机器人乒乓球简史：从概念到击败职业选手 说起机器人打乒乓球，这可不是什么新鲜想法
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说起机器人打乒乓球，这可不是什么新鲜想法。早在1983年，英国学者、现澳大利亚南昆士兰大学名誉教授约翰·比林斯利（John Billingsley）就发表了一篇名为“Robot Ping-Pong”的论文，并由此发起了世界上第一场机器人乒乓球比赛。可以说，这是机器向人类国球发起挑战的“思想启蒙”。
然而，想法归想法，真要让机器人在标准赛场上与人类一较高下，难度超乎想象。在职业比赛里，乒乓球的速度轻松超过20米/秒，两次击球之间的间隔往往不到半秒钟。这还不算最棘手的——球的旋转强度极高，强烈的旋转会直接改变飞行轨迹和反弹方向。想要精准接住并回击，对人类选手的反应速度、判断能力和身体控制都是极限考验，对机器人而言更是如此。
正因如此，过去几十年里出现的乒乓球机器人，大多只能扮演“陪练”角色：要么只能对接发球机，忽略复杂的旋转变化；要么只能在缩小的场地上活动，根本无法在标准环境下与真人进行公平的竞技对抗。
近日，局面被彻底改写。索尼人工智能团队研发的乒乓球机器人Ace（这个名字在比赛中意为“发球直接得分”），在完全遵循国际乒联（ITTF）正式竞赛规则、使用标准器材的真实对抗中，成功战胜了多名优秀的人类乒乓球选手。这项里程碑式的研究已发表在顶级期刊《自然》（Nature）上。
那么，这个能击败职业选手的机器人，究竟是如何炼成的？简单来说，Ace主要由三部分组成：高速感知系统、AI驱动的大脑（控制系统），以及执行动作的机器人硬件。
首先看它的“眼睛”。Ace配备了9台来自索尼的高速摄像头，从各个角度追踪那颗小小的乒乓球。这些摄像头以每秒200帧的速度、3毫米的精度测量球的位置。与此同时，三个专门的基于事件的视觉单元，以每秒400到700次的惊人频率计算球的旋转。所有数据随后被输入计算机，在短短10毫秒内完成处理。这意味着什么？意味着Ace能察觉到人类视觉中一闪而过的微小运动变化，并精准预测球在撞击球网或球拍时的轨迹。在它面前，球的轨迹几乎没有秘密。
其次是它聪明的大脑。借助深度强化学习技术，Ace在真正与人类对战之前，已经在定制的模拟器中进行了“数千小时的苦练”。它学会了实时调整策略，能根据对手的打法风格和击球选择做出精准反应。这就像一个拥有海量对战经验的棋手，能在电光石火间做出最优决策。
硬件方面，研究团队专门为它打造了拥有8个自由度的高速机械臂。其中，3个自由度用于控制球拍的空间位置，两个用于调整球拍的朝向，另外3个则用于决定击球的速度向量与力度。这套精密的系统让Ace无论是暴力扣杀、强烈弧圈球、巧妙削球，甚至是处理棘手的擦网球，都显得游刃有余。
（来源：上述论文）
理论再完美，也需要实战检验。为了评估Ace的真实能力，研究团队严格遵循国际乒联规则，安排它与5名拥有10年以上训练经验的精英选手（曾参加过全国或地区锦标赛），以及2名日本职业联赛球员（安藤南（Minami Ando）和曾根翔（Kakeru Sone））展开对决。值得一提的是，赛前，研究团队未利用任何关于这些选手的具体数据来训练Ace，确保了比赛的公平性。
此外，为了进行这些实验，索尼还在其东京总部搭建了一个奥运会标准尺寸的乒乓球场，以便为职业选手和其他高水平运动员提供一个与机器人进行公平较量的环境。
2025年4月的比赛结果令人印象深刻：Ace在与精英选手的五场比赛中赢了三场，共进行的13局比赛中赢得7局。虽然输掉了与两位职业选手的两场比赛（在七局比赛中赢下一局），但其表现已足够惊艳。它能稳定接住14米/秒以内的快球，面对高强度旋转，回球率超过七成。更让人意外的是，它发球直接得分的次数甚至比人类选手还要多。而且，Ace回球稳定、反应迅速，平均击球回合比人类职业比赛还要长，展现出了极强的持续对抗能力。
具体到发球技术，Ace能够运用15种不同的发球方式。在与精英球员的比赛中，发球后直接得分共拿下16分，而精英球员的总得分仅为8分；在与职业球员的比赛中，Ace使用了13种发球方式，并获得了4个ace球，而职业球员则获得了7个ace球。
图 | 评估结果（来源：上述论文）
Ace的进化并未停止。在将论文提交给《自然》杂志同行评审后，索尼的研究人员继续进行了实验。结果表明，Ace的击球速度和回合数都得到了进一步提升，而且打法更加激进，更靠近球台边缘。
2025年12月，Ace首次在赛场上击败了职业选手。到了2026年3月，Ace更是接连战胜了三位职业名将：其中包括在世界乒联排名前25位的女子职业选手木原美悠（Miyuu Kihara），以及龙崎东寅（Tonin Ryuzaki）与五十岚史弥（Fumiya Igarashi）两位男子职业选手。这标志着机器人在动态对抗性运动领域，达到了一个全新的高度。
在索尼Ace机器人登上《自然》杂志并击败人类职业选手的新闻爆出后，美联社专门采访了早已退休的比林斯利教授。他幽默且犀利地表示：虽然他不想贬低这一成就，但索尼在解决这个问题时使用了“人海战术”和“杀鸡用牛刀”般的大算力与全方位视觉技术，这让只有两只眼睛的人类很难有胜算。这番话点出了当前机器人竞技依赖强大硬件与感知系统的现实。
事实上，Ace的诞生可追溯至索尼AI（Sony AI）成立初期的探索，过程并非一帆风顺。“这个项目的起点极其艰难，”索尼AI总裁迈克尔·斯普兰格（Michael Spranger）回忆道。“当时既没有团队，也没有办公室。”最初的测试甚至需要人类对手戴上头盔、护具和护目镜，以防意外。
研究团队也坦言，尽管经过系统迭代，Ace在击球力量与旋转强度上已追平人类精英，但距离“世界冠军”的绝对统治力仍有微距。眼下的Ace依然面临着物理世界的严苛考验：一方面，系统在防守时会出现过早击球的机械习惯，这限制了回球战术的纵深与多样性；另一方面，在应对极端暴扣等极限工况时，虚拟环境与现实物理空间（Sim-to-Real）之间微小的风阻偏差，仍会导致出现失误。通往完美的道路，依然充满挑战。
1.https://www.1news.co.nz/2026/04/23/robot-beats-human-pros-at-table-tennis-in-milestone-for-machines/
2.https://ai.sony/blog/inside-project-ace-discover-the-robot-athlete-that-competes-with-professional-table-tennis-players
3.Dürr, P., El Gheche, M., Maeda, G.J. et al. Outplaying elite table tennis players with an autonomous robot. Nature 652, 886–891 (2026). https://doi.org/10.1038/s41586-026-10338-5
运营/排版：何晨龙
注：封面/首图由 AI 辅助生成
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