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第405章（第1页）

而另一边，是跑动击球的“西格玛”，那个时候还是未完成形态，脸部只是面具一样的平滑罩，身躯还有些地方裸露在外。

马丁·佩罗特：有种进入了科幻片的错觉。（挥舞着手臂）我看过跑步的机器人、投标枪的机器人，但是…它在追着网球，是自己在思考和反应，没有人操控。这真是…太不可思议了。

不过当马丁上场时，西格玛的动作还比较僵硬，而且失误较多，尤其是打有旋转的球时，几乎一球一个出界。

sra研究员-罗伯特·琼斯：西格玛的最大特点在于，他的对抗能力。获取事物信息，进行自主思考，做出反应动作。就像真正的人类一样。

在网球比赛中，假如一方的球速达到150kh，那么另一方的反应、思考、行动时间总和在05秒左右，追球距离越长，思考的时间会被压缩到01秒甚至更少。这非常考验机器人的“大脑”，也就是ai的能力。

网球是三维内的动态变化过程，它的飞行轨迹是线性速度又带有自转的复合运动模式。单单解构、推演这些三维数据，复杂程度就超过围棋ai预判数十步。

但这仅仅是“看”球路的“反应”的过程，一个开始。

每个回合包含几十个变量，网球初始位置、速度、转速、自转方向、动态位置…对手的位置、移动、姿态、握拍方式…从战术的角度，它所需要推演并决策的信息对比围棋是呈指数级别的增量。

这不是常规ai训练能覆盖得了的。

所以我们采用的学习模式兼顾多样，首先我们给它“看”网球比赛，以“一分”为单位。从发球开始，每个回合的点位、线路。同时，把不同的运动员进行简单的“建模”，让西格玛学习他们。

多达十几万的单位其实不够让西格玛应对任何情况，而且采集的信息可能有错误。又或者有我们未知的bug。

所以我们还采取实际的训练模式。

其一就是把网球场区域三维网格化，然后让西格玛遍历不同的球形和落点，探索最优“解”，并且对有误的已学信息进行纠正。

但是这样的效率很低，真要完成遍历一百年都做不到。所以我们决定搭配第二种训练模式：找职业运动员进行真实对抗，获得更多的“经验”。

同时，我们必须进行算法优化，最大程度减少“思考”时间。

马丁在与西格玛底线对拉，后台的电脑上显示西格玛的“思维”信息和击球效率。

一拍出界，马丁摇了摇头，他又一次失误。西格玛停顿了下，转身找球并挑在拍上。

“这也太真了吧！”马丁转头和一旁观察的工程师摊手。等他以准备的姿态盯着西格玛，机器人才重新开始发球的动作。

马丁·佩罗特：这份工作持续了一个星期，很快，我已经不能让它产生任何错误。而我也不想再练下去。想象一下你与球友训练，只有你在不断失误，这让我难以忍受。

sra首席设计师-周毅：我们在不停地找更有效率，击球质量更高的职业运动员。比如发球、接发特别出色的，对某条线路特别拿手的，网前技术特别强的……他们可能只是不够全面，所以难以升到更高的排名。

他们让西格玛不断得到强化，也给予了我们宝贵的专业性意见。

十倍速镜头下，西格玛的外观也在日渐完善。直至7月8日，一切测试完成后，工程师再次小心地为它装上核动力电池。银色的额头亮起具有科技魅惑感的蓝光标识——∑

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【前奏】

新闻直播间：在各种机器人不断突破人类的运动记录时，仿生制造工程师向前迈出一大步，世界上第一具真正的独立对抗型机器人，人类百年来工业化与信息化的结晶，名为西格玛的网球“运动员”诞生了。

首次面世，它将挑战男子网坛“四巨头”之一的西班牙名将——布朗·阿卡修斯来证明自己。

sra首席设计师-周毅：尽管从互联网上的反应，很多人对西格玛抱有很大的期待，他们认为机器人肯定比人厉害。

但作为西格玛的创造者，我们知道他还有一些缺陷。

我们构建了世界第一的幸村的“模型”，像“沙盘推演”一样做虚拟的对抗，结果是两胜七负。

他的节奏太快、球速太快，与目前合作训练的运动员相比，相差很大。西格玛有一定的风险跟不上动作，像步履蹒跚的老人“瘫痪”在赛场。

这种输球方式会让我们颜面尽失。

所以我们不打算一蹴而就。希望能给予西格玛更多的学习机会。

sra工程师-中道悠马：我们每个人都工作到比赛前日，目送他离开。西格玛的亮相不代表他已完全定型，我们还有很多的完善空间。布朗是16岁成名的巨星，富有想象力，只有尽善尽美才能把风险降到最低。

sra的十四人团队从调试中心巴黎出发，护送西格玛到达西班牙马德里，他们会做些维护工作，或在比赛中对一些突发情况作出反应。

七月的马德里天气晴朗炎热，“魔术盒”球场正在维护中。

尽管只有一场比赛，赛事官方却获得了历史以来最多的转播申请。现场门票也在瞬间抢售一空。

这是一场举世瞩目的比赛，人类在好奇机器人能做到何种程度。

团队聚在电视前观看阿卡修斯在发布会上的发言，西班牙人展现出充分的自信和乐观，这让他们忐忑了神情。

sra工程师阿曼达·加西亚：我们已经上交了考卷，只是等待着评分的结果。我们的心情对结果不会有任何影响，所以，这是有些煎熬的一段时间。