科技日报记者 刘霞
近日，《对话》杂志刊文称，机器人技术正日益渗透到体育领域，正在重新定义运动和科技之间的界限。它们有望成为人类顶尖选手的训练伙伴，并通过在动态且难以预测的环境中学习移动、反应及互动的方式，推动其他行业的进步。
机器人的训练方式与人类运动员截然不同
训练机器人参与体育活动与培养人类运动员存在本质上的差异。
运动员依靠实践经验、指导和积累的知识来适应不断变化的环境。通常情况下，这被描述为一种“感知行动”的紧密联系，在这个过程中人们会不断地观察、判断并采取相应措施。
相较之下，机器人则依赖于模拟数据与算法来学习技能。工程师构建复杂的虚拟环境让机器可以在数百万次中进行练习。它们学会追踪物体，预测路径，并协调自身动作。有时运动捕捉技术也会被用以记录人类运动员的动作供机器人模仿。
机器人在篮球和足球领域已经取得了显著的进步。从最初的定点投篮到如今可以执行团队战术决策并应对对手的挑战。例如丰田公司新推出的CUE7篮球机器人，集成了视觉、规划与控制功能，能够实现目标识别、距离估算及精准投篮。
对于像乒乓球这样的快速运动项目而言，机器人的研发面临更大的挑战。它们需要在极短的时间内检测到球并预测其轨迹，并作出精确反应。这要求计算机视觉和实时控制系统之间的高度融合。
4月22日，《自然》杂志发表了一项突破性研究：索尼AI开发的乒乓球机器人“Ace”击败了多位人类顶尖选手。然而，德国达姆施塔特工业大学智能自主系统教授简·彼得斯指出，“Ace”的技术目前还局限于单一任务，并未解决通用机器人的许多核心问题。
为体育训练提供新工具
虽然机器人运动员能为观众提供令人惊叹的表演体验，但它们最大的贡献可能在于训练人类选手方面。
有效设计体育训练是一个关键挑战。运动员需要反复练习以掌握技能，同时还需要变化来模拟比赛中的各种情况。过多的重复会导致可预测性降低，而过多的变化又可能导致混乱无序。
机器人技术提供了一种新的平衡方法。
机器人的陪练功能可以模仿顶级选手的动作，并通过系统地改变球的速度、轨迹和落点来创造变化。比如网球机器人可以根据世界级球员的击球方式，精确模拟不同条件下的比赛场景。
这为体育科学创造了所谓的“代表性学习环境”。关键在于它能够重现高水平比赛中重要的感知与决策需求，这是普通训练难以实现的。
澳大利亚莫纳什大学的研究人员乔纳森·罗伯茨等人正在探索机器人如何帮助网球、板球和足球等项目的培训。目标是结合真实性、可重复性以及变化性，以促进技能的发展，并将技术的进步与实际成果联系起来。
机器人还能协助管理训练负荷。它们可以减轻教练员和陪练的身体负担，同时为运动员提供高质量的比赛情境体验。
类似于视频分析和穿戴式传感器改变了训练方式一样，机器人也为教练提供了新的工具。通过精确控制、可重复性和适应个人需求的训练环境，有助于更深入地理解人类表现，并帮助运动员提升成绩。
有望促进多领域发展
罗伯茨预测，在未来的十年中，机器人的灵活性、力量以及对复杂环境的适应能力将进一步增强。那些目前机器人难以完成的任务，例如在崎岖不平的地面上奔跑或接球投掷等动作也将变得更容易实现。
但即使如此，机器人仍然面临一些关键限制。
运动的伟大之处不仅仅在于完美的技术执行，更在于创造力、压力下做出决策的能力以及经验、情感和环境带来的应变能力。
在体育科学中，精英表现是由运动员与任务及环境之间的相互作用决定的。尽管机器人可以出色完成特定的任务，但它们无法像人类那样以一种具体且有意义的方式体验这些互动过程。
除了在体育领域的应用之外，这些尖端运动机器人还可能推动其他行业的发展。例如丰田计划利用CUE7平台展示传感器技术、控制方法及具身人工智能的突破性进展，而这种进步的影响将远远超出体育范围。
技术杂志网站指出，尽管“Ace”目前仅擅长击球，但其背后的技术却可能在其他领域产生深远影响。低延迟感知与自适应决策相结合的能力对于确保关键环境的安全至关重要。
《对话》文章还提到，“Ace”的进步将对人机交互领域带来显著的影响。当前大多数工业机器人被限制在隔离的安全屏障后，因为它们无法迅速或可靠地应对突发的人类行为。“Ace”已经接近人类反应时间的极限，预示着未来的机器人能够在共享空间中安全协作。