机器人“梅西”的养成：干活之前，得先学踢足球

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文章摘要

机器人如何学习与物理世界交互？这一问题近年来引发了广泛讨论。深庭纪创始人王弢提出，机器人应像人类一样，从“玩”开始学习。人类通过玩耍理解空间物理规则和人际互动法则，而足球恰好集合了动态物理环境、明确目标、反馈、合作与对抗等元素，成为机器人学习的理想场景。自1992年起，机器人足球比赛逐渐成为人工智能和机器人学科的重要课题。1993年，日本发起了“Robot J-League”，随后扩展为国际性项目RoboCup。1997年，RoboCup首届比赛在日本名古屋举行，标志着机器人足球时代的开启。

机器人足球的发展历程充满了挑战与突破。1999年，RoboCup增设“四腿组”，使用索尼Aibo机器狗参赛；2002年，类人组比赛正式拉开帷幕。然而，早期机器人独立行走已是不易，踢球更是难上加难。2008年，清华大学赵明国开发的“虚拟斜坡法”显著提升了机器人行走速度，火神队因此获得RoboCup类人组TeenSize亚军。尽管如此，机器人踢球的技术难点依然存在，如无法精准控制踢球部位和力度，且难以预判球的滚动轨迹。目前，机器人射门主要依赖“连线题”方法，即先跑到球附近，再调整对准球门。赵明国团队正在开发视觉-行为的端到端算法，以提升机器人踢球的自主性和效率。

机器人足球的核心目标是“像人”一样踢球。这不仅指机器人外形像人，还包括其预判、跑位、盘球和射门的能力。强化学习是提升机器人踢球技能的重要手段。深庭纪通过强化学习与视觉结合，使机器狗能够控球并完成盘球动作。然而，要让机器人真正“像人”一样踢球，仍需解决复合步法、视觉引导任务切换以及摔倒后快速爬起等问题。RoboCup的终极目标是组建一支完全自主的仿人机器人足球队，并在2050年击败人类足球世界杯冠军。

机器人足球的团队配合是另一大挑战。RoboCup赛制从点球逐步发展为2v2、3v3，甚至未来可能升级为5v5。随着比赛场地扩大和机器人数量增加，机器人的交互能力变得尤为重要。机器人需要与环境、裁判、教练以及其他机器人进行有效交互。目前，机器人主要通过视觉感知全场，但视觉方案存在局限性，如光线变化和球场反光可能导致丢球。此外，机器人之间的配合仍处于初级阶段，缺乏角色分工和群体决策机制。

机器人足球的商业前景也逐渐显现。机器人足球赛不仅承载了科技狂想，还具备商业潜力。深庭纪的机器狗通过技术下山，将实验室技术应用于真实场景，具备泛化能力和工程化优势。除了踢球，机器狗还可用于家庭陪伴、巡检等场景。机器人足球赛本身也吸引了大量观众，1997年首届RoboCup吸引了5000名观众，而2023年RoBoLeague全网累计观看量达1.36亿。赵明国认为，机器人足球赛的发展走势未来会同电竞类似，具备广阔的商业前景。

展望未来，机器人足球的技术进步将推动其向“像人”一样踢球的目标迈进。尽管目前机器人足球仍面临诸多挑战，但随着技术每五年的重大进展，2050年实现机器人击败人类足球冠军的目标并非遥不可及。