新白娘子传奇

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。现在的隆多自从退役之后，他经常参与一些播客节目，在近日他谈到了詹姆斯加盟76人的决定，他表示：马克西是联盟前五级别的控卫，他们还得到了一个被激怒的杰伦布朗，在这个夏天他所遭受的那些不尊重，当你得到这种状态的球员，或者在他经历了那样一个赛季过后，我笃定他要证明很多东西。这对于整个联盟来说都是非常可怕的，不过其他球队也确实是不适合詹姆斯，我并非有意冒犯这些球队，但是说实话勇士太老了，詹姆斯加盟他们，将会不得不承担太多责任，任务量将会过于繁重，在我看来，热火完全没有足够的投射能力，因此他们在季后赛中不会构成太大的威胁，另一支球队是什么？          我猜或许是骑士，但是他和哈登、米切尔搭档不合适，看看马克西，他在之前一直打无球，大家都在讨论他的特点，他擅长传球和无球跑动，积极抢断以及精准的投篮能力，还有我们刚才提过的安芬尼西蒙斯，他是联盟中我最欣赏的，也是最被低估的控卫之一，76人下赛季的场面会很疯狂。当镜头扫过赛场，全场的呼吸仿佛都停滞了。隆多的分析可以说是非常合理，詹姆斯虽然可以打无球，但是他最擅长的还是有球在手，在去年季后赛我们就见识过了，他能够更好的控场，无球端虽然可以打，但无法发挥最大的价值，他也打得不舒服，所以他和哈登是不兼容的。

三 | 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。

四 | 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。勇士的阵容很适合他，但是勇士的核心太老了，而且他们的伤病也很多，老詹或许要比上赛季效力于湖人时还累。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。

五 |          76人现在这阵容，老詹不需要承担进攻端太多的任务，但是他还有核心的位置，这或许就是老詹最希望看到的球队，虽然加盟这支球队没有情怀可言，但是他能够给这支球队带来足够的流量，而且人家76人的管理层也是非常尊重老詹，到了他这个年龄，尊重和战术地位是非常渴求的，老詹这次的选择，就赢球方面而言，是最明智的。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。

六 |

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。

七 | 首先隆多也说到了马克西、布朗，两位联盟前十五的球员，还有一个MVP恩比德，如果大帝保持健康，这支球队的上限就是总冠军，即便说常规赛大帝打打停停，球队也有足够的实力打进季后赛，他们的容错率太高了。话说到这，大家对于现在的76人有什么想说的？欢迎留言讨论。

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。

八 |

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。

九 |

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 | 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。

十一 | 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。

十二 | 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。

十三 | 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」。

十四 |

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。

十五 | 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。

十六 | 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。

十七 | 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。

十八 | 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。

十九 | 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。大脑下指令的时候，不知道此刻自己的重心压在哪条腿上、右臂还有多少发力余量；小脑执行动作的时候，不知道这一拍是想调动对手还是想直接得分。两边各自最优，合起来却是一个「想得到做不到」或者「做得到想不到」的系统。在打网球这种任务上，稍微慢半拍，结果就是输球。银河星脑的做法是把大脑层（任务理解与战术决策）、小脑层（高动态全身运动控制）和神经控制集成在同一个模型里。按银河通用的说法，这是全球首个模型能同时负责「想清楚」和「做出来」，中间不再有信息损耗。

| 从网球这个任务倒推，这可能是唯一的解法。战术决策离不开对自己身体极限的实时感知，运动控制也离不开对战术意图的理解，两者本来就不该分家。

从不完美的人类数据里学

在虚拟球场里对打一千万次架构之外的另一个问题是：这个模型怎么练出来的？机器人领域的一个传统难题就是——没有数据。

| 语言模型可以吃掉整个互联网的文本，机器人没有这样的互联网。真机采一小时动作数据要一小时，还要人盯着，还会摔坏硬件。这也是为什么过去几年具身智能的进展总是慢于大家的预期。这背后，离不开银河通用核心技术平台「银河星坊」 的支撑。

| 接下来，分两个步骤。第一步，是从「不完美人类数据」里学。

| 人类打网球的动作数据可以采，动作捕捉、视频、穿戴传感器都行。但人类的动作本身不标准，业余选手的确很业余，有多余动作。而职业选手的动作最大化个人运动素质，别人做不来，而且每个人的身高臂展关节角度都跟机器人对不上。传统模仿学习要求示范数据干净、对齐、高质量，这种要求在人类数据上几乎不可能满足。

| 银河星坊数据平台要做的，就是从这堆带噪声、不对齐、良莠不齐的示范里提炼出有用的先验：什么时候该启动，挥拍的大致节奏，身体重心怎么转移，真正学会其中的运动规律。

| 这一步的价值在于冷启动。机器人不用从随机乱动开始摸索，它一上来就大概知道「打网球长什么样」。第二部，就是进虚拟网球世界。在仿真环境里，多个智能体互相对打。不是一个机器人对着发球机练，而是若干个策略各自演化、互为对手。一方学会了压边线，另一方就被迫学会横向大范围移动；一方学会了放小球，另一方就被迫学会快速上网。在这海量的虚拟博弈中，奇迹发生了——「技能涌现」。工程师没有教过它怎么滑步救球，但在无数次没接到球的失败后，模型自己「领悟」了极限伸展的姿态。工程师没有写下倒地后起身的硬代码，但在虚拟世界摔了千万次后，模型自己「学会」了如何调动全身电机重新站立。技能无需手工设计出，在对抗压力下AI学会自学。

| 最后，当这些在虚拟世界中练就神功的「灵魂」，被无损迁移到物理世界的真实机器人躯体中时，一个网球大师，就此诞生！放在整个机器学习的谱系里，这条路走在两个极端中间。

| 纯模仿学习的天花板是示范者的水平，人类教练教不出超过自己的学生，而且人类示范里根本没有「摔倒后怎么爬起来继续打」这种数据。

| 纯强化学习从零开始探索，在网球这种动作空间巨大、奖励稀疏的任务上，搜索成本高到不现实，而且容易学出一些人类完全看不懂的怪异动作，能赢球，但不像打球。先用人类先验打底，再用自主进化拔高。这本身不算新，AlphaGo当年也是先学人类棋谱，再自我对弈。新的地方在于，十年前这套方法在棋盘上跑通，十年后它第一次在需要身体的任务上跑通。某种意义上，这正是AstraTennis与AlphaGo之间最迷人的技术呼应。AlphaGo的时代，智能在棋盘上思考；而这一次，智能开始进入物理世界。

| 这绝不仅是一场网球赛。这个AstraTennis时刻证明：在碳基与硅基共生的新纪元里，中国力量，开始创造更多奇迹。