惊艳！中国仿人机器人玩转网球接发球，90.9%成功率刷新具身智能新高度

近日，加尔博特（Galbot）与清华大学联合研发的一款中国仿人机器人，成功展现出实时网球接发球能力，正手回球成功率达90.9%，这一成果标志着我国具身人工智能研发取得重要进展，为人形机器人走进动态对抗场景打下基础。

这款机器人的核心亮点，是搭载了双方联合研发的LATENT训练框架。不同于传统机器人依赖高精度动作捕捉和复杂建模，研发团队仅用紧凑设备，收集了约5小时业余玩家的动作数据——即便这些数据不算完美，仍能真实反映人体运动特点。框架将网球动作拆分为正手击球、侧向移动等基础动作，结合强化学习与模拟训练，让机器人能自主优化动作，做出连贯自然的类人击球动作。这套训练策略部署在Unitree G1机器人上，让它能自主追踪来球、预判轨迹、调整站位并完成回击。

早在2026年1月，优必选Walker S2机器人就已展示过网球对抗能力。而此次新成果更具意义，在万次真实场景测试中，机器人最佳回球成功率达96.5%，还能与不同水平的人类选手多回合对打，充分体现了LATENT框架带来的环境适应力。

这项成果解决了机器人在复杂环境中复刻人类精准动作的难题，技术思路可延伸到更多场景。目前它的速度和精准度虽不及专业球员，但已展现出巨大潜力，既彰显了我国在具身智能领域的实力，也为人形机器人走向实用化提供了有力支撑。