小球转动大球,AI续写新篇:SpikePingpong亮相中美“乒乓外交”55周年纪念活动

55年前，一枚小小的乒乓球，推动了中美关系史上的一次破冰，“小球转动大球”由此成为一段跨越时代的佳话。55年后，在中美“乒乓外交”55周年纪念活动现场，一场发生在球桌前的“对话”吸引了众多目光。

4月10日在北京首都体育馆举办的中美“乒乓外交”55周年纪念大会以及4月13日在上海体育大学举办的纪念“乒乓外交”55周年友谊赛两场活动现场，北京智源研究院联合北京大学和智元机器人，代表中国具身智能行业带来了无遥控、全自主的人形机器人乒乓对打互动体验。搭载由智源研究院与北京大学独立研发的 SpikePingpong算法的机器人 ，在真实对抗场景中流畅完成连续接球、攻防转换、多回合互动等复杂动作，让跨越半个多世纪的友谊故事，在人工智能时代焕发出新的生命力。

这是一次科技、体育与人文精神的同频共振。

在历史坐标中，见证科技的新表达

2026年4月10日，中美“乒乓外交”55周年纪念大会于北京首都体育馆举办。习近平主席向活动致贺信指出，体育是增进人民友谊的纽带，希望中美两国青少年以本次活动为契机，深化交流互鉴，增进相互了解，让中美友好的种子在一代又一代青年心中生根发芽，为中美关系稳定、健康、可持续发展贡献力量。

这场纪念活动，不只是对一段历史的回望，更是在新的时代条件下，对“以交流增进理解、以友谊连接未来”这一精神的再次激活。55年后，站上同一叙事舞台的，除了中美友好人士、青年代表和体育工作者，还有中国具身智能技术的最新成果。

在这样的历史语境下，机器人站在球桌侧所呈现的意义，已经超越了单纯的技术演示。它既是对“乒乓外交”精神的一次当代表达，也让前沿科技以如此具象、鲜活、可感知的方式，参与到公共叙事与国际人文交流之中。

一场无遥控、全自主的人形机器人乒乓互动

在活动现场，搭载由智源研究院与北京大学独立研发的 SpikePingpong算法的机器人完成了无遥控、全自主的乒乓对打互动展示。机器人不仅能够稳定完成接球、回球，还能在多回合互动中实现攻防转换与动作衔接，展现出良好的动态响应能力与全身协调能力。

从展区展示效果来看，这已经不是单一动作的机械复现，而是一套融合高速感知、实时决策与全身运动控制的具身智能系统在真实场景中的集中呈现。如今，球桌依旧是连接彼此的媒介，但人工智能和人形机器人为这段跨越半个多世纪的友谊故事增添了新的时代注脚。

SpikePingpong，如何让机器人真正“会打乒乓”

面向全身协调控制与在线自适应的人形机器人乒乓球

乒乓球一直被视作机器人研究中极具挑战性的高动态任务。它速度快、变化密、旋转复杂，球体尺寸小、飞行过程受空气阻力等物理因素干扰明显。对于机器人而言，要在这样的场景里完成“看得见、判得准、打得中、站得稳”，本质上是在同时挑战感知、决策和运动控制三大核心能力。

SpikePingpong 的核心突破，在于首次将高频脉冲视觉与模仿学习策略深度融合，构建出一套面向高速动态乒乓任务的端到端感控体系，并进一步完成了从机械臂平台到人形机器人平台的能力迁移。

这套系统之所以关键，不在于“机器人会打球”这一结果本身，而在于它针对人形机器人乒乓任务最难的几个技术瓶颈，给出了系统性的解决方案。

高频脉冲视觉：先“看清”，才能“打准”

传统帧式视觉系统在处理高速运动目标时，往往会受到采样频率、运动模糊和时延的限制。对于飞行速度超过5m/s的乒乓球来说，这意味着一旦感知链路不够快，后续所有决策和控制都会失去准确基础。

SpikePingpong 引入了基于北京大学自主研发 Spike CV 路线的高频脉冲视觉技术，并在系统中形成 SONIC 脉冲感知模块。依托 20kHz 高频脉冲感知能力，系统能够以远高于传统帧式视觉的时间分辨率捕捉球体高速运动轨迹，在球体飞行过程中实时补偿物理扰动，并对球拍与来球接触点进行毫米级预测。

从工程意义上看，这一步奠定了整个系统“打得准”的第一性基础。相比传统视觉方案，其响应速度实现显著提升；从系统设计来看，这种高时间分辨率感知，正是支撑高速来球检测、轨迹估计与实时修正的关键。

模仿学习策略：从“看见球”到“会回球”

仅仅看见球，还不等于能把球打回去。对于人形机器人而言，真正困难的是在极短时间内完成击球位置选择、挥拍路径规划、全身姿态调整以及动作执行之间的统一协调。

SpikePingpong 采用模仿学习思路，构建了 IMPACT 策略规划模块。该模块从人类高水平运动员的动作数据中提炼击球策略，使机器人能够学习“何时击球、在何处击球、以怎样的身体姿态和拍面控制完成击球”这一整套任务逻辑，而不是仅靠规则系统做局部反应。

系统在30cm目标区域内可达到约91%-92%的命中率，在更高难度的20cm目标区域内达到约70%-71%的命中率。换句话说，机器人不仅可以完成回球，更开始具备面向指定区域进行较高精度控制的能力。

感控融合：把算法真正跑在机器人上

高速动态任务最大的难点之一，在于感知、决策与执行之间必须形成非常紧密的闭环。感知再快，如果指令链路迟滞；策略再优，如果执行端不能稳定落地，系统都无法在真实对抗环境中表现出可靠能力。

此次展示中，SpikePingpong 深度适配灵犀X2 的31个自由度本体以及 Xyber-Edge 小脑控制器，打通了从视觉输入到关节级执行的高速链路，实现亚毫秒级指令传输。这让机器人在动态对抗中不仅能完成精准击球，还能维持全身平衡、控制重心转移，并展现出更接近人类的运动流畅性。

这正是具身智能真正走向复杂任务场景所需要的能力形态。它不是某个单点模型的胜利，而是感知、规划、控制与机器人本体协同设计的结果。

从机械臂到人形机器人，“一脑多形”迈出关键一步

此次亮相更值得关注的一点，是SpikePingpong 在机械臂平台上的高速乒乓能力已经成功迁移到人形机器人平台。

这一步并不只是把原有算法“搬过去”那么简单。相较机械臂，人形机器人拥有更复杂的自由度结构、更高维的动作空间，以及更严格的动态平衡约束。要让同一套核心运动智能在全新本体上稳定运行，需要重新打通感知接口、策略映射、动作控制和整机联调的完整链条。

在中美“乒乓外交”55周年纪念大会展区筹备期间，联合团队仅用10天时间便完成了从算法适配到系统联调的全流程开发。以北京大学计算机学院研究员、博士生导师、智源具身大模型负责人仉尚航教授团队为核心，联合智元机器人共同推进，使 SpikePingpong 基于灵犀X2 开放的 SDK 生态与本体能力，快速实现落地验证。

正如团队所强调的，这不仅是一次单纯的技术升级，更是具身智能“一脑多形”理念的现实实践。也就是说，同一套核心运动能力，不再局限于某一种单一机器人形态，而是可以向不同本体迁移、复用和放大。这为未来具身智能的规模化应用打开了更广阔空间。

从实验室到纪念大会展区，科技致敬“乒乓外交”精神

此次展示的成功，体现出“算法创新”与“机器人本体创新”深度融合的系统价值。

灵犀X2 作为中国自主研发的双足人形机器人代表，其全栈自研本体为算法发挥提供了坚实支撑。而 SpikePingpong 则进一步证明，当前具身智能的发展，已经越来越不是“本体强”或“算法强”的单选题，而是“本体、控制器、传感器、算法、数据和场景”协同优化的系统工程。只有当“强本体”与“强AI”真正耦合起来，机器人才可能在真实世界复杂任务中展现出可靠而可复现的能力。

球桌依然是那张球桌，但它承载的，已经不仅是体育竞技，也是一种关于开放、交流、创新和未来的共同想象。从这个角度看，SpikePingpong 的价值远不止于乒乓运动本身。它所验证的高速动态感知、物理扰动下的精准预测、全身协调控制和跨本体迁移能力，未来都有望拓展至工业高速操控、服务机器人精密交互以及更多真实复杂场景，成为具身智能迈向规模应用的重要技术底座。

小球依旧转动大球，AI正在接过新球拍

从“乒乓外交”的历史记忆，到具身智能的时代创新，这次亮相让我们看到SpikePingpong 的成功应用，这是算法为人形机器人注入“乒乓智慧”的体现，是对历史的致敬，是中国科技创新能力的一次生动呈现。

小球依旧转动大球。

但这一次，AI与机器人，正在接过新的球拍。