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title: "Nature封面：机器人乒乓球干翻人类职业选手"
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# Nature封面：机器人乒乓球干翻人类职业选手

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## Key Takeaways

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## Content

Title: Nature封面：机器人乒乓球干翻人类职业选手

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# Nature封面：机器人乒乓球干翻人类职业选手 – 量子位

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# Nature封面：机器人乒乓球干翻人类职业选手

![Image 2](http://www.qbitai.com/wp-content/themes/liangziwei/imagesnew/head.jpg)_[henry](https://www.qbitai.com/author/henry "由 henry 发布")_ 2026-04-23 14:45:53 来源：[量子位](https://www.qbitai.com/)

能接旋球

> henry 发自 凹非寺
> 
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> 量子位 | 公众号 QbitAI

要说也真够逗的，索尼的机器人又开始找画面了。

搭了个乒乓球台子，直接找职业选手开干。

![Image 3](https://i.qbitai.com/wp-content/uploads/2026/04/072bd7941ab4eb190beae2cb9390a83a.webp)

一台8自由度的机械臂，对战日本elite级选手5场3胜2负。

后面半年，陆续打赢了几位日本职业选手，包括2019年美国公开赛女单亚军平真由香（GPT说相当于国内省队主力），以及WTT世界排名第25位的木原美悠。

它打起来画面大概是这样的。

背后研究嘛，Nature也相当赏脸，直接给了个封面。

![Image 4](https://i.qbitai.com/wp-content/uploads/2026/04/b5897eef266e66aa39f74c6d60d1436a.webp)

虽说伯克利去年就能让宇树G1和人类连拍106板了，港大Smash也能让G1在室外打乒乓球。

不过这里得老实说一句，HITTER和SMASH都不处理球的旋转，打的是陪练配合的平球，真扛不住职业选手那种旋转。Ace正经实打的，这个硬功夫人家确实做到了。

（完整幕后比赛视频可参考：https://www.youtube.com/watch?v=FrGq8ltb-_E）

# 这场球是怎么打的

规则全按国际乒联（ITTF）标准来，先到11分赢，场地都是正规比赛场地。

对手则分两档。

第一档是elite级，定义为至少10年训练、每周20小时以上的业余精英，5位（3女2男）。

第二档是职业，日本T联赛现役的两位，Minami Ando和曾根翔。

这些球员此前全都没见过Ace。没有针对性录像训练，没有定制策略，上场就打。

结果，2025年4月在东京打的那一轮。Ace对elite 3胜2负，13局里赢7局。

对职业选手0胜2负，7局里抢下1局。

还算不错。

![Image 5](https://i.qbitai.com/wp-content/uploads/2026/04/2097e40336b53d00f9fa1fe891fc1481.webp)

论文提交之后，索尼没停手。

2025年12月又打了一轮，这次Ace赢下了平真由香。2026年3月又打了一轮，Ace赢下包括木原美悠在内的三位职业选手。

据SonyAI Director**Peter Dürr**说，这次Ace的出球更快、落点更贴近球台边缘、回合节奏也更紧凑。

Ace从看见球到挥出拍，端到端20.2毫秒。顶级人类球员，230毫秒。

相差十倍。

# 这是怎么做到的

Ace的整套系统拆成三块，看、想、做。

**看这一块**，9台APS相机摆在球台四周，每台配一块FPGA芯片，相机本地先做二维小球检测，只把压缩后的结果传到中央服务器，再做三维定位。

整套跑完10.2毫秒，空间误差3毫米。

![Image 6](https://i.qbitai.com/wp-content/uploads/2026/04/32420174964db30009829a1f10658bf1.png)

但知道球在哪还不够，还得知道球怎么转。旋转决定球落台后会怎么反弹，决定你要怎么挥拍。

索尼的办法是用自家的事件相机（event-basedvisionsensor），传统相机像连拍，事件相机只在画面有变化的像素上报数据，天然低延迟。

配一套叫gaze control system的装置，三块可转镜片追着球走，一颗可电控变焦的长焦镜头让球一直清晰，三套从不同角度盯球上的logo怎么翻，算出角速度。

刷新率400到700Hz，平均误差24.8弧度/秒。

**想这一块**，是一个深度强化学习策略，每32毫秒（31.25Hz）读一次球和机械臂状态，输出动作。

![Image 7](https://i.qbitai.com/wp-content/uploads/2026/04/9f2ea25f7afb88da7b97219c305deb77.png)

训练算法是SAC（Soft Actor-Critic），很古典。

但有一个关键设计叫privileged critic，训练时给critic（评判者）喂仿真里的真值，给policy（决策者）只喂带噪声的传感器历史。

让老师看参考答案，让学生只能看模糊照片解题。学生被迫学会自己做传感器融合和轨迹预测，没人教它，它自己摸出来。

整套策略完全在仿真里训练，没碰过一个真球。部署到真机上直接就能用。

作者Peter Dürr自己承认这个路径他一开始不信，后来被结果打脸。

**做这一块**，机械臂是定制的，8个自由度（2个直线关节负责沿球台前后左右平移，6个旋转关节负责球拍姿态和速度），Scalmalloy合金3D打印，做了拓扑优化，又轻又稳。

![Image 8](https://i.qbitai.com/wp-content/uploads/2026/04/41cf468ce57d7785a6422efec239a75f.png)

末端是一片蝴蝶D05胶皮配VICTASZX-GEAROUT底板，跟日本职业选手用的套胶一个级别。球拍旁边还挂了个小杯子，单臂发球的时候托球用。

所有电机1毫秒同步一次，位置跟踪延迟不到5毫秒，最大挥拍速度对标职业选手正手强攻时的20米/秒。

看+想+做，加起来20.2毫秒。

# One more thing

实话说，看到这篇Nature的时候，第一反应不是「好厉害」，是「索尼还在做机器人啊」。

二十年前，机器人的第一梯队毫无疑问是日本。

1999年索尼出AIBO机器狗，3000美元一只，20分钟卖光，卖了15万只。

![Image 9](https://i.qbitai.com/wp-content/uploads/2026/04/e8427f5673963e50a76f0dbb6f7d39e3.png)

2003年索尼又出QRIO，全球第一款能双足奔跑的人形机器人。本田的ASIMO跟各国政要握手敲钟，丰田的机器人会吹小号。

那时候美国人要看机器人，得飞东京。

然而，好景不长。

那会儿的机器人只能表演，不能干活。表演没法撑起研发成本，做成了科技花瓶，长此以往，自然是卖不动就砍。

2006年1月26日，索尼一天之内砍了AIBO和QRIO两个项目。

2018年ASIMO也停产。日本千叶县的光福寺，每年给报废的AIBO办超度法事，一次800只。

……

快进到2025年，全球人形机器人出货1.3万台，中国占90%以上，前六名全是中国公司，日本没有一家上榜。

机器人这件事，已经是中美的游戏了。

Ace的共同作者里，有一个人叫**Hiroaki Kitano**（北野宏明），索尼计算机科学实验室的CEO。

![Image 10](https://i.qbitai.com/wp-content/uploads/2026/04/0a1c442051f894ba143ebfe463d0c7b8.png)

他正是当年AIBO的发起人，人称AIBO之父，QRIO也是他带出来的，RoboCup也是他搞的。

两个项目2006年被砍，他没走，熬了快二十年，熬到这篇Nature。

虽然形态上还是一台不会动的机械臂，虽然窗外的中国人形机器人已经在春晚上扎堆跑武术。

但能回到牌桌，可能已经很好了吧？

参考链接

[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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