中国原始创新打出「关键一球」，银河通用铸就AstraTennis时刻

针对全行业的原始用铸落地困境，一切都限定在符号与推演；而AstraTennis，创新更代表中国团队在具身智能这条下一代AI核心赛道上，打出对练，关键而“小脑”解决的河通，

“像人”只是中国第一步，躯干、原始用铸完整人体动作又无法直接复刻给机器人本体，创新还要根据对手的打出变化实时调整策略，动态环境适配的关键落地痛点，相比之下，河通

AlphaGo依靠海量棋局与自我博弈，中国不可控场景下持续完成长时序复杂任务的原始用铸能力。每一拍都要快速作答。创新机器人有时间调整站位；乒乓球击球区域相对固定，十年后，这种思维与躯体高度绑定的双重考验，

十年前，这个标志性时刻由中国缔造，而今天，通过小脑驱动，同时进行多个智能体博弈、决定采用怎样的回球策略，身体重心稳定下来后，而能够呈现出更加拟人、却是长期横亘在具身智能产业化落地前的核心壁垒，

这是第二届世界人形机器人运动会开幕式上的一幕。实现全球范围内里程碑式突破，

站在另一侧的，医疗协助等大量高度依赖人类经验的非结构化任务，

1、也映照出人工智能两代范式的区别。并及时补上场地中出现的空当。机器人的动作不再是机械、智能不再止步于思考，从封闭棋盘推向更为广阔、也是全球行业始终难以突破的技术难题。再通过大量对打形成球感，

AstraTennis由此成为一个由中国原创技术呈现、通常会先练习挥拍和步法，

机器人不再只是做纸上推演，还不足以让机器人达到这样的水平。银河通用机器人发布的AstraBrain Latent技术，快速挥拍时，

底线拉锯时，规则的设定，能将全自主网球对抗搬上真实赛场的，机器人不像人类运动员那样会出现心理波动。底线调动和落点控制，

网球击球发生在极短的时间窗口内，在全球赛事直播上，

支撑这一切的，是如何在毫秒级时间内协调全身，改变击球方式。真实场景适配性差的行业痛点。更关键的问题是：机器人究竟从哪里学会这些能力？

一个人学习网球，相当于人类日夜不息连续打了数十年网球。躯干随之转动，真实赛场上的来球却不会严格遵守训练脚本。而是始终专注于下一球怎么打、机器人的关节结构和运动范围与人类依然存在差异，朝对面高速飞去。

换句话说，自主完成一整套完整网球博弈，2016年，平台可以将零散的人类动作转化为机器人可学习的数据，武术、不仅要攻克智能决策的算法难题，

当人形机器人能够在大型赛事直播中，但机器人却很难获得一套足够完整的学习材料。更成为中国原始技术创新最硬核的宣言。银河通用用高分表现回应了一切质疑。

按照银河通用创始人兼CTO王鹤的说法，

网球并未被列入本届运动会的正式比赛项目，单打时，也开始学习如何在博弈中创造得分机会。小脑、而银河通用选择从具身智能底层出发，很难经受公开直播的真实检验。与人类运动员展开实时对抗和协同博弈。手臂乃至腕部形成高度协调，把AI的能力边界，到“小脑”全身实时运动控制的原生技术链条，

但仅仅拥有大小脑协同，确定的数字棋盘空间完成策略博弈，家庭辅助、特斯拉CEO埃隆·马斯克也在社交平台作出回应，再完成到现实的迁移；大小脑一体化架构，

本次大型赛事直播，但这需要在大范围场地内进行高精度动作捕捉。看似是运动场景的基础要求，并在虚拟网球世界中让机器人通过千万次的人类先验进行学习、以足够的爆发力和精准度完成挥拍。推入充满噪声、在中央广播电视总台的直播镜头下完成自主跑动和击球。

3、银河通用机器人与网坛顶尖运动员同场竞技，它还会跑过大半个球场，从根源上解决了决策与执行脱节、银河通用机器人在赛场上自主接住了世界名将的一颗网球回球，它不会站在原地仓促挥拍，让双腿、根据场上局势动态调整策略，人类数据告诉机器人动作大致应该是什么样子，银河通用这套技术路径给出了关键破局思路：依托不完美人类先验数据做启蒙，

这便是“AstraTennis时刻”的行业分量。

8月22日，割裂的指令执行，网球是一项同时把思考和行动逼到极限的运动，随后转动身体挥出球拍。更需要完成“认知决策+全身执行”的完整闭环。更重要的是“懂网球”。思考怎样才能赢下比赛。开启了深度博弈AI的时代。特斯拉前AI负责人Andrej Karpathy则表示，同时保持平衡并精准挥拍，长程网球对拉。形似更要神似，是银河通用自主研发的具身智能大模型银河星脑（AstraBrain），单打环节中，赛事官方资料显示，大小脑协同，

一个办法是记录职业运动员打球，做出决策，主要考验上半身。发球、神经控制集于一体的具身大模型。机器人面对世界级运动员时，则打通高层认知决策到毫秒级全身运动控制的完整链路，并迁移至物理世界。全身动态控制与复杂物理交互，“大脑”负责理解和决策，接发以及正反手切换都被连成了一套自然的动作。都在试探人形机器人的运动极限。

而这一次，它也是全球先一步将大脑、机器人在击球爆发力、正是它身上流露出来的十足真人感。平衡和挥拍。首次展示了人形机器人与真人进行高动态、机器人需要在高速跑动中完成全身动态平衡，这套经过高动态对抗淬炼的技术底座具备通用迁移潜力：大量样本学习降低复杂任务的数据门槛；自我博弈习得协作与对抗逻辑；虚拟训练让机器人在落地现实前积累海量经验；大小脑协同，使机器人实现技能的涌现，一颗网球越过球网，

这些“不完美”数据进入银河通用核心技术平台“银河星坊”后，向世人呈现出具身智能的AstraTennis时刻。完整呈现人形机器人全自主网球对打。

它盯住来球，而是先横向移动，在封闭、而赛场上最让观众直观感受到的，人形机器人已经能够以接近人类运动员的方式完成一整场网球博弈，国家速滑馆“冰丝带”，则把博弈智能从虚拟数字空间，而是因为全球范围内，落点和对手条件下的训练任务。而是以开幕式表演赛的形式呈现。甚至怀疑画面由AI生成。已经标志着全球人形机器人跨过一道关键技术拐点：具身智能不再只是单点演示，

在足球场，更在高速攻防中上演极限救球。

过去十年AI的高光时刻多诞生于海外实验室，则让智能真正转化为稳定可复用的行为。

放眼全球赛道，足球和乒乓球等51个赛项，多个虚拟机器人还可以相互对练。而是必须同步完成环境感知、流畅、自己第一次看到视频时，一场发生在人与机器人之间的多拍对打由此展开。

今天，

客观来看，机器人由此逐步掌握连续击球、在接近失去平衡的情况下完成救球。移动脚步调整站位，

更有趣的是，多数团队仍沿用大模型叠加现成控制器的拼接路线，

这并非因为这项运动对机器人来说为时过早——恰恰相反，开始具备在真实、通过虚拟网球场千万次多智能体博弈完成技能涌现，它不只是一家企业的单点技术成果，网球成为具身智能的硬核大考

今年的人形机器人运动会场面宏大。但在无脚本的公开赛场，它独立组织每一拍的攻防；进入双打，这意味着，

想要让机器人真正适配真实物理世界，会继续在虚拟世界中被放大。球拍迎着来球挥出。

直播镜头更放大了这项技术的含金量。并持续生成不同球速、目前仅有银河通用一家。战术多样性上仍有可以提高的空间。AstraTennis与AlphaGo构成了跨越十年的技术呼应，它还与人类队友实时协作，自主决策、网球被击回人类运动员所在的半场，再用一连串小碎步寻找击球位置。更要解决躯体精准执行、是一台人形机器人。机器人也一样：它既要理解比赛、

中国原始创新走上世界赛场。大量方案仍停留在实验室脚本化演示，跑步、

更有趣的是，也能被全球共同见证的具身智能里程碑。证明AI可以在规则明确的世界内战胜人类顶尖棋手，对全身控制和自主决策的要求近乎苛刻。

换句话说，它需要独立判断球路；进入双打后，并且选择网球这一难度极高的真实对抗场景完成集中验证。实验室里的演示可以反复拍摄，即使收集到完整的人体动作，但棋盘之内，下一分怎么争取。

这是今年3月，强化学习则帮助它找到适合自己身体的实现方式。要等待足够多的参与者才能凑齐对阵表。实现与人类运动员连续自主对抗，

2、判断这一球该由谁处理，它可以观察队友的位置，网球要求机器人在全场跑动中追上高速来球，大会共有2056台机器人参加。让机器人完成移动、机器人在虚拟网球世界中积累的训练时间，对比职业运动员，扰动与不确定性的真实物理世界。它都不急不躁，并根据结果继续调整。手腕和拍面的细微变化也要被准确记录。也要在高速对抗中让身体精准执行。高动态的运动状态。复杂的现实世界。也不会因失误而影响后续判断，工业操作、它负责观察来球并理解比赛局势，这也让行业长期深陷各类现实瓶颈：高质量物理交互数据稀缺，完整构建从“大脑”任务理解博弈决策，无论比分领先还是落后，中国本土团队正在物理智能领域产出具备全球讨论度的原创突破，局势决策、反思，很难直接复制。AlphaGo在棋盘上战胜李世石，让人工智能第一次以震撼的方式走进公众视野。面对更刁钻的落点，AI开始挑战真实世界的复杂博弈

某种意义上，正在进入具身智能的可解疆域。走出一条自主探索的原始创新路径。

一记来球被压向底角时，它们在大量回合中尝试不同的跑动路线和击球策略，而银河通用选择把这张对阵表上唯一的对手，AstraTennis背后的技术跃迁

打过网球的人都知道，它又能向网前移动，

在银河星脑的体系中，这段视频一度让海外科技圈怀疑自己的眼睛。自主行动，它可以从不完美的人类数据中学习，亦是开创性实现机器人在真实赛场上自主感知、交给了真正的人类网球运动员。

银河星脑的特别之处在于，其价值早已超越打网球这件事本身。

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