澳大利亚《对话》杂志网站在5月2日的报道中指出，机器人正勇敢闯入体育领域，改写运动与科技边界。它们有望成为人类精英选手的“陪练”，其在动态、不可预测的环境中，学习移动、反应和交互的能力，也将推动其他领域的发展。 人类运动员通过实践、指导和经验学习，不断适应变化中的条件。体育科学常将此描述为“感知与行动”的紧密耦合，即人类在一个连续的循环中观察、判断和行动。 相比之下，机器人依赖模拟、数据和控制算法的组合进行训练。工程师构建精细的虚拟环境，让机器人可“练习”数百万次。它们学习如何追踪物体、预测轨迹并协调身体。有时，运动分析技术还被用来捕捉运动员的动作，供机器人模仿。 机器人在篮球和足球领域取得了一定进展。它们已从简单定位球，逐步发展到能进行团队协作、战术决策和适应对手。例如丰田公司发布的最新一代篮球机器人CUE7，就整合了视觉、运动规划与控制技术，以完成目标识别、距离估算和精准投篮。 对于乒乓球这类快节奏运动，挑战尤为艰巨。机器人必须检测到球、预测轨迹，并在毫秒间执行精确动作。这需要计算机视觉、机器学习与实时控制的高度融合。 4月22日，《自然》杂志刊发了一项重磅成果：索尼AI研发的乒乓球机器人“Ace”，在真实的物理球台上击败了多位人类精英选手。但德国达姆施塔特工业大学智能自主系统教授、乒乓球机器人专家简·彼得斯指出，Ace仍属于极度单一的反馈任务，距离真正解决通用机器人的精细抓取等核心难题，仍有漫长的工程壁垒需要跨越。 尽管机器人运动员能带来夺人眼球的表演，为观众体验体育带来全新方式。但它们最大的影响可能在幕后，即用于训练人类运动员。 体育运动的核心挑战之一是设计有效的训练。运动员需要反复练习来培养技能，同时也需要变化来模拟真实比赛。重复太多会变得可预测，变化太多又会陷入混乱。 机器人训练伙伴能以精英运动员的强度提供高度可重复的动作，同时引入精细可控的变化。例如，网球机器人可复制世界级球员的击球方式，同时系统性地改变球速、飞行轨迹和落点。 从体育科学角度看，这创造了所谓的“代表性学习环境”。关键在于，它能复现精英比赛中关键的感知与决策需求，而教练很难在常规训练中做到这一点。 澳大利亚莫纳什大学的乔纳森·罗伯茨等人正在探索机器人如何辅助网球、板球和足球等运动训练，目标是结合真实性、可重复性、可变性与数据，以提升技能发展，并将技术与结果挂钩。 就像视频分析和可穿戴传感器改变了训练方式一样，机器人为教练和体育科学家提供了一种新工具。它让训练环境可实现精确控制、高度重复，并适应个人需求，这将有助于教练和运动员更深入地理解人类表现，帮助运动员攀登更高的巅峰。 罗伯茨表示，未来十年，机器人可能会变得更加敏捷、更加强健，也更能适应复杂环境。目前机器人难以完成的任务，如在不平地形上奔跑、接球或投球，将逐渐变得容易。 从体育科学角度看，精英表现源于运动员、任务与环境三者之间的相互作用。机器人可出色完成特定任务，却无法以同样具体而富有意义的方式体验这种互动。 除在体育领域贡献力量，这些尖端的运动机器人也有望促进其他领域的发展。例如，丰田计划利用CUE7平台展示传感、控制，及具身人工智能方面的突破，而这些突破的影响将远超体育。 《技术杂志》网站报道指出，尽管Ace目前只是一名球拍大师，但其底层技术的影响远远超出体育领域。低延迟感知与自适应决策相结合的能力，对于关键环境安全至关重要。 《对话》网站也表示，Ace的进展对人机交互领域将产生深远影响。目前大多数工业机器人被隔离在安全屏障后，因为它们无法快速或可靠地应对人类突发行为。Ace处于人类反应时间的边缘，预示着未来机器人能安全地与人类在共享空间中协作。
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