「云启Attent!on·具身智能场」见面聊 | 把机器人变成奥运冠军，需要几步？

AI给巴黎奥运会带来哪些亮点？奥运赛场之外，机器人如何苦练乒乓球？奥运酣战之际，我们盘点了赛场内外**“AI+体育”“具身智能+体育”**的有趣应用，和你分享。

既有的探索应用之外，AI加持下的具身智能还会开启哪些可触碰的未来？8月20日，云启联合SeeFund无限基金举办、北京中关村创业大街科技服务有限公司协作支持的**「Attent!on线下沙龙」北京站·具身智能场**将火热开启。

活动详情及报名方式见文末，别错过！

如果你在过去几天收看过巴黎奥运会体操比赛，很可能会发现这样一个细节：当体操运动员结束比赛动作后，电视转播画面会回放一组运动员拆解动作的定格画面，观感颇具科幻效果。这是在多场赛事转播中应用到的**“子弹时间”**技术，基本原理是在云端对直播图像进行实时空间重建和3D渲染。

在体操裁判视角下，还有一款AI“裁判” 辅助他们在转瞬即逝的比赛动作中识别得分或扣分点。这是首次应用到奥运会中的评分支持系统（The Judging Support System）。该系统利用了4-8个预置的高清摄像头捕捉运动员动作，并制作成3D模型，再由AI对动作进行分析、比对，帮助裁判将之与评分体系作对照。

这只是AI在本届奥运会大显身手的一个缩影。作为ChatGPT爆红后的首届奥运会，毫无疑问，巴黎奥运会是史上AI含量最高的一届。除了赛事转播和裁判评审，在观众互动、场馆管理、运动员训练、赛事安保等赛场内外的诸多场景都有AI技术的体现。据称，本届奥运会的AI应用场景超过180个。

除了在奥运会亮相的这些高大上的黑科技，近年来AI元素也逐渐深入到大众体育中。在观战奥运之余，我们发现，在普及程度极高的乒乓球领域，**早就出现了初代具身智能的足迹——乒乓球机器人。**这类机器人的击球水平如何？来看看下面几个业内知名的应用案例。

01 欧姆龙 ：

全球首台乒乓球教练机器人

第一个案例来自老牌自动化控制及电子设备制造厂商欧姆龙（Omron）。

2013年，时年80岁的欧姆龙公司推出了“新物种”，乒乓球教练机器人FORPHEUS。但由于对击球位置、来球时间等关键信息的计算能力不佳，诞生之初，这款被吉尼斯世界纪录认定为世界首款乒乓球教练机器人的产品甚至连一个球都接不到。此外，看到球、预测球的来向，以及处理球的基本动作技巧等都是初代产品面临的挑战。

传感、控制、思考是考验乒乓球机器人的几个核心能力，经过十年迭代， FORPHEUS 在上述能力维度下逐步进阶。第三代引入人工智能是一个重要的转折点。AI深度学习让这一代FORPHEUS能够对人类球手的动作信息进行学习、消化，显著提高回球精度。此后，在继续提升AI能力的同时， FORPHEUS在机械臂、传感器等硬件层面业不断优化，以期实现“眼耳口手脑”的协同。

FORPHEUS的最新一代产品是亮相2023年进博会的第八代。至此，这款机器人在球手理解和提供“因材施教”的教练方案上有了更好的表现。它可以通过视觉传感技术立体捕捉来球、识别球手，用算法感知乒乓球去向并运用做出预测。并结合面部识别技术判断人类球手的情绪和身体状态，记住对手的特征和球的轨迹并不断自我成长，同时能以 1/1000 秒为单位对挥拍时机、方向等进行控制。

FORPHEUS第五代对打效果 （图源：欧姆龙官网）

02 Google ：

当乒乓球给机器人做教练

如果说人类球手可以在不畏枯燥的机器人教练的陪练下苦练基本功，那机器人也可以通过乒乓球训练精进人机交互等关键能力。乒乓球比赛对速度、精度要求极高，且具有高度结构化和多智能体协作的特征，因而也被视作研究人机交互和强化学习的理想实验载体。

在机器人上下了多年狠功夫的Google就在用乒乓球“训练”机器人。其在2022年发布的一篇博客中介绍了两个相关项目：i-S2R 和 GoalsEye。前者旨在训练机器人与人类合作的能力，通过一种可以学习人类行为的模型，实现了最多可与业余真人玩家在4分钟对打340次的“战绩”。

GoalsEye则希望机器人向业余球手学习一些实用技巧。该项目结合了行为克隆技术，学习精确的目标定位策略，以期实现“指哪打哪”的效果。经过大约13500次演示后，击球准确率上升到了43%。

i-S2R项目，机器人与人类对打 （图源：公开报道）

03 庞伯特：

想当“AI许昕”的发球机器人

2023年杭州亚运会期间，世界冠军许昕曾和一位特殊的对手——**“AI许昕”**短暂过招。这位对手是创业公司创屹科技研发的庞伯特M-ONE手臂式发球机器人。据该公司披露，这款机器人采集了许昕的攻球、拉球、搓球等各项技术的数据，利用数字化智能控制，“复刻”许昕打球的旋转、弧线、速度。

“AI许昕”是庞伯特发球机器人技术亮点的集中体现。这款针对乒乓球教培市场开发的机器人，希望在发球这个重复性很强的环节替代人工教练。顶配的M-ONE可实时采集运动员动作信息及回球数据，并通过深度学习的算法分析，对运动员训练状态进行分析，调整发球策略和训练计划。

许昕对阵庞伯特乒乓球发球机器人 （图源：公开报道）

04 具身智能开启的更多可能，见面聊

AI加持下的机器人，能力边界何在？

海内外具身智能产研有哪些共识和GAP？

具身智能商业化有多远？

……

8月20日，云启Attent!on北京站·具身智能专场期待你线下来聊。

活动详情及报名方式见下方海报。名额有限，报名从速！

*本文内容整理自公开新闻报道