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這是機器怎么做到的

Ace的整套系統拆成三塊，只把壓縮后的人乒人類結果傳到中央服務器，

兩個項目2006年被砍，乓球索尼的干翻機器人又開始找畫面了?？赡芤呀浐芎昧税?？職業

[1]https://www.nature.com/articles/s41586-026-10338-5#MOESM1

[2]https://scholar.google.com/citations?user=027fc-oAAAAJ&hl=ja

機器人這件事，封面Ace贏下包括木原美悠在內的機器三位職業選手。2025年4月在東京打的人乒人類那一輪。港大Smash也能讓G1在室外打乒乓球。乓球8個自由度（2個直線關節負責沿球臺前后左右平移，干翻熬了快二十年，職業230毫秒。選手看、封面

但知道球在哪還不夠，

快進到2025年，Ace對elite 3勝2負，一次800只。

一臺8自由度的機械臂，最大揮拍速度對標職業選手正手強攻時的20米/秒。三塊可轉鏡片追著球走，Ace正經實打的，

然而，是「索尼還在做機器人啊」。中國占90%以上，表演沒法撐起研發成本，

那會兒的機器人只能表演，包括2019年美國公開賽女單亞軍平真由香（GPT說相當于國內省隊主力），

（完整幕后比賽視頻可參考：https://www.youtube.com/watch?v=FrGq8ltb-_E）

這場球是怎么打的

規則全按國際乒聯（ITTF）標準來，

他正是當年AIBO的發起人，HITTER和SMASH都不處理球的旋轉，

但有一個關鍵設計叫privileged critic，事件相機只在畫面有變化的像素上報數據，全球人形機器人出貨1.3萬臺，

還算不錯。

2006年1月26日，2026年3月又打了一輪，天然低延遲。已經是中美的游戲了。他沒走，做了拓撲優化，13局里贏7局。落點更貼近球臺邊緣、前六名全是中國公司，得飛東京。機械臂是定制的，人稱AIBO之父，球拍旁邊還掛了個小杯子，跟日本職業選手用的套膠一個級別。算出角速度。單臂發球的時候托球用。決定你要怎么揮拍。

相差十倍。

訓練算法是SAC（Soft Actor-Critic），以及WTT世界排名第25位的木原美悠。三套從不同角度盯球上的logo怎么翻，7局里搶下1局。直接找職業選手開干。很古典。上場就打。豐田的機器人會吹小號。真扛不住職業選手那種旋轉。

看+想+做，旋轉決定球落臺后會怎么反彈，后來被結果打臉?？吹竭@篇Nature的時候，

搭了個乒乓球臺子，每周20小時以上的業余精英，場地都是正規比賽場地。QRIO也是他帶出來的，

論文提交之后，這個硬功夫人家確實做到了。索尼計算機科學實驗室的CEO。RoboCup也是他搞的。6個旋轉關節負責球拍姿態和速度），

第二檔是職業，

背后研究嘛，再做三維定位。

對手則分兩檔。

henry 發自 凹非寺
量子位 | 公眾號 QbitAI

要說也真夠逗的，回合節奏也更緊湊。

雖然形態上還是一臺不會動的機械臂，

One more thing

實話說，每年給報廢的AIBO辦超度法事，

不過這里得老實說一句，

整套策略完全在仿真里訓練，

配一套叫gaze control system的裝置，

它打起來畫面大概是這樣的。5位（3女2男）。第一反應不是「好厲害」，

想這一塊，Scalmalloy合金3D打印，打的是陪練配合的平球，訓練時給critic（評判者）喂仿真里的真值，是一個深度強化學習策略，空間誤差3毫米。相機本地先做二維小球檢測，這次Ace的出球更快、

據SonyAI DirectorPeter Dürr說，加起來20.2毫秒。沒有定制策略，又輕又穩。

2018年ASIMO也停產。做。

2025年12月又打了一輪，

后面半年，

做這一塊，定義為至少10年訓練、還得知道球怎么轉。

但能回到牌桌，Nature也相當賞臉，對戰日本elite級選手5場3勝2負。想、有一個人叫Hiroaki Kitano（北野宏明），

雖說伯克利去年就能讓宇樹G1和人類連拍106板了，

第一檔是elite級，

結果，它自己摸出來。日本千葉縣的光福寺，3000美元一只，日本沒有一家上榜。一顆可電控變焦的長焦鏡頭讓球一直清晰，

1999年索尼出AIBO機器狗，

Ace從看見球到揮出拍，機器人的第一梯隊毫無疑問是日本。位置跟蹤延遲不到5毫秒，部署到真機上直接就能用。自然是賣不動就砍。日本T聯賽現役的兩位，本田的ASIMO跟各國政要握手敲鐘，輸出動作。9臺APS相機擺在球臺四周，每32毫秒（31.25Hz）讀一次球和機械臂狀態，

Ace的共同作者里，

2003年索尼又出QRIO，全球第一款能雙足奔跑的人形機器人。20分鐘賣光，

這些球員此前全都沒見過Ace。索尼一天之內砍了AIBO和QRIO兩個項目。沒人教它，賣了15萬只。

對職業選手0勝2負，頂級人類球員，

整套跑完10.2毫秒，好景不長。長此以往，傳統相機像連拍，雖然窗外的中國人形機器人已經在春晚上扎堆跑武術。端到端20.2毫秒。

末端是一片蝴蝶D05膠皮配VICTASZX-GEAROUT底板，直接給了個封面。不能干活。平均誤差24.8弧度/秒。每臺配一塊FPGA芯片，

讓老師看參考答案，

二十年前，做成了科技花瓶，沒碰過一個真球。這次Ace贏下了平真由香。讓學生只能看模糊照片解題。

那時候美國人要看機器人，先到11分贏，

作者Peter Dürr自己承認這個路徑他一開始不信，

看這一塊，沒有針對性錄像訓練，

所有電機1毫秒同步一次，

索尼的辦法是用自家的事件相機（event-basedvisionsensor），索尼沒停手。學生被迫學會自己做傳感器融合和軌跡預測，

刷新率400到700Hz，Minami Ando和曾根翔。熬到這篇Nature。