机器人打乒乓，SpikePingpong算法助力智元彰显中国具身智能实力

深圳商报·读创客户端首席记者 袁静娴

日前，在中美“乒乓外交”55周年纪念大会现场，智元机器人联合北京大学和北京智源人工智能研究院代表中国具身智能行业登场，搭载SpikePingping算法的人形机器人灵犀X2流畅展现连续接球、攻防转换、多回合对抗等复杂动作，以一场无遥控、全自主的乒乓对打互动体验，让跨越半个世纪的“小球转动大球”佳话，在AI时代焕发全新生命力。

据了解，这项成果核心来自SpikePingpong算法，这是全球首个将高频脉冲视觉与模仿学习结合的人形机器人乒乓运动控制算法，实现高速动态场景下的精准感知与全身协调控制。实现从机械臂到人形机器人的"一脑多形"关键跨越，在高速动态对抗场景中展现出毫米级轨迹预测与精准击球能力，标志着中国人形机器人具身智能技术迈入新阶段。

乒乓球作为高动态、高对抗性运动，对机器人感知、决策与运动控制提出三重极限挑战：球速超5m/s需亚秒级反应、轨迹受空气阻力等物理干扰、全身协调需兼顾击球精度与姿态平衡。SpikePingpong算法创新性融合20kHz高频脉冲视觉与模仿学习策略，构建端到端运动控制快慢系统，攻克上述核心难点。

首先是基于北京大学黄铁军教授原创的脉冲视觉技术（Spike CV），该算法通过高频脉冲相机捕捉乒乓球高速运动轨迹，实时补偿物理干扰，实现球-拍接触点的毫米级精准预测，较传统视觉方案响应速度提升10倍，为精准击球奠定感知基础。

其次是采用了模仿学习框架，该算法从人类顶尖运动员动作数据中提取击球策略，输出最优全身协调动作，实现对30cm目标区域91%命中率、20cm高精度区域71%命中率的卓越表现，较前代SOTA方案提升37%-38%。

最后算法要深度适配灵犀X2的29个自由度本体与Xyber-Edge小脑控制器，实现从视觉感知到关节执行的亚毫秒级指令传输，让机器人在动态对抗中保持平衡的同时完成精准击球，展现出类人化的运动灵活性。

此次技术突破得益于智元“本体+AI”全栈技术布局与北大-智源算法创新的深度融合。在大会展区筹备期间，以北大-智源研究院仉尚航教授团队李相龙研究员、智佩渊研究员、王昊博士为算法开发核心的联合团队仅用10天时间完成从算法适配到系统联调的全流程开发，基于SpikePingpong算法、灵犀X2开放的SDK生态与模型积累，快速实现技术落地验证。

“2025年我们团队凭借桌面机械臂打乒乓拿下世界人形机器人运动会最佳互动奖，今年依托SpikePingPang算法与智元灵犀X2强大的硬件本体和开放生态，成功实现从机械臂到完整人形机器人的跨越。”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表示，“这不仅是技术升级，更是具身智能'一脑多形'理念的实践——同一套运动算法可适配不同形态机器人，为规模化应用提供可能。”

灵犀X2作为中国自主研发的双足人形机器人代表，其全栈自研的本体硬件为算法加持提供坚实支撑：自主研发的Powerflow关节模组提供峰值120N·m扭矩输出，Xyber-DCU域控制器保障多模态数据实时处理，抗摔柔性材料与全身29自由度设计则确保运动过程中的稳定性与安全性。

智元表示，SpikePingpong算法的成功应用，标志着中国人形机器人在高速动态场景具身智能技术上实现三大突破，首次将脉冲视觉用于人形机器人乒乓控制、实现物理干扰下的精准轨迹预测、达成全身协调的类人化运动表现。未来，智元机器人将持续联合北大、智源研究院深化具身智能技术研发，以"本体+AI"双轮驱动，推动人形机器人在更多国际舞台展现中国创新力量。