剛完成25億元融資的企業(yè)發(fā)布全球首款全自主網(wǎng)球人形機(jī)器人，走進(jìn)“真人”對拉

follow us

AING硬跡

前段時間，銀河通用發(fā)布了全球首款全自主網(wǎng)球人形機(jī)器人的真實表現(xiàn)，畫面中，一個身高1.75米的白色人形機(jī)器人在標(biāo)準(zhǔn)網(wǎng)球場上，與人類選手完成連續(xù)多回合對拉。

它全場奔跑、揮拍擊球、調(diào)整站位，動作流暢得讓OpenAI前研究科學(xué)家Andrej Karpathy一度懷疑這是AI生成的虛假視頻，直到埃隆·馬斯克在社交平臺留下評論，人們才確信人形機(jī)器人的進(jìn)化如此迅速。

這是銀河通用正式對外發(fā)布的全球首個面向復(fù)雜網(wǎng)球?qū)沟娜诵螜C(jī)器人全身實時智能規(guī)控算法LATENT，標(biāo)志這人形機(jī)器人邁入了“高動態(tài)智能運動”的階段。

而就在網(wǎng)球視頻發(fā)布前不久，銀河通用剛剛宣布完成25億元新一輪融資，投資方包括國家人工智能產(chǎn)業(yè)基金（國家大基金三期）、中國石化、中國銀行、上汽集團(tuán)金控等重量級機(jī)構(gòu)，國家大基金系首次出手具身智能賽道。

本輪融資后，銀河通用累計融資額穩(wěn)居中國具身智能領(lǐng)域首位，估值高達(dá)30億美元（超200億人民幣）。從成立僅三年就站上行業(yè)之巔，這家具身智能初創(chuàng)企業(yè)正在重新定義中國具身智能的技術(shù)高度與產(chǎn)業(yè)未來。

北京信息科技大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院機(jī)器人工程系主任劉相權(quán)直言，打網(wǎng)球是人形機(jī)器人最難完成的運動之一。

它要求機(jī)器人以超過6米/秒的速度在球場上來回奔跑，對時速幾十公里的來球做出毫秒級反應(yīng)，并在球拍與球接觸的短短幾毫秒內(nèi)完成精確擊球。

網(wǎng)球運動的復(fù)雜性在于它同時考驗三大核心能力，一場高質(zhì)量的網(wǎng)球?qū)简炛鴻C(jī)器人的高動態(tài)性、高精度控制、復(fù)雜環(huán)境實時決策與全身多關(guān)節(jié)協(xié)同。

銀河通用的這款機(jī)器人，搭載雙目視覺系統(tǒng)可在0.1秒內(nèi)鎖定時速超50公里的來球。在時速10公里的高動態(tài)博弈中，它實現(xiàn)了毫秒級判斷、調(diào)整和響應(yīng)，移動、引拍、擊球幾乎連成一條流暢的動作鏈，在長達(dá)數(shù)分鐘的多回合對拉中穩(wěn)定連接6球。

實測數(shù)據(jù)顯示，該機(jī)器人正手擊球成功率達(dá)90.9%，可穩(wěn)定完成20輪以上連續(xù)對拉。在10km/h運動狀態(tài)下，其擊球精度誤差小于2cm。

另外，這款機(jī)器人不僅能與人類選手進(jìn)行多拍對拉，還能實現(xiàn)機(jī)器人之間的自主對打，成為一個真正意義上的“對手”。面對不同年齡、不同風(fēng)格的對手，它接單球、控全場都“從從容容、游刃有余”。

傳統(tǒng)人形機(jī)器人的運動學(xué)習(xí)，往往依賴高質(zhì)量遙操作數(shù)據(jù)進(jìn)行模仿學(xué)習(xí)。但在網(wǎng)球這樣的高動態(tài)運動場景中，這類數(shù)據(jù)幾乎難以獲取。

完整記錄一場網(wǎng)球比賽的人體運動，需要高精度、大范圍動作捕捉系統(tǒng)，同時對擊球過程中手部細(xì)節(jié)的捕捉要求極高，使得數(shù)據(jù)采集成本極高且?guī)缀醪豢色@得。

LATENT僅通過收集前后移動、正反手揮拍、橫向步伐等碎片化動作，讓機(jī)器人自主學(xué)習(xí)運動技能。銀河通用與清華大學(xué)聯(lián)合提出的這項新研究，為機(jī)器人裝上了“運動小腦”，無需昂貴成本動捕數(shù)據(jù)，僅從人類零散的運動信息中就能自主習(xí)得運動邏輯。

研究團(tuán)隊在隱空間中構(gòu)建了一個運動技能空間，將碎片化的人類動作組織為可組合、可泛化的技能結(jié)構(gòu)。

在訓(xùn)練過程中，對關(guān)鍵自由度引入隨機(jī)擾動，使技能具備可修正、可探索的能力。機(jī)器人不再只是復(fù)刻已有動作，而是獲得了一種既保留自然運動風(fēng)格、又允許細(xì)節(jié)優(yōu)化的技能表示。

規(guī)劃器可以在技能空間中進(jìn)行采樣與組合，面對不同來球動態(tài)選擇最佳回?fù)舨呗裕瑢崿F(xiàn)“來球感知—軌跡預(yù)判—跑位調(diào)整—揮拍擊球”的完整閉環(huán)。

這背后反映的是機(jī)器人運動控制、實時感知與決策等核心技術(shù)的系統(tǒng)性進(jìn)步。

而這一研究框架的意義遠(yuǎn)不止于網(wǎng)球。對于同樣難以捕捉完整、高質(zhì)量人體運動數(shù)據(jù)的領(lǐng)域，如足球、羽毛球等，該方法展現(xiàn)出巨大的應(yīng)用潛力，為解決機(jī)器人學(xué)習(xí)復(fù)雜動態(tài)技能的通用性問題提供了一條可行的路徑。

AING硬跡正在打造AI硬件社區(qū)，對加入社群感興趣的讀者，歡迎掃碼下方二維碼加入【AING硬跡產(chǎn)業(yè)交流群】。

AING硬跡

AING，取自“AI+ING”的縮寫，中文諧音“硬跡”，寓意著“人工智能正當(dāng)其時”，致力于追尋硬科技發(fā)展的足跡，不斷探索人工智能與智能硬件的深度融合。

未來，AING硬跡將不斷發(fā)布AI大模型技術(shù)、AI產(chǎn)業(yè)生態(tài)、AI硬件產(chǎn)品等行業(yè)資訊、發(fā)展趨勢與市場動態(tài)，我們相信大多數(shù)硬件都值得用AI重做一遍，AING硬跡期望與AI大模型廠商、與AI硬件廠商共同成長，迎接AI時代的來臨。

人工智能正當(dāng)時

一起追尋AI+硬件的足跡