庞伯特拥有机器人与乒乓两大领域巨头——新松机器人与中国乒乓球培训的纯正血统，具备得天独厚的技术优势，在此基础上庞伯特不断探索新技术，进行颠覆性创新，创造出新的体育智能科技产品，推动行业变革。

 

       此次推出的发球机器人M-ONE是机器人与人工智能的完美结合。发球机器人M-ONE不仅还原自然发球方式， 还拥有运动轨迹分析模块、动作分析模块等应用，通过手机APP便捷交互，实时反馈训练数据，所有这些不仅改变了运动员的训练方式，增强个人运动体验感，通过数字化的方式，配合不同终端显示，还进一步颠覆了乒乓球赛事的呈现方式，也解决了乒乓球运动的一些问题。

 

当前的乒乓球运动存在一些亟待解决的问题主要在几方面：

 

      一、是效率。助教为专业运动员喂球时，往往在速度、旋转、落点控制、频率等方面，难以达到高水平选手的训练需求；

 

      二、是统一。一旦助教出现疲惫、状态不佳等情况，就会直接影响速度、旋转等参数，影响训练特定技战术动作的一致性，运动员很难形成*佳的肌肉记忆；

 

       三、是反馈。乒乓球是一项实时性非常高的运动，往往一秒之间几个来回，过快的球速与落点的不确定性，也导致教练往往只能凭借经验来反馈，很难通过量化来优化教学，一些特定动作也就无法有效分析和复现。

 

      四、是普及。乒乓球的另一个身份是“国球”，中国有众多的爱好者和青少年参与到这项运动中来，但不同地域、不同水平的教练却参差不齐，自然也就无法满足更多人群享受乒乓球这项运动的愿望。

 

庞伯特发球机器人是如何来解决上述问题呢？

 

      发球机器人M-ONE具备类人化发球方式，并实现两跳发球，训练者可以在手机端自定义旋转类型、落点位置以及训练课程。同时，庞伯特具有的球拍快换模块能够为运动员提供更多球拍的选择，来训练运动员应对不同类型球拍打出的球。

 

       传统的专业训练方式中，往往会依靠教练本身来对运动员进行喂球，这种方式对教练本身的体能和水平都提出了非常高的要求，而这种方式事实上，在训练速度、旋转、落点控制、频率等方面无法满足高水平运动员训练需求；其次，对落点、速度、旋转等参数的一致性无法控制，无法快速形成运动员准确的肌肉记忆。

 

      庞伯特发球机器人则可以通过对参数一致性的控制和调节，刺激运动员极限，快速形成强烈的肌肉记忆，并且能够提供符合不同水平乒乓运动者的训练模式。从业余爱好者到专业运动员，每个人都可以将庞伯特调节至适合自己当前水平的训练模式来进行训练。

 

庞伯特机器人的几大核心技术：

 

      首先是感知。通过高速双目立体视觉系统，机器人能够捕捉高速运动下的乒乓球位置，并形成球的轨迹，通过轨迹分析，在毫秒内判断球速以及球的旋转方向，让乒乓球技术转化为可视的数据，实时调整，精准化训练。

 

      其次是决策：在轨迹分析的基础上，庞伯特同时对人体动作进行捕捉，通过与预设的动作角度进行比对，分析运动员动作是否到位。结合轨迹和动作两个因素，判断运动员的水平，推荐课程。对于个人爱好者来说，相当于拥有了一个专业教练+陪练。

 

      再次是运动。庞伯特机器人具有类人化结构，不同于市面上以挤压方式进行发球的设备，庞伯特能够高度模拟类人化的发球方式，模拟人类发球时对球方向和旋转，实现两跳发球。而利用不同的球拍胶面，还能打出不一样的球，这些都能更好地辅助人类运动员进行训练。

 

       利用分布式双目视觉系统捕捉球及运动员的运动轨迹、利用人工智能算法进行深度学习，形成发球机器人M-ONE独具的动作分析模块与轨迹分析模块，实时对球的运动轨迹及运动员的动作进行分析，快速进行、快速制定战术策略分析。

 

       现有乒乓运动中存在的球速过快、运动员动作过快、旋转速度未知、落点一致性未知等问题，使教练无法拿到*直观的数据，导致针对特定对手的动作和球路无法分析、无法复现。

 

      而庞伯特利用人工智能算法平台，将乒乓球技术转化成一个又一个可视的数据，为运动员建立了良性的、可量化的训练标准，且能够实时读取运动员打出球的轨迹等数据，结合姿态捕捉，实时给出反馈指令，优化打球姿态，调整喂球方式，高效精准训练，让运动员对自己的能力有更直观的认知。

 

      传统设备只是机械地扩展某项技能，比如取代人的手臂来进行发球，往往需要人类助教来完成那些需要主动决策、调整、制定标准等工作，在效率和功能上并没有带来质的改变。

 

      相对于传统的发球设备，庞伯特机器人的特殊之处就在于通过深度学习算法的引入，在智能程度上赋予了机器人新的高度。比如实时高通量的数据收集与处理；高效精准专业的预判决策；个性定制化的训练反馈与指导；乒乓球运动的随机性又要求算法具备一定的泛化能力和高鲁棒性……这些都是庞伯特机器人能够成为乒乓球运动伙伴的关键。

 

      相对于一般性服务场景，传统的机器人可以根据预先设定的程序处理数据。比如餐厅服务机器人，输入店内地图、设定好传送菜程序之后只能按部就班地工作，有的甚至连避让行人都做不到，因为提前设定会导致一旦出现不可预见的情况，整个过程就会停止。但球类运动可不一样，乒乓球的高速运动需要发球者做出毫秒级的判断，像人一样快速思考、分析、决策、反应。对于人类来说都可能要靠直觉来完成的事情，对机器与人之间的耦合要求要紧密的多。

 

      让机器能够做出决策和控制复杂的情况，而不依赖于预先确定的程序，就是庞伯特机器人向我们展示的现实图景。

 

      在4-6月，庞伯特也会在B站（庞伯特）定期发布机器人课堂的实时动态，分享教学过程。预计6月后，庞伯特将陆续开放庞伯特真人挑战体验。

 

      但无论如何，乒乓球发球机器人和对打机器人绝不会是庞伯特的终点， 究竟还能做什么新的尝试和新的挑战，这个答案，我们拭目以待。但肯定的是，庞伯特，不止于发球。

本文摘自：网络   日期：2020-03-31