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      Nature封面:機器人乒乓球干翻人類職業選手

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      henry 發自 凹非寺
      量子位 | 公眾號 QbitAI

      要說也真夠逗的,索尼的機器人又開始找畫面了。

      搭了個乒乓球臺子,直接找職業選手開干。



      一臺8自由度的機械臂,對戰日本elite級選手5場3勝2負。

      后面半年,陸續打贏了幾位日本職業選手,包括2019年美國公開賽女單亞軍平真由香(GPT說相當于國內省隊主力),以及WTT世界排名第25位的木原美悠。

      它打起來畫面大概是這樣的。

      背后研究嘛,Nature也相當賞臉,直接給了個封面。



      雖說伯克利去年就能讓宇樹G1和人類連拍106板了,港大Smash也能讓G1在室外打乒乓球。

      不過這里得老實說一句,HITTER和SMASH都不處理球的旋轉,打的是陪練配合的平球,真扛不住職業選手那種旋轉。Ace正經實打的,這個硬功夫人家確實做到了。

      (完整幕后比賽視頻可參考:https://www.youtube.com/watch?v=FrGq8ltb-_E)

      這場球是怎么打的

      規則全按國際乒聯(ITTF)標準來,先到11分贏,場地都是正規比賽場地。

      對手則分兩檔。

      第一檔是elite級,定義為至少10年訓練、每周20小時以上的業余精英,5位(3女2男)。

      第二檔是職業,日本T聯賽現役的兩位,Minami Ando和曾根翔。

      這些球員此前全都沒見過Ace。沒有針對性錄像訓練,沒有定制策略,上場就打。

      結果,2025年4月在東京打的那一輪。Ace對elite 3勝2負,13局里贏7局。

      對職業選手0勝2負,7局里搶下1局。

      還算不錯。



      論文提交之后,索尼沒停手。

      2025年12月又打了一輪,這次Ace贏下了平真由香。2026年3月又打了一輪,Ace贏下包括木原美悠在內的三位職業選手。

      據SonyAI DirectorPeter Dürr說,這次Ace的出球更快、落點更貼近球臺邊緣、回合節奏也更緊湊。

      Ace從看見球到揮出拍,端到端20.2毫秒。頂級人類球員,230毫秒。

      相差十倍。

      這是怎么做到的

      Ace的整套系統拆成三塊,看、想、做。

      看這一塊,9臺APS相機擺在球臺四周,每臺配一塊FPGA芯片,相機本地先做二維小球檢測,只把壓縮后的結果傳到中央服務器,再做三維定位。

      整套跑完10.2毫秒,空間誤差3毫米。



      但知道球在哪還不夠,還得知道球怎么轉。旋轉決定球落臺后會怎么反彈,決定你要怎么揮拍。

      索尼的辦法是用自家的事件相機(event-basedvisionsensor),傳統相機像連拍,事件相機只在畫面有變化的像素上報數據,天然低延遲。

      配一套叫gaze control system的裝置,三塊可轉鏡片追著球走,一顆可電控變焦的長焦鏡頭讓球一直清晰,三套從不同角度盯球上的logo怎么翻,算出角速度。

      刷新率400到700Hz,平均誤差24.8弧度/秒。

      想這一塊,是一個深度強化學習策略,每32毫秒(31.25Hz)讀一次球和機械臂狀態,輸出動作。



      訓練算法是SAC(Soft Actor-Critic),很古典。

      但有一個關鍵設計叫privileged critic,訓練時給critic(評判者)喂仿真里的真值,給policy(決策者)只喂帶噪聲的傳感器歷史。

      讓老師看參考答案,讓學生只能看模糊照片解題。學生被迫學會自己做傳感器融合和軌跡預測,沒人教它,它自己摸出來。

      整套策略完全在仿真里訓練,沒碰過一個真球。部署到真機上直接就能用。

      作者Peter Dürr自己承認這個路徑他一開始不信,后來被結果打臉。

      做這一塊,機械臂是定制的,8個自由度(2個直線關節負責沿球臺前后左右平移,6個旋轉關節負責球拍姿態和速度),Scalmalloy合金3D打印,做了拓撲優化,又輕又穩。



      末端是一片蝴蝶D05膠皮配VICTASZX-GEAROUT底板,跟日本職業選手用的套膠一個級別。球拍旁邊還掛了個小杯子,單臂發球的時候托球用。

      所有電機1毫秒同步一次,位置跟蹤延遲不到5毫秒,最大揮拍速度對標職業選手正手強攻時的20米/秒。

      看+想+做,加起來20.2毫秒。

      One more thing

      實話說,看到這篇Nature的時候,第一反應不是「好厲害」,是「索尼還在做機器人啊」。

      二十年前,機器人的第一梯隊毫無疑問是日本。

      1999年索尼出AIBO機器狗,3000美元一只,20分鐘賣光,賣了15萬只。



      2003年索尼又出QRIO,全球第一款能雙足奔跑的人形機器人。本田的ASIMO跟各國政要握手敲鐘,豐田的機器人會吹小號。

      那時候美國人要看機器人,得飛東京。

      然而,好景不長。

      那會兒的機器人只能表演,不能干活。表演沒法撐起研發成本,做成了科技花瓶,長此以往,自然是賣不動就砍。

      2006年1月26日,索尼一天之內砍了AIBO和QRIO兩個項目。

      2018年ASIMO也停產。日本千葉縣的光福寺,每年給報廢的AIBO辦超度法事,一次800只。

      快進到2025年,全球人形機器人出貨1.3萬臺,中國占90%以上,前六名全是中國公司,日本沒有一家上榜。

      機器人這件事,已經是中美的游戲了。

      Ace的共同作者里,有一個人叫Hiroaki Kitano(北野宏明),索尼計算機科學實驗室的CEO。



      他正是當年AIBO的發起人,人稱AIBO之父,QRIO也是他帶出來的,RoboCup也是他搞的。

      兩個項目2006年被砍,他沒走,熬了快二十年,熬到這篇Nature。

      雖然形態上還是一臺不會動的機械臂,雖然窗外的中國人形機器人已經在春晚上扎堆跑武術。

      但能回到牌桌,可能已經很好了吧?

      [1]https://www.nature.com/articles/s41586-026-10338-5#MOESM1

      [2]https://scholar.google.com/citations?user=027fc-oAAAAJ&hl=ja

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