當機器人站上網球場：AI叩響物理世界之門

在剛剛於深圳結束的2026年比利·簡·金杯總決賽上，除了「女子網球世界盃」的激烈角逐，另一場引人矚目的「人機大戰」也在春繭體育館上演。已退役的網球名將王薔站在球網一側，她的對手不是人類選手，而是一台雙輪足具身網球機器人TENNIIX ULTRA MAX，機器人自主移動、變換球路，平擊、上旋、月亮球交替輸出。

網球的「阿爾法狗」時刻來了嗎？機器人公司為何扎堆搞體育？從體育這面鏡子中，又能照見未來人與AI怎樣的關係？記者採訪了機器人的聯合開發者英漢思動力創始人朱瀚琦。

兩個月跑出「深圳速度」

對王薔這樣的前職業選手而言，機器人輸出的高速多變球路，已經帶來真實對抗壓力。而不少業餘愛好者在與機器人進行試打後，都表示相比傳統發球機，與機器人對練更有「真實對抗的感覺」。

朱瀚琦說，讓職業球員感到壓力和業餘球員產生對抗感的原因，是通過「雙腿」站立的機器人，擊球點高度可以達到1.2米，未來還可以通過蹲起和跳躍，把出球高度控制在1米至1.8米之間。而當機器人的出球點高過球網之後，機器人便可打出由上而下、頗具進攻性的擊球。

朱瀚琦介紹，這款機器人由深圳企業英漢思動力和逐際動力聯合開發，英漢思動力負責擊球的「上半身」，逐際動力負責移動的「下半身」。從立項到工程樣機亮相比利·簡·金杯賽場，僅用了兩個多月的時間。

「團隊依託仿真工具鏈，在虛擬環境完成海量算法試錯，把大量原本需要實物反覆實驗的工作放在計算機中完成，極大壓縮研發周期。但仿真不能替代真實世界，樣機出來之後，還要面對一整套複雜的供應鏈協同問題。這正是珠三角硬件產業的獨特優勢。全部打樣、迭代、製造流程，都可以在珠三角的產業圈內閉環完成。平均打樣迭代周期壓縮至兩周：一周完成設計，一周加工打樣拿回測試，反覆迭代兩三輪，就可以實現可用版本。」他說。

不過，賽場亮相不等於產品落地。朱瀚琦將當前狀態形容為「萬里長征第一步」。目前僅完成了功能展示，距離面向市場交付，還需要攻克可生產性、可維修性、成本控制、商業落地等多重關卡，預計還需8至10個月才能實現量產。

「新一代機器人可以實時感知球場環境、分析擊球動作、判斷來球落點，對端側芯片、雲端算力都提出高要求，而國內完整的軟硬件供應鏈體系，給這類創新產品提供了生長土壤。」朱瀚琦說。

機器人為何扎堆體育

不久前，第二屆世界人形機器人運動會在北京國家速滑館「冰絲帶」舉行，兩千多台機器人同台競技，機器人頻頻跑出快於人類的紀錄，足球、乒乓球、武術等項目輪番上演。為何體育成為具身智能企業扎堆投入的賽道？這僅僅是為了品牌營銷和曝光嗎？

朱瀚琦認為，體育其實是具身智能天然的試驗場。

首先，體育場景擁有三大特質：規則邊界清晰、數據維度可控、參與者意圖明確。對比家庭場景和城市開放環境，家庭生活中存在大量難以預測的需求和行為，體育運動目標簡單純粹。

其次，對機器人而言，體育競技是一套完整的壓力測試：機器視覺實時感知環境，「大腦」快速決策，「身體」高速執行動作，還要處理大量真實世界的微小擾動，全部鏈路要在極短時間內形成閉環。如果體育場景都跑不通，那麼家庭服務、工業場景的落地，就無從談起。

第三，體育自帶商業閉環。體育用戶具備付費意願與消費能力，而商業的收入可以反哺技術迭代，不需要長期依賴資本輸血。先在體育場景跑通商業模式，沉澱成熟的硬件本體、大模型、數據體系，之後向工業、家庭服務等更大場景遷移，是一條現實可行的產業路徑。

朱瀚琦舉例，英漢思動力發球機用戶的月活躍率在70%至80%之間，每月產生10到20萬場網球對戰數據，在合規脫敏前提下完成數據沉澱，用於訓練網球場景的AI模型。他認為，海量真實用戶對戰數據是企業的核心壁壘，而機器人產業的終局不會是一家公司包攬全部，而是AI模型廠商、機器人本體企業、垂類數據產品公司分工協作的生態。對於終端硬件企業而言，真實場景數據則是訓練垂類模型的重要「燃料」。

AI從棋盤走向現實

回望人工智能與體育交織的歷史，一條清晰的進化路徑徐徐展開——1997年，IBM深藍戰勝國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫，這是依靠強大算力完成棋盤內的計算博弈；2016年，AlphaGo擊敗李世石，2017年又戰勝柯潔。在更為複雜的圍棋博弈中，機器展示出許多不同於傳統人類棋風的着法。此後，AI逐漸成為不少職業棋手訓練和研究的重要工具，也推動圍棋定式、布局等理念不斷更新。

這些具有廣泛影響力的人機對抗，主要發生在棋盤這一規則明確、信息高度結構化的「符號世界」中。而當網球機器人站在人類對面、人形機器人在跑道和球場上奔跑，人工智能踏入充滿噪聲、摩擦、重力和形變的真實物理世界。光線變化、地面摩擦、球體旋轉、溫度濕度，無數變量每時每刻都在擾動。AI不再僅僅做推演計算，還要控制實體硬件完成感知、決策、執行、反饋的完整閉環。

AlphaGo戰勝頂尖人類棋手後，一度引發人們對職業棋手價值和圍棋未來的討論。此後，越來越多棋手開始把AI作為訓練和研究工具，而人與人之間的圍棋對決依然具有獨特魅力。

在朱瀚琦看來，技術上把網球機器人的出球速度提升到每小時200至250公里並不困難，網球的「阿爾法狗」時刻很快就會到來，但人們不必為打不過機器人而悲傷。他認為，未來網球機器人更重要的角色將是高級陪練，幫助運動員突破自身訓練邊界，加速網球技戰術的迭代進化，就像今天圍棋棋手藉助AI開拓新思路一樣。

「機器人採集海量高水平對戰數據之後，可以模擬世界頂尖選手的技戰術風格，在模擬環境中進行百萬次推演，再遷移到現實設備。頂尖選手找不到更強人類對手的時候，可以依靠機器人製造出從未見過的球路，倒逼運動員突破原有認知邊界，推動整個運動向前發展。」朱瀚琦說。

未來，人與AI如何相處？我們從機器人與體育的交織中，或許也能窺見一斑。

（來源：新華社）