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“未来的机器人是否具备做出假动作的能力？”

在10月22日于杭州盛大召开的2026世界物理AI大会暨宇树合作伙伴生态大会上，篮球巨星姚明向宇树科技董事长、创始人兼CEO王兴兴提出了一个颇具前瞻性的问题。

姚明对机器人参与篮球赛事充满好奇，他特别想知道，除了执行预设的动作指令外，机器人是否能够像人类运动员那样，运用假动作来迷惑对手，从而在比赛中占据优势。

面对姚明的提问，王兴兴给出了积极的回应。他表示，随着机器人技术与AI模型能力的不断提升，机器人对对手动作的预判能力将会越来越强，甚至有可能达到“预判对方的预判”这一高级水平。

王兴兴进一步解释道，这种预判能力不仅是AI模型推理水平的重要体现，也是机器人智能化发展的关键指标。然而，他也坦诚地指出，现阶段不少机器人的动作还更接近于条件反射，对于复杂预判的处理能力仍然相对有限。

姚明好奇发问：机器人能否施展假动作？王兴兴展望：AI或将具备预判对手预判的智慧

在此之前，王兴兴还就另一个常见问题发表了自己的看法：为何机器人总热衷于跑步、打球等运动，而不是直接投身于实际工作？

近年来，人形机器人在舞台上表演武术、参与格斗比赛的场景屡见不鲜。对于机器人公司为何愿意投入精力进行这些展示，王兴兴给出了自己的解释。他认为，运动训练对于机器人而言，就如同人类锻炼身体一样重要，主要目的是提升机器人的运动能力和稳定性。毕竟，如果机器人连基本的走路、跑步都做不好，又怎能期待它们完成更复杂的工作任务呢？

他以篮球运动为例，指出专业球员不仅需要具备出色的奔跑和变向能力，还需要持续控制篮球，这对他们的手部和手指灵活性以及动作精度都提出了极高的要求。相比之下，虽然机器人已经能够完成一些复杂的全身动作，但在手指灵活性和控球能力方面仍然存在不足。

王兴兴认为，如果未来机器人能够熟练掌握篮球技巧，具备足够灵活的手部操作能力，那么这将对其完成其他精细操作任务产生积极的推动作用。

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中找到了灵感。他提到，过去运动员的训练更注重大肌肉群的锻炼，但近十多年来，小肌肉群的训练逐渐受到重视。因为相比单纯增加力量，小肌肉群对于动作协调和身体控制同样至关重要。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点，也可能减少受伤风险并提高得分效率。

在王兴兴看来，这与机器人的关节电机有着异曲同工之妙。人体依靠肌肉和神经系统来控制动作，而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，除了提升模型能力外，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。

在谈到运动比赛对技术研发的促进作用时，姚明还举了赛车的例子。他曾参观过赛车车队的车库，深入了解了轮胎、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的要求极高，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，为汽车工业的发展做出了贡献。

姚明认为，机器人参加篮球、格斗等比赛也有着类似的作用。除了比赛本身的观赏性外，更重要的是能够在测试中发现技术上的不足，从而推动技术的不断进步。

王兴兴对此表示赞同。他认为，机器人格斗至少能够测试两项关键能力：一是机器人的可靠性，即在发生碰撞后是否容易损坏；二是运动控制的稳定性，即能否连续完成复杂、高强度的动作。这些测试对于机器人未来在家庭等场景中的使用也具有重要的参考价值。

除了跑跳、格斗等运动能力外，机器人面对突发情况时的反应速度也是姚明关心的问题之一。

他以体育运动中的“手眼协调”为例进行说明。假如不小心碰落一个杯子，能否在杯子落地前及时接住？这不仅要求能够看见杯子正在掉落，还需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着相似之处。

对此，王兴兴回应表示，手眼协调在机器人领域同样至关重要。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关键问题之一。

在当天的主旨演讲中，王兴兴还提到了当前具身智能发展所面临的最大挑战——AI模型的输入输出与真实机器人之间的对齐问题。他指出，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、提高操作成功率仍然是机器人技术需要解决的重要问题。