“机器人以后有没有可能做假动作？”

　　10月22日，在杭州举行的2026世界物理AI大会暨宇树合作伙伴生态大会上，姚明向宇树科技董事长、创始人、CEO王兴兴抛出了这个问题。

　　他想知道，机器人参加篮球比赛时，除了执行既定动作，能否像运动员一样利用假动作误导对手。

　　对此，王兴兴回应表示，随着机器人和AI模型能力提高，机器人对对手动作的预判会越来越强，甚至可以“预判对方的预判”。

　　王兴兴认为，这种预判能力也是衡量AI模型推理水平的一个重要方面。不过，现阶段不少机器人动作更接近条件反射，复杂预判相对有限。

　　姚明提问宇树王兴兴：机器人能否玩假动作？王兴兴：AI未来或能预判对手的预判

　　在此之前，王兴兴还谈到了一个经常被问起的问题：为什么机器人总在跑步、打球，而不是直接去干活？

　　近年来，人形机器人在舞台上表演武术、参加格斗比赛越来越常见。对于机器人公司为何花精力做这些展示，王兴兴解释，运动训练与人锻炼身体有相似之处，主要是提高机器人的运动能力和稳定性，如果连走路、跑步都做不好，就很难指望机器人完成其他工作。

　　他以篮球为例，专业球员不仅要奔跑、变向，还要持续控制篮球，对手部和手指的灵活性、动作精度要求很高。相比之下，机器人虽然已经能完成一些复杂的全身动作，但手指仍不够灵活，控球能力也不足。

　　王兴兴认为，如果未来机器人能够熟练打篮球，具备足够灵活的手部操作能力，对其完成其他精细操作任务也会有帮助。

　　对于机器人如何完成更灵活的动作，姚明从职业运动员的训练经验谈起。他提到，过去训练比较强调大肌肉群，近十多年来，小肌肉群的训练越来越受到重视。相比单纯增加力量，小肌肉群对动作协调和身体控制同样重要。例如运动员在变向、跳跃时，需要快速调整身体姿态，哪怕反应速度只提高一点，也可能减少受伤风险、提高得分效率。

　　在王兴兴看来，这与机器人的关节电机有相似之处。人体依靠肌肉和神经系统控制动作，机器人则需要依靠关节电机和运动控制算法。他表示，要让机器人完成更多复杂动作，除了提升模型能力，还需要改进底层硬件，提高机器人的灵活性和运动控制能力。

　　谈到运动比赛对技术研发的作用时，姚明还举了赛车的例子。他曾参观过赛车车队的车库，了解到轮胎、轴承、发动机等部件的研发情况。赛车运动对车辆性能和可靠性要求较高，一些在比赛中发展起来的技术，后来也应用到了日常汽车上。

　　姚明认为，机器人参加篮球、格斗等比赛也有类似作用，除了比赛本身的观赏性，还能在测试中发现技术上的不足。

　　王兴兴对此表示，机器人格斗至少能够测试两项能力。一方面是机器人的可靠性，发生碰撞后是否容易损坏；另一方面，是运动控制的稳定性，能否连续完成复杂、高强度的动作。这些测试对机器人未来在家庭等场景中的使用也有参考价值。

　　除了跑跳、格斗等运动能力，机器人面对突发情况时的反应速度，也是姚明关心的问题。

　　他以体育运动中的“手眼协调”为例，假如不小心碰落一个杯子，能否在杯子落地前及时接住？这不仅要求看见杯子正在掉落，还要迅速判断并作出动作。姚明认为，这与机器人从感知、决策到实际执行的过程有相似之处。

　　对此，王兴兴回应表示，手眼协调在机器人领域同样重要。对于一些需要快速反应的情况，机器人没有太多时间进行复杂判断，如何及时作出动作也是运动控制需要解决的问题。

　　在当天的主旨演讲中，王兴兴还提到，当前具身智能迈过“GPT时刻”的最大挑战，仍是AI模型的输入输出与真实机器人之间的对齐问题。当下，传感器和执行器在实际运行中都会产生误差，如何减少这些误差、提高操作成功率，仍是机器人需要解决的问题。

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