当地时间 9 月 30 日，在美国匹兹堡举行的 IROS 2026（ IEEE/RSJ 智能机器人与系统国际会议）顶级机器人学术会议上，银河通用机器人与合作伙伴的联合研究成果 ——《Learning Athletic Humanoid Tennis Skills from Imperfect Human Motion Data》荣获 IROS Best Entertainment and Amusement Paper Award。
IROS 与 ICRA 并列为机器人领域全球最具影响力的顶级会议。2026 年，IROS 共收录 1900 余篇论文，汇聚全球机器人、人工智能领域的研究人员与产业界人士。能从如此密集的全球前沿研究中脱颖而出，意味着这项工作在研究创新性、技术价值与实验验证上，已经成为公认的世界最顶级。
近年来，如何让机器人具备更加自然、灵活、适应真实环境的运动能力，成为具身智能领域的重要研究方向。而网球作为一项高度依赖动态感知、快速决策和全身协调能力的运动，也成为检验人形机器人综合能力的重要场景。
在 2026 中国网球公开赛期间，银河通用机器人正式成为 "2026 中国网球公开赛指定人形机器人"。人形机器人首次登上人类网球公开赛这一国际赛事舞台，以真实体育场景作为技术试炼场，向全球展示了中国人形机器人在复杂运动方面不断突破的能力。
此前 8 月，在世界人形机器人运动会开幕式上，银河通用机器人更与大满贯冠军进行网球对打，并通过全球直播展示人形机器人在高速运动场景中的感知、移动、平衡与击球能力，被誉为具身智能的 "AstraTennis 时刻"。
从国际体育赛事中的真实亮相，到全球机器人顶级学术会议上的研究突破，银河通用围绕网球这一高动态、高挑战场景展开的一系列探索，背后指向的是具身智能领域一个更基础的问题：
人形机器人如何真正获得类似人类的运动能力？
从一次挥拍，到机器人运动智能能力的探索
一个网球飞速掠过球网，机器人判断来球方向，调整身体姿态，移动脚步，并在合适时机完成挥拍。
对人类而言，这是一项经过长期训练形成的自然能力；但对于人形机器人而言，一次看似简单的击球，背后涉及环境感知、运动规划、全身协调、动态平衡等多项复杂技能。
机器人不仅需要判断球的位置和速度，还需要在快速运动过程中协调腿部、躯干和手臂动作，在保持自身稳定的同时完成精准击球。
更重要的是，真实世界中的任务往往充满变化。网球不会按照固定轨迹运动，环境也不会始终保持理想状态，机器人需要根据不断变化的信息调整自身行为。
银河通用研究团队在这项研究中并不是简单复制人类运动动作，而是探索如何利用有限的人类运动数据，让机器人学习其中蕴含的运动规律，并结合自身身体结构形成适合机器人的运动策略。
在研究过程中，团队采集了业余网球运动员的动作数据，并探索如何将人体运动经验转化为机器人能够理解和执行的运动能力。论文提出的方法并不依赖大量完美、完整的人类示范数据，而是让机器人从有限的动作样本中学习运动先验，再通过进一步训练不断调整和优化自身行为。最终，该方法被部署到人形机器人平台进行真实环境验证，并完成连续网球回合训练。
这项研究旨在探索一种更具普适性的路径：如何让机器人从人类经验中学习复杂运动技能，并逐步形成自主适应能力。
网球背后，是具身智能从 "执行动作" 走向 "学习能力"
过去，机器人完成一项复杂任务，通常需要针对具体场景进行数据采集、算法设计和反复训练。但随着机器人走向更加开放的真实环境，仅依靠人工预设规则已经越来越难覆盖复杂任务需求。
未来的机器人的规模化应用，需要面对的不只是某一个固定动作，而是在不同环境中持续感知、理解并调整自身行为。
因此，如何利用有限的数据，让机器人获得可以迁移、组合和持续进化的能力，正在成为具身智能发展的关键方向。
网球场景之所以具有代表性，正是因为它将机器人运动能力中的多个核心问题集中呈现出来：快速感知、动态决策、全身控制以及面对不确定环境的适应能力。这些能力更是决定机器人能否进入真实世界、完成复杂任务的基础。
因此，银河通用并未将运动能力探索局限于单一场景，而是持续推动模型、数据与机器人本体的协同发展。希望通过模型、数据与硬件系统的结合，让机器人能够在真实环境中不断学习、适应并提升能力。
在 IROS 2026 期间，银河通用还在展位与来自全球不同研究方向的研究人员、开发者展开交流，围绕具身大模型、机器人数据、运动控制与机器人应用等方向进行深入讨论。
9 月 29 日，银河通用在匹兹堡举办 Physical AI Builders Party，邀请研究人员、开发者及机器人领域从业者交流。
从论文中的技术探索，到正在推进的研究课题与真实开发需求，关于 Physical AI 的讨论也从学术会议延伸到了更广泛的开发者社区。
从赛场上的一次挥拍，到机器人在真实世界中的持续学习，银河通用正在探索的并非单一技能的实现，而是让机器人具备可迁移、可组合、可持续进化的通用能力。
未来，银河通用将继续围绕具身模型、机器人数据与机器人系统展开研究，与全球学术界、开发者社区共同推动具身智能技术演进，让机器人能够在真实环境中不断学习、适应并创造更多可能。
（来源：银河通用）
