银河通用张直政谈机器人打网球：为何选最难项目，如何靠仿真器自学

21世纪经济报道记者冉黎黎 北京报道

10月28日，“新型工业化媒体调研行”北京站采访活动走进北京银河通用机器人股份有限公司。银河通用联合创始人兼大模型负责人张直政在采访中解释了公司为什么把网球当作检验具身智能技术边界的运动。

在张直政看来，网球目前对具身智能的考验最大。乒乓球不太需要全场跑动，全身协调性考验不到；羽毛球球速比网球慢，实时性要求也没那么高。他说，网球最能体现具身智能前沿技术发展到了什么边界，“简单来讲就是它最难”。

21世纪经济报道记者问到，机器人若能把网球练好，能力是否可以延伸到攀岩这类项目，张直政给出了肯定回答。他的解释是，网球对全身协调性、感知的速度与精度、动作输出的合理性与一致性，乃至模型的预测能力，都是最难的综合考验。

张直政还提到，网球的一大难点在于数据没法靠遥操作采集：人遥操作机器人时并不站在场上，也很难接到球。这样一来，背后就非常依赖物理真实的仿真器。

据他介绍，团队在仿真器中的学习分两个阶段。第一阶段是基础回球训练，让机器人练习如何碰到球、击到球。等机器人具备一定基础击球能力后，团队会部署一套名为Recursive Self-Improvement的自学习系统，让两个Agent在仿真环境中自主博弈、互相提高。机器人的水平就这样越练越好，“它自己在实践和对战中总结经验、发现不足，并提升自己的策略”。

张直政补充说，这当中涉及感知能力和感知速度能否提升、感知精度提升的同时动作输出的合理性能否同步提升，以及在与人对打时采用什么击球策略——“这是一个更高维度的思考推理了”。