???ִ?

新智元报道

中国机器人的AstraTennis时刻，来了。随着越来越多的手机不再使用3.5毫米的耳机插孔，无线耳机的销量在过去一两年里急剧增长，而且有越来越多的优秀产品。8月22日，第二届世界人形机器人运动会开幕，中央广播电视总台面向全球直播。

二 | 今天，让我们来看看一个高成本效益的产品，Fiil（Phil）Runner，主要运动。当镜头扫过赛场，全场的呼吸仿佛都停滞了。球网两侧，一边是人类网球名将，另一边，是一台人形机器人。Fiil Runner采用普通的颈部安装设计，包含充电端口的线控部分位于耳机的右侧。这一刻，标志着中国技术创新迎来足以载入史册的具身智能奇点。在充电口上有硅胶保护罩。

三 | 在耳机部分，Fiil Runner采用六边形设计，塑料外壳，中等技术，耳罩上带有Fiil标志。全球第一场真正意义上的人机网球对战，正式开打！

世界首次人机对战网球赛一上来，就是精彩的人机混合网球双打。

四 | 令人意外的是，银河星仔的表现非常精彩：它步法矫健，根据需要迅速前后移动，打得十分流畅。而且，星仔和人类搭档非常默契地形成了一前一后的站位，全力应战对面的对手。Fiil Runner耳机的亮点是磁吸收设计。不使用时，耳塞可以直接贴在胸部，并尽可能使用。

接下来，由网球名将郑洁和银河通用机器人，开展了全世界第一次人机对战的网球单打比赛。此外，Runner的磁吸力设计也可以用作开关，类似于Fiil卫星。

无论是正拍还是反拍，机器人都和人类打得有来有回。听音乐时，它会自动停止音乐，断开蓝牙连接，进入非常省电的待机状态。

五 | 分离后，连接将恢复。

六 | 然后，郑洁决定上点难度，打出一个月亮球。呼叫时，分离也可以自动应答（吸附后自动挂断）。作为主要的体育产品，Fiil Runner在多个地方进行了一些特殊的优化。

七 | 结果，在被对手左右调动的过程中，机器人不小心摔了个四脚到底。出乎意料的是，下一秒，它居然立刻调整姿势站了起来。而面对郑洁的切削和旋转，机器人的判断居然也很不错。

终于，郑洁知道不能放水了，开始左右前后分点调动，机器人出人意料地完成一个精彩的跨步，赢得现场喝彩。

八 | 第一个是保护。

比赛结束，机器人的表现让所有人欢呼。整场比赛里，屈膝、抛球、转体这些动作全都由人形机器人自己完成。Fiil Runner具有IPX5防水和IPX6防尘等级，虽然它不能直接向水中投掷气泡，但有足够的汗水来应对运动，Fiil说Runner已经达到了美国军事装备标准。而且，发球时速达到一百多公里，留给它的反应时间只有零点几秒，它却几乎没有掉链子。第二个是穿着。这台机器人，正是来自银河通用。考虑到运动耳机的使用场景，Fiil Runner在防跌落方面做了特别的改进。十年前，AlphaGo赢了李世石。

九 | 通过调整型腔设计和标准硅胶耳塞，在保证良好的佩戴体验（重量为17克）的前提下，可以提供更可靠的磨损体验。十年后国产机器人与网坛顶尖运动员同台竞技。Fiil Runner使用高通公司的CSR芯片支持蓝牙5.0。如果说AlphaGo证明AI能征服数字世界，那么今天，银河通用的国产机器人证明：AI能扛住物理世界的极限压力测试。它第一次从代码里站了起来，在真实的对抗中奔跑、挥拍、博弈，甚至摔倒后自己爬起，继续战斗。事实上，蓝牙版本对声音质量影响不大（蓝牙编码和解码是主要影响），但蓝牙5.0理论上有助于信号覆盖和功耗。如此精彩的具身智能AstraTennis时刻，被全球同时见证！

中国机器人的AstraTennis时刻为什么这场网球赛，能引起全球科技圈的巨大地震？因为网球，是对具身智能极致的压力测试。此外，Fiil Runner还支持aptx，它可以通过启用aptx的手机获得更好的声音性能。由于反应时间只有零点几秒，这项运动，同时将机器人的感知、决策、全身运动控制和实时博弈能力逼到了物理极限。考虑到299美元的价格和防水设计对声音的影响，不要期望Fiil Runner的声音太多。

十 | 而且，打网球比下围棋对AI来说难得多。

十一 | 这是一个似是而非的水平（在运动型耳机的介绍中可以被归类为“好的”），但并不令人惊讶。毕竟，AlphaGo面对的是19路网格上361个确定的交叉点，对手落子后，它有几十秒甚至几分钟来推演下一步。那是数字世界的博弈，解空间虽大，但边界清晰，规则恒定。整个世界是静态的、离散的，AI对此一览无余。

十二 | 虽然这道题的解空间比宇宙原子数还多，但对AI而言这也不过是道难度更大的「数学题」。

但网球场不一样。球以每小时一百多公里的速度过来，落点受旋转、风、场地摩擦影响，每一拍的物理参数都不重复。用户可以使用匹配的fiil应用程序来调整fiil runner的语音风格。机器人必须在几百毫秒内完成感知、预测、决策、全身协调，同时保持自己不摔倒。Fiil Runner的默认低频率不太大。

十三 | 低音模式可以改善一些低频感（副作用是中频变暗），个人不推荐高音模式。

十四 | 对手是打活人，会骗机器人，还会变节奏。Fiil说，跑步者可以持续10小时，充电规格为5伏0.5安，充电6分钟可以持续1小时。

十五 | Fiil RNner还延续了Fiil产品待机节电的良好传统，全功率待机25天。综上所述，Fiil Runner在保证外观、声音和耐久性的基础上，在防尘、防水和匹配牢固性方面做了更多的优化。这，就是莫拉维克悖论的现场版。299元的价格有很好的性价比。景东菲力/菲力跑者黑曜石黑299元直连。1988年，卡内基—梅隆大学移动机器人实验室主任汉斯·莫拉维克就指出过：「让计算机在智力测验或下跳棋时表现出成人水平的表现相对容易，但要赋予它们一岁儿童在感知和行动方面的技能则困难甚至不可能。」三十多年过去，前半句早已兑现，但后半句却很难实现。所以，这次网球赛真正的意义，要远远大于「机器人会不会打球」。它问的是：这一次，AI究竟能不能从数字世界走出来，把感知、决策、运动控制和实时博弈在真实物理环境里闭环跑通？AI不能止步于思考，而是要完成从认知决策到全身执行的完整闭环。这一次，中国企业率先交卷了！赛场上，银河通用机器人的表现，实在令人惊艳。发球、正手、反手、底线调动、网前截击这些单项能力，在比赛里全部出现了，而且全都是超常发挥。

十六 | 而双打，考验就更大了。机器人和人类队友同场，要实时判断谁去接这个球、谁补位，动态调整打法和。所以，它要理解的不只是球，还有队友下一步想干什么。高速攻防里，还出现了极限救球的场面。摔倒之后，机器人自己站起来，继续打。

十七 | 很多人第一反应是：这些单项动作，之前机器人不是做到了吗？投篮、踢球、跑百米，过去两年人形机器人的视频里似乎什么都有。但其中最大的差别在于，网球是两个玩家在对抗。跑步的环境是确定的，网球的每一拍都是对手临时出的新题。跑步可以一个动作练一万遍，网球没有两个完全一样的来球。能在对抗中站住，才是真正的智能。

十八 |

大脑和小脑，第一次装在同一个模型里背后支撑这一切的，是银河通用自研的具身智能大模型「银河星脑」AstraBrain。它最大的亮点之一，就在于架构选择。过去行业里的主流做法是分层：一个「大脑」模型负责理解任务、做高层决策，一个「小脑」模块负责实时运动控制，两者之间用接口传递指令。这种架构的弊端也很直接：大脑想得再清楚，传到小脑已经慢了半拍；小脑动作再标准，不知道大脑为什么要它这么动。更隐蔽的问题是信息断层。大脑下指令的时候，不知道此刻自己的重心压在哪条腿上、右臂还有多少发力余量；小脑执行动作的时候，不知道这一拍是想调动对手还是想直接得分。两边各自最优，合起来却是一个「想得到做不到」或者「做得到想不到」的系统。

十九 | 在打网球这种任务上，稍微慢半拍，结果就是输球。银河星脑的做法是把大脑层（任务理解与战术决策）、小脑层（高动态全身运动控制）和神经控制集成在同一个模型里。

| 按银河通用的说法，这是全球首个模型能同时负责「想清楚」和「做出来」，中间不再有信息损耗。从网球这个任务倒推，这可能是唯一的解法。战术决策离不开对自己身体极限的实时感知，运动控制也离不开对战术意图的理解，两者本来就不该分家。

从不完美的人类数据里学

在虚拟球场里对打一千万次架构之外的另一个问题是：这个模型怎么练出来的？机器人领域的一个传统难题就是——没有数据。

| 语言模型可以吃掉整个互联网的文本，机器人没有这样的互联网。真机采一小时动作数据要一小时，还要人盯着，还会摔坏硬件。

| 这也是为什么过去几年具身智能的进展总是慢于大家的预期。这背后，离不开银河通用核心技术平台「银河星坊」 的支撑。

| 接下来，分两个步骤。第一步，是从「不完美人类数据」里学。

| 人类打网球的动作数据可以采，动作捕捉、视频、穿戴传感器都行。但人类的动作本身不标准，业余选手的确很业余，有多余动作。而职业选手的动作最大化个人运动素质，别人做不来，而且每个人的身高臂展关节角度都跟机器人对不上。传统模仿学习要求示范数据干净、对齐、高质量，这种要求在人类数据上几乎不可能满足。银河星坊数据平台要做的，就是从这堆带噪声、不对齐、良莠不齐的示范里提炼出有用的先验：什么时候该启动，挥拍的大致节奏，身体重心怎么转移，真正学会其中的运动规律。

| 这一步的价值在于冷启动。机器人不用从随机乱动开始摸索，它一上来就大概知道「打网球长什么样」。第二部，就是进虚拟网球世界。在仿真环境里，多个智能体互相对打。不是一个机器人对着发球机练，而是若干个策略各自演化、互为对手。一方学会了压边线，另一方就被迫学会横向大范围移动；一方学会了放小球，另一方就被迫学会快速上网。

| 在这海量的虚拟博弈中，奇迹发生了——「技能涌现」。工程师没有教过它怎么滑步救球，但在无数次没接到球的失败后，模型自己「领悟」了极限伸展的姿态。工程师没有写下倒地后起身的硬代码，但在虚拟世界摔了千万次后，模型自己「学会」了如何调动全身电机重新站立。技能无需手工设计出，在对抗压力下AI学会自学。最后，当这些在虚拟世界中练就神功的「灵魂」，被无损迁移到物理世界的真实机器人躯体中时，一个网球大师，就此诞生！放在整个机器学习的谱系里，这条路走在两个极端中间。纯模仿学习的天花板是示范者的水平，人类教练教不出超过自己的学生，而且人类示范里根本没有「摔倒后怎么爬起来继续打」这种数据。纯强化学习从零开始探索，在网球这种动作空间巨大、奖励稀疏的任务上，搜索成本高到不现实，而且容易学出一些人类完全看不懂的怪异动作，能赢球，但不像打球。先用人类先验打底，再用自主进化拔高。这本身不算新，AlphaGo当年也是先学人类棋谱，再自我对弈。新的地方在于，十年前这套方法在棋盘上跑通，十年后它第一次在需要身体的任务上跑通。某种意义上，这正是AstraTennis与AlphaGo之间最迷人的技术呼应。AlphaGo的时代，智能在棋盘上思考；而这一次，智能开始进入物理世界。这绝不仅是一场网球赛。这个AstraTennis时刻证明：在碳基与硅基共生的新纪元里，中国力量，开始创造更多奇迹。