 [1]

极限前倾借用重力：它的身体倾斜角度远超常人，这在工程上是为了将质心前移，利用重力形成的向前力矩来辅助加速，让每一次大腿向后蹬地都能最大化地转化为向前的推进力。 [1, 2]

如果完全摆脱“人类外形”的限制，工业界造出的高效移动工具是轮子和履带。

即使在“人形”的框架下，机器人的钢铁骨架和电机，也注定了它们不需要生搬硬套人类的肌肉发力方式。

波士顿动力的“魔性调整”：早期的 Atlas 机器人在做后空翻时，AI为了保持平衡，在空中会有一瞬间极其怪异的“疯狂抠脚”或扭动脚踝动作。人类体操运动员绝不会这么做，但对机械足部来说，那是唯一的平衡解。

AlphaGo 的“第37手”：在与李世石的围棋大战中，AlphaGo 下出了人类顶尖棋手认为“完全是下错”的一步棋（五路肩冲）。直到十几手之后，人类才惊觉那一步彻底控制了全局。AI没有人类口耳相传的“定式”包袱。

模拟器里的“作弊”AI：曾有一个研究让AI在虚拟世界里学习走路。结果AI发现系统有个漏洞——只要把腿伸得无限长然后“摔”向终点，速度最快。它没有学会走，它学会了“利用系统漏洞”。这逼得科学家不得不修改物理引擎。