乒乓球又有新的“神秘之师”？“ALpha 乒乓”来了，能打赢中级选手

近日，在巴黎奥运会带来的乒乓热之余，科技界也“蹭”上了最新热度，在机器人打乒乓球上取得了新突破。

8月9日，谷歌DeepMind团队的研究人员公布了首款能够与人类业余水平对抗的AI机器人乒乓球系统，该系统将ABB IRB 1100工业机械手臂与DeepMind的定制AI软件结合起来，在测试过程中，乒乓球机器人能够击败所有初级选手；而在与中级选手的比赛中，机器人的胜率也达到了 55%。DeepMind称，这是首个在乒乓球运动中达到业余人类水平的智能体。

对战初级选手全胜

根据DeepMind团队公开的数据，该款乒乓球机器人的硬件部分主体是一个6自由度的ABB 1100手臂，安装在两条线性轨道上，得以在二维平面上移动。轨道横向移动长度为4米，纵向移动长度为2米，机器手臂上安装了一个3D打印的球拍手柄，和一个带有短颗粒橡胶的球拍。

与人类对战乒乓球，机器人必须要掌握基本的乒乓球技能，例如对拉、回球、落点、扣杀等，想要战胜人类，还要求机器人制定对战战略的“思考”能力。这也是该乒乓球机器人研发的重点以及关键创新点之一。

研究人员介绍，乒乓球机器人搭载的AI 模型的具体训练方法，可以在模拟物理环境中使用强化学习，同时将现实世界的实例作为训练数据来源，使得机器人能够从约1.75万种真实存在的乒乓球飞行轨迹中学习。

该机器人在模拟环境中进行训练时，可以准确地模拟乒乓球比赛的物理特性，一旦部署到现实世界中，它就会收集有关其与人类相比的性能数据，以在模拟中改进其技能，并创建一个连续的反馈循环。测试至今，AI 已经从超过 1.4万个对拉球与3000次发球中学习，积累下大量乒乓球知识，帮助其弥合了模拟与真实场景之间的差距。

根据DeepMind公布的视频，机器人与人类选手进行了29场比拼，平均胜率达到了45%，其中，与初级选手的对战全胜，与中级选手对战的胜率也有55%，但输掉了和高级选手的对抗。

针对乒乓球机器人，研究人员指出，“在所有技能组和胜率情况下，人类选手都表示与机器人对战既‘有趣又引人入胜’。”这体现了AI机器人在体育训练和娱乐方面或有着广阔的潜在应用空间。

乒乓机器人不止乒乓

事实上，这并不是DeepMind的机器人第一次涉猎竞技运动。2016年，DeepMind的AlphaGo横空出世，击败了当时世界顶尖九段围棋高手-李世石，首次让人们看到AI在竞技对抗上强大的一面；2017年，DeepMind又发布全能棋类专家AlphaZero。

今年以来，DeepMind的机器人屡次成为业界焦点，研发进度不断加快。比如，今年初DeepMind就“三连发”了具身智能的最新成果：新模型让机器人的操作速度提高了14%；新框架给机器人创建运动轨迹提示，让它面对未见过的任务时有更高的成功执行率；机器人数据收集系统则可以一次管理20个机器人。

同时，这也并非第一款会打乒乓球的AI机器人。早在2021年，上海理工大学机器智能研究院研发的机器人“小丘”，就以6241次的成绩创造了“乒乓球人机对战中连续对打次数最多”的世界纪录。

去年的杭州亚运会上，创屹科技用自研的“AI许昕”乒乓球机器人，对战“国乒黄金左手”许昕，赛后，许昕感慨道“AI和自己的手部动作一模一样”。

此次DeepMind的乒乓球机器人引起广泛讨论，一大主要原因也是其在高速度的运动能力、精准控制、实时控制以及高层次策略等表现不俗。记者了解到，谷歌DeepMind团队对乒乓球机器人的研究已经持续数年。2020年，DeepMind曾提出一种无模型算法，能够通过以100Hz的频率控制机器人关节来回击乒乓球，在各种发球中实现了80%的回球率。2022年7月，谷歌发布机器人策略强化学习技术i-Sim2Real，长能让机器人与人类玩家互动超过4分钟不中断，击球340次。

谷歌研究人员称，这个机器人乒乓球运动员的意义远不止乒乓球世界，其底层技术可以应用于从制造业到医疗保健的各种机器人任务，这些任务需要快速反应和适应不可预测的人类行为，潜在的应用范围很大。

此外，据了解，AI、机器人等前沿技术已经在专业的赛事训练中落地。早在2020年，中国乒乓球学院就将AI发球机器人用在训练中，一个机器人可以同时负责三名球员，还会针对不同层次人群进行不同等级的训练。除了乒乓球，AI辅助训练也已经篮球、跳水、帆船、游泳等多个比赛项目的前期备战中得到使用，为运动员提供个性化、精准的训练指导。