Galbot 的类人机器人在无人控制的情况下完成了超过 100 次连续网球对拉。

这场演示于第二届世界人形机器人运动会(WHRG)在北京开幕之际举行,该公司将其描述为首场直播的自主人形机器人网球比赛。

五小时业余录像教会 G1 挥拍

北京银河通用机器人公司为这次表演赋予了一个意味深长的标签,称之为网球的“AstraTennis 时刻”,意指 AlphaGo 于 2016 年战胜围棋世界冠军李世石。

这一类比在中国具有特殊分量:AlphaGo 的胜利被普遍视为推动北京举全国之力发展人工智能的催化剂,并催生了 2017 年的《新一代人工智能发展规划》。

AlphaGo 攻克的是棋盘游戏,而这次比赛是在真实的球场上实时进行的。Galbot 表示,这次连续对拉创造了人形机器人网球的纪录,并且演示通过直播呈现。

这场比赛在 WHRG 开幕式期间举行。本届赛事为该活动的第二届,继 2025 年在北京举办的首届世界人形机器人运动会之后,汇聚了来自 16 个国家 666 支团队的 2,056 台机器人。

比赛中,每台机器人必须处理来球,并决定使用正手、反手、发球、接发球,还是奋力救球。

Galbot 的机器人还与人类网球冠军进行了双打比赛。在球场上,机器人会调整自己的站位和战术。

在快速相持中失去平衡时,这些机器能够恢复平衡、重新稳住姿态,并继续守住这一分。

自工业和信息化部于 2023 年发布指导文件、将人形机器人列为重点前瞻技术以来,体育展示已成为中国人形机器人行业青睐的试验场。体育赛事考验实时感知、平衡和全身控制能力——这正是宇树科技(Unitree Robotics)和特斯拉 Optimus 项目等开发者为在结构化工厂环境之外作业所追求的同类能力。

Galbot 的 G1 是此次演示所使用的物理平台。这是一款身高 173 厘米、体重 85 千克的人形机器人,臂展 190 厘米,躯干升降装置可将其触及范围延伸至 240 厘米。Galbot 表示,选择这些尺寸是为了模拟人类覆盖球场的方式。

每条手臂拥有 7 个自由度和可更换的末端执行器,包括二指夹爪和 22 自由度灵巧手。视觉和触觉传感器为感知系统提供数据,用于追踪球的速度、旋转和轨迹。

软件方面,LATENT 的全称为 Learning Athletic Humanoid Tennis Skills from Imperfect Human Motion Data(基于不完美人体运动数据学习运动型人形机器人网球技能)。

据 Galbot 介绍,该框架将网球分解为可复用的运动基元,包括正手击球、反手击球、侧向滑步和交叉步,然后将它们重新组合成完整的击球动作。该公司表示,该系统专为从粗糙的业余数据中学习而设计。

从杂乱的人类示范而非手工编写的动作中学习,是机器人领域一个更广泛的转变:研究团队正越来越多地利用遥操作和动作捕捉数据来训练通用人形机器人。

研究人员使用一套小型设备,从休闲网球爱好者那里收集了约五小时的网球运动数据。随后,他们利用强化学习和大规模仿真训练机器人选择并组合正确的动作。

天工 Ultra 跑出 9.39 秒,博尔特为 9.58 秒

据 Cryptopolitan 报道,由政府支持的北京人形机器人创新中心打造的名为天工 Ultra 的无头人形机器人,以 9.39 秒跑完 100 米。这一成绩超过了尤塞恩·博尔特 2009 年创造的 9.58 秒。

同款机器人曾于 2025 年 4 月在北京赢得世界首届人形机器人半程马拉松,随后又以经折算的 38.15 秒完成了 400 米跑。

Cryptopolitan 还报道称,一些跑步机器人未能启动或仅以步行速度移动,另有一台拳击机器人倒在围绳上一动不动,直到被人搬走。

在北京赛场,一位退休人士表示,这些比赛“只是速度的比拼,不是对智能的测试”。

宇树科技表示,其 Superman 人形机器人达到了 12.66 米每秒的速度,不过 Cryptopolitan 指出,这些数据来自公司视频,未经独立验证。

2026 年 8 月 23 日,Galbot 在 X 上发帖:“WORLD RECORD! Galbot robot completed 100+ consecutive autonomous tennis rallies with zero mistakes! 🎾 Fully autonomous. 📷 Live Broadcast. A new milestone for humanoid robot tennis! #AstraTennis #EmbodiedAI #HumanoidRobots #WHRG #Galbot pic.twitter.com/c7uTrX09ES”

该帖由 @GalbotRobotics 发布,内容同样是关于自主网球对拉的讯息。

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