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“砰,砰,砰……”杭州國博中心4C展廳,乒乓球撞擊臺面的聲音清脆而有規律。觀眾的視線,緊緊追隨著那只小球。
球桌這頭,是一位普通觀眾;那頭,是一臺人形機器人,揮拍、移動、回擊,穩穩地將一個個來球送回對面。
4月22日,“萬物生長·全球獨角獸創新展”開展首日現場,這場公開挑戰賽成為整個展廳最熱鬧的活動之一。在接下來的兩天里,每天都能圍觀這樣的人機對決。
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迎接觀眾挑戰前,工作人員正在進行最后調試。
看似熱鬧的表演背后,實則是一次針對“大小腦協同控制”的極限壓力測試。真正被驗證的,是人形機器人在復雜動態環境中持續交互的系統能力。
主導這場公開測試的,是一家由浙江大學機器人研究院孵化的年輕公司——杭州智無際具身智能有限公司(EndlessAI)。一位80后浙大“老將”,正帶著一幫00后、準00后,試圖讓機器人在高動態環境中,能像人一樣“邊走邊干”,實現動態作業。
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為什么要讓機器人打乒乓球?
“打乒乓球的核心,是讓人形機器人學會‘手眼腦身’的全身協調運動控制。再加上,這是大家比較容易理解的競技體育項目。”智無際創始人陳光說。他同時是浙江大學機器人研究院、杭州海創人形機器人創新中心常務副主任。
乒乓球是一個“高動態的確定性場景”,規則清晰,球速極快,留給機器人的反應時間只有毫秒級。它必須在極短時間內完成感知、預測、決策、移動、揮拍一整套動作,任何一個環節掉鏈子,球就會打飛。
“這其實是一個非常好的訓練場景。”陳光說,“你可以把乒乓球想象成任何一個操作對象。我們要在正確的時間、正確的點位完成正確的操作,這就是‘大小腦協同控制’要解決的問題。”能打好乒乓的機器人,必然具備在真實動態環境中實時響應的核心素質,這正是未來機器人走入現實世界不可或缺的能力。
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九千光年在智無際公司拍到的人機對打
那么讓人形機器人打乒乓球,難在哪里?
如果只是讓機械臂完成一個揮拍動作,并不算難。但智無際要做的,是讓機器人像人一樣,用全身運動去打球。球路感知、腳步移動、重心調整、軀干配合、上肢控制,所有環節協同工作。
“現在不少機器人做事,其實是站在那里操作,但人類干活通常是‘邊走邊干’。”陳光說,這種動態操作才是真正的難點。
為此,智無際自研了一套“大小腦協同控制”模型。“大腦”負責感知、規劃、決策,“小腦”負責具體的運動控制,兩者必須在同一時間尺度下高度協同,才能在毫秒級的時間完成擊球。
在此基礎上,團隊進一步將這套能力系統化,打造了機器人“場景大腦”系統(EAI OS)。它將感知、規劃、決策、作業等核心能力進行模塊化封裝,形成“大腦基座模型+場景技能庫+小腦運控模型”的完整體系,并配套標準化接口與工具鏈,支持能力編排與快速集成。簡單說,就是給機器人裝上可定制、可升級的“腦子”,大幅降低二次開發的成本和周期。
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左右大跨步擊球慢動作
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從實驗室到公開挑戰賽
“乒乓球機器人的研發差不多從2025年11月開始,到了12月初,有個研發的小伙伴跟我講,那段時間眼睛一閉一睜,腦子里全是各種獎勵函數,連做夢都在調試。”陳光笑著回憶。
他的手機里,保存著幾段視頻:2025年12月29日,第一次聯調成功,機器人終于能夠直線擊球了,雖然動作不算好看,站得也不穩,但那一刻,整個團隊都激動不已;2026年1月12日,機器人第一次連續對打了23個球,“那是一個里程碑。”
到了2月初,技術更為成熟,團隊做了一次簡單的線上發布。讓他們沒想到的是,這在行業內引起了不少關注,甚至有海外團隊主動聯系進行技術交流。過完春節后,就陸續有訂單找上門,有企業想買這套系統在展廳使用,也有租賃商希望用來做活動引流。
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今天的這場公開賽,與實驗室測試有著本質區別。
在實驗室里,團隊可以反復調試、挑選最佳表現。但在公開場合,面對隨機上場的觀眾、不可預知的來球,系統的魯棒性將接受真正考驗。
“我們希望能在公開場合進行一次挑戰。”陳光說。目前網上公開視頻中,伯克利分校的乒乓球機器人最好成績是與人連續對打106次,智無際想在公開場合刷新紀錄。
但這并不是團隊的終極目標。
陳光反復強調一個觀點:真正被驗證的,是機器人在復雜動態環境中進行持續交互的系統能力。
事實上,這套能力已經在向其他場景遷移。
智無際近800方的辦公空間,只設計了四十多個工位,余下大部分是實驗測試區。這里是乒乓球練習場,那里是籃球場;再往前是平衡能力測試區——機器人學著端盤子,旁邊是模擬流水線搬運區……在這些場景訓練背后,大多有實際需求或訂單在支撐。
在陳光看來,“乒乓球這個高動態場景里做好的能力,遷移到其他場景會是降維的。”不過,他也坦言,目前這類試驗性訂單居多,真正大規模商業化還需要時間。
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花十年,造一臺打敗世界冠軍的乒乓球機器人
智無際的團隊身上有著鮮明的浙大印記。陳光與云深處科技創始人朱秋國、浙江省機器人產業發展協會秘書長宋偉、非夕科技創始人王世全是師兄弟,本科學的都是機械工程專業。
2005年,大三的陳光代表浙大參加CCTV亞太大學生機器人大賽,獲得季軍,從此與機器人真正結緣。近20年后的2024年9月,杭州海創人形機器人創新中心成立,智無際隨之孵化而出。
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業內有個基本共識:本體和大腦,是具身智能行業發展的兩個核心瓶頸,陳光決定從“場景大腦”入手。他的策略可以概括為“硬件通用、模型專用”,用同一套身體,裝上不同的腦,去應對不同的場景。“無數個專用場景疊加起來,最終可能走向通用”。
如今,智無際團隊擁有近20名技術人員,超過半數是浙大背景,分別主攻算法、模型、控制……陳光自己則更像一個“老大哥”,負責整體技術方案和系統架構設計。
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陳光(前排中間)和公司團隊合影
為了讓機器人打得更準、更穩,每一次擊球都在被記錄和學習。目前,團隊已采集8000多條真人擊球數據,每條真實數據會生成3-5條仿真數據進行增強,最終形成近4萬條的基礎數據庫。換句話說,這臺機器人雖然真實擊球不到1萬次,但在仿真環境里已經有了幾萬次的擊球記錄。依托這些數據進行訓練迭代,模型便能像AlphaGo下圍棋一樣持續進化。
陳光還有一個更長遠的設想:“花十年時間,持續迭代大腦、牽引本體,訓練出一個真正能打敗人類世界乒乓球冠軍的人形機器人。”
自研整機,也在來的路上。
這款機器人預計將于5月中旬發布,最大特色在于:除了大小腦協同控制技術和專用場景模型,它還采用串并混聯架構,旋轉關節+直線關節組合。常規機器人大多只用旋轉關節,要么精度高但力量弱,要么力量強但精度低。而混聯架構可以做到“剛柔并濟”,既能干重活,又能做精細操作。
“機器人事業是我們這代人乃至下一代人,干到退休都干不完的事。”陳光說,“但這恰恰是它迷人的地方。”
文 | 童蔚
兩天翻近四倍!杭州六小龍第一股憑什么?
修車學徒掀翻雅馬哈和杜卡迪
一年時間,人形機器人怎么跑得這么快了?
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