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澳大利亞《對話》雜志網站在5月2日的報道中指出，機器人正勇敢闖入體育領域，改寫運動與科技邊界。它們有望成為人類精英選手的“陪練”，其在動態(tài)、不可預測的環(huán)境中，學習移動、反應和交互的能力，也將推動其他領域的發(fā)展。

與人類運動員有根本不同

訓練機器人進行體育運動，與訓練人類運動員有著根本區(qū)別。

人類運動員通過實踐、指導和經驗學習，不斷適應變化中的條件。體育科學常將此描述為“感知與行動”的緊密耦合，即人類在一個連續(xù)的循環(huán)中觀察、判斷和行動。

相比之下，機器人依賴模擬、數(shù)據(jù)和控制算法的組合進行訓練。工程師構建精細的虛擬環(huán)境，讓機器人可“練習”數(shù)百萬次。它們學習如何追蹤物體、預測軌跡并協(xié)調身體。有時，運動分析技術還被用來捕捉運動員的動作，供機器人模仿。

機器人在籃球和足球領域取得了一定進展。它們已從簡單定位球，逐步發(fā)展到能進行團隊協(xié)作、戰(zhàn)術決策和適應對手。例如豐田公司發(fā)布的最新一代籃球機器人CUE7，就整合了視覺、運動規(guī)劃與控制技術，以完成目標識別、距離估算和精準投籃。

對于乒乓球這類快節(jié)奏運動，挑戰(zhàn)尤為艱巨。機器人必須檢測到球、預測軌跡，并在毫秒間執(zhí)行精確動作。這需要計算機視覺、機器學習與實時控制的高度融合。

4月22日，《自然》雜志刊發(fā)了一項重磅成果：索尼AI研發(fā)的乒乓球機器人“Ace”，在真實的物理球臺上擊敗了多位人類精英選手。但德國達姆施塔特工業(yè)大學智能自主系統(tǒng)教授、乒乓球機器人專家簡·彼得斯指出，Ace仍屬于極度單一的反饋任務，距離真正解決通用機器人的精細抓取等核心難題，仍有漫長的工程壁壘需要跨越。

為體育訓練提供新工具

盡管機器人運動員能帶來奪人眼球的表演，為觀眾體驗體育帶來全新方式。但它們最大的影響可能在幕后，即用于訓練人類運動員。

體育運動的核心挑戰(zhàn)之一是設計有效的訓練。運動員需要反復練習來培養(yǎng)技能，同時也需要變化來模擬真實比賽。重復太多會變得可預測，變化太多又會陷入混亂。

機器人技術提供了一種平衡之道。

機器人訓練伙伴能以精英運動員的強度提供高度可重復的動作，同時引入精細可控的變化。例如，網球機器人可復制世界級球員的擊球方式，同時系統(tǒng)性地改變球速、飛行軌跡和落點。

從體育科學角度看，這創(chuàng)造了所謂的“代表性學習環(huán)境”。關鍵在于，它能復現(xiàn)精英比賽中關鍵的感知與決策需求，而教練很難在常規(guī)訓練中做到這一點。

澳大利亞莫納什大學的喬納森·羅伯茨等人正在探索機器人如何輔助網球、板球和足球等運動訓練，目標是結合真實性、可重復性、可變性與數(shù)據(jù)，以提升技能發(fā)展，并將技術與結果掛鉤。

機器人還能幫助管理訓練負荷。它們能減少對教練和陪練的身體消耗，同時仍讓運動員接觸到高質量的比賽場景。

就像視頻分析和可穿戴傳感器改變了訓練方式一樣，機器人為教練和體育科學家提供了一種新工具。它讓訓練環(huán)境可實現(xiàn)精確控制、高度重復，并適應個人需求，這將有助于教練和運動員更深入地理解人類表現(xiàn)，幫助運動員攀登更高的巔峰。

有望促進多領域發(fā)展

羅伯茨表示，未來十年，機器人可能會變得更加敏捷、更加強健，也更能適應復雜環(huán)境。目前機器人難以完成的任務，如在不平地形上奔跑、接球或投球，將逐漸變得容易。

但即使機器人不斷進化，仍存在關鍵局限。

體育的偉大，遠不止于完美執(zhí)行動作，還關乎創(chuàng)造力、壓力下的決策，以及用經驗、情感和環(huán)境塑造出的應變能力。

從體育科學角度看，精英表現(xiàn)源于運動員、任務與環(huán)境三者之間的相互作用。機器人可出色完成特定任務，卻無法以同樣具體而富有意義的方式體驗這種互動。

除在體育領域貢獻力量，這些尖端的運動機器人也有望促進其他領域的發(fā)展。例如，豐田計劃利用CUE7平臺展示傳感、控制，及具身人工智能方面的突破，而這些突破的影響將遠超體育。

《技術雜志》網站報道指出，盡管Ace目前只是一名球拍大師，但其底層技術的影響遠遠超出體育領域。低延遲感知與自適應決策相結合的能力，對于關鍵環(huán)境安全至關重要。

《對話》網站也表示，Ace的進展對人機交互領域將產生深遠影響。目前大多數(shù)工業(yè)機器人被隔離在安全屏障后，因為它們無法快速或可靠地應對人類突發(fā)行為。Ace處于人類反應時間的邊緣，預示著未來機器人能安全地與人類在共享空間中協(xié)作。