人形机器人上场打网球：首度实现混双与单打对抗

昨夜，随着国家速滑馆“冰丝带”灯光点亮，第二届世界人形机器人运动会拉开帷幕。今年的参赛机器人比去年更灵活、更能打，项目也扩展到了足球、乒乓、网球、啦啦操和拔河等多项运动。开幕式上最吸引眼球的是一场人机网球对抗：先是人机混合双打表演，随后实现了全球首次由人形机器人与人类选手进行的单打较量。

登场的网球机器人与前冠军郑洁、体验官李昀锐同场竞技。比赛中，机器人能自主观测来球、判断轨迹、迅速横移寻位并通过小碎步调整落脚点，转动躯干完成正手与反手回球；在发球、接发、底线拉锯和网前处理等环节都能与人类交替应对。比赛出现小插曲：在连续变线的逼迫下，机器人一度失衡仰面倒地，但很快翻身支撑站起，继续投入比赛，动作干脆利落。

这并非预先编排的“表演动作”，而是真正的实时自主决策：机器人自己看球、预测落点、制定移动与击球策略并完成动作。这一能力的实现离不开一套将感知、决策与执行连接起来的整体方案。银河通用研发的具身智能大模型“银河星脑”（AstraBrain）试图把“认知层”“运动调控层”和神经控制机制结合，使机器人既能理解比赛态势，又能规划并完成高频率的肢体动作。 球友会

在体系分工上，“大脑”承担战术判断与决策，需在短时间内估算来球速度与方向、推测落点并结合自身与对手位置选定回球方式；在双打场景下，还要实时考虑队友与对手的配合与掩护。所谓“小脑”则负责让身体在高速移动中维持动态平衡，使腿部、躯干、手臂与腕部协同完成跑动、挥拍与动作修正，从而产生更连贯、自然的运动表现。

除了运动控制，机器人的“经验”来源同样关键。银河通用通过把人类动作数据转化为可学的样本，并在虚拟网球环境中生成海量训练场景，让智能体反复练习回球、底线移动与落点控制；随后借助 Sim2Real 技术将虚拟训练中形成的技能迁移到现实赛场。由此，每一次镜头下的移动与挥拍，实际上都是数据学习、模型推理与物理执行多环节协同的结果。

这类体育挑战与早期围棋类 AI 的差异在于：棋盘空间有限且规则离散，而真实运动涉及连续的物理变量——高速飞行的球体、对手的即时应变、机器人自身的惯性、摩擦与平衡约束。一项决策能否落地，不仅取决于判断是否正确，也取决于身体能否在物理世界中完成相应动作。 球友会

展望未来，随着感知、控制与模拟训练能力的提升，具备实时决策与稳定动作执行的人形机器人有望成为日常的陪练伙伴，为业余球员提供稳定的训练对象，也为研究如何把智能从虚拟空间带入复杂物理世界提供了新的样本和思路。