刚刚,全球首场人机网球赛开战!机器人极限救球,让郑洁看呆了

2026-08-23 9650

新智元报道 中国机器人的AstraTennis时刻,来了。 8月22日,第二届世界人形机器人运动会开幕,中央广播电视总台面向全球直播。 当镜头扫过赛场,全场的呼吸仿佛都停滞了。 球网两侧,一边是人类网球名将,另一边,是一台人形机器人。 这一刻,标志着中国技术创新迎来足以载入史册的具身智能奇点。 全球第一场真正意义上的人机网球对战,正式开打! 世界首次人机对战网球赛 一上来,就是精彩的人机混合网球双打。 令人意外的是,银河星仔的表现非常精彩:它步法矫健,根据需要迅速前后移动,打得十分流畅。 而且,星仔和人类搭档非常默契地形成了一前一后的站位,全力应战对面的对手。 接下来,由网球名将郑洁和银河通用机器人,开展了全世界第一次人机对战的网球单打比赛。 无论是正拍还是反拍,机器人都和人类打得有来有回。 然后,郑洁决定上点难度,打出一个月亮球。 结果,在被对手左右调动的过程中,机器人不小心摔了个四脚到底。 出乎意料的是,下一秒,它居然立刻调整姿势站了起来。 而面对郑洁的切削和旋转,机器人的判断居然也很不错。 终于,郑洁知道不能放水了,开始左右前后分点调动,机器人出人意料地完成一个精彩的跨步,赢得现场喝彩。 比赛结束,机器人的表现让所有人欢呼。 整场比赛里,屈膝、抛球、转体这些动作全都由人形机器人自己完成。 而且,发球时速达到一百多公里,留给它的反应时间只有零点几秒,它却几乎没有掉链子。 这台机器人,正是来自银河通用。 十年前,AlphaGo赢了李世石。十年后国产机器人与网坛顶尖运动员同台竞技。 如果说AlphaGo证明AI能征服数字世界,那么今天,银河通用的国产机器人证明:AI能扛住物理世界的极限压力测试。 它第一次从代码里站了起来,在真实的对抗中奔跑、挥拍、博弈,甚至摔倒后自己爬起,继续战斗。 如此精彩的具身智能AstraTennis时刻,被全球同时见证! 中国机器人的AstraTennis时刻 为什么这场网球赛,能引起全球科技圈的巨大地震? 因为网球,是对具身智能极致的压力测试。 由于反应时间只有零点几秒,这项运动,同时将机器人的感知、决策、全身运动控制和实时博弈能力逼到了物理极限。 而且,打网球比下围棋对AI来说难得多。 毕竟,AlphaGo面对的是19路网格上361个确定的交叉点,对手落子后,它有几十秒甚至几分钟来推演下一步。 那是数字世界的博弈,解空间虽大,但边界清晰,规则恒定。整个世界是静态的、离散的,AI对此一览无余。 虽然这道题的解空间比宇宙原子数还多,但对AI而言这也不过是道难度更大的「数学题」。 但网球场不一样。 球以每小时一百多公里的速度过来,落点受旋转、风、场地摩擦影响,每一拍的物理参数都不重复。 机器人必须在几百毫秒内完成感知、预测、决策、全身协调,同时保持自己不摔倒。对手是打活人,会骗机器人,还会变节奏。 这,就是莫拉维克悖论的现场版。 1988年,卡内基—梅隆大学移动机器人实验室主任汉斯·莫拉维克就指出过:「让计算机在智力测验或下跳棋时表现出成人水平的表现相对容易,但要赋予它们一岁儿童在感知和行动方面的技能则困难甚至不可能。」 三十多年过去,前半句早已兑现,但后半句却很难实现。 所以,这次网球赛真正的意义,要远远大于「机器人会不会打球」。 它问的是:这一次,AI究竟能不能从数字世界走出来,把感知、决策、运动控制和实时博弈在真实物理环境里闭环跑通? AI不能止步于思考,而是要完成从认知决策到全身执行的完整闭环。 这一次,中国企业率先交卷了! 赛场上 ,银河通用机器人的表现,实在令人惊艳。 发球、正手、反手、底线调动、网前截击这些单项能力,在比赛里全部出现了,而且全都是超常发挥。 而双打,考验就更大了。 机器人和人类队友同场,要实时判断谁去接这个球、谁补位,动态调整打法和。 所以,它要理解的不只是球,还有队友下一步想干什么。 高速攻防里,还出现了极限救球的场面。摔倒之后,机器人自己站起来,继续打。 很多人第一反应是:这些单项动作,之前机器人不是做到了吗? 投篮、踢球、跑百米,过去两年人形机器人的视频里似乎什么都有。 但其中最大的差别在于,网球是两个玩家在对抗。 跑步的环境是确定的,网球的每一拍都是对手临时出的新题。跑步可以一个动作练一万遍,网球没有两个完全一样的来球。 能在对抗中站住,才是真正的智能。 大脑和小脑,第一次装在同一个模型里 背后支撑这一切的,是银河通用自研的具身智能大模型「银河星脑」AstraBrain。 它最大的亮点之一,就在于架构选择。 过去行业里的主流做法是分层:一个「大脑」模型负责理解任务、做高层决策,一个「小脑」模块负责实时运动控制,两者之间用接口传递指令。 这种架构的弊端也很直接:大脑想得再清楚,传到小脑已经慢了半拍;小脑动作再标准,不知道大脑为什么要它这么动。 更隐蔽的问题是信息断层。

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