在北京，Galbot机器人完成了100多场自主网球比赛。

Galbot 的类人机器人连续完成了 100 多场网球比赛，且无人操控。.

此次比赛正值第二届世界人形机器人运动会（WHRG）在北京开幕之际，该公司将其描述为首场现场自主人形机器人网球比赛。.

五个小时的业余拍摄素材教会了G1如何摆动

此次演示还附带了北京银河通用机器人有限公司精心设计的标签。该公司称此次运行是网球界的“AstraTennis 时刻”，指的是 AlphaGo 在 2016 年战胜围棋冠军李世石的壮举。.

AlphaGo 征服的是棋盘上的游戏，而这次则是在真实的球场上实时进行的实战。加尔博特表示，这次的连胜纪录创造了人形机器人网球的纪录，而且整个演示过程都进行了现场直播。.

比赛在世界超级机器人大赛（WHRG）的开幕式上举行。第二届WHRG共有来自16个国家666支队伍的2056台机器参赛。.

每个机器人都要接收来球，并决定是打正手球、反手球、发球、接发球还是紧急救球。.

加尔博特的机器人还与人类网球冠军进行双打比赛。这些机器人会根据场上情况调整站位和策略。.

在快速的交锋中，当机器失去平衡时，它们会自行恢复平衡并保持在原位。.

Galbot 的 G1 是实体平台，它是一个身高 173 厘米、体重 85 公斤的人形机器人，臂展 190 厘米，躯干升降装置可trac其臂展延长至 240 厘米。这些尺寸的选择是为了模拟人类球员覆盖球场的方式。.

每个机械臂都有7个自由度，并配备可互换的末端执行器，包括双指夹爪和22自由度的灵巧手。视觉和触觉传感器将数据传输到感知系统， trac球的速度、旋转和轨迹。.

该软件名为 LATENT，全称为 Learning Athletic Humanoid Tennis Skills from Imperfect Human Motion Data（从不完美的人体运动数据中学习运动型人形网球技能）。.

该框架将网球动作分解成可重复使用的小动作单元，例如正手击球、反手击球、横向移动和交叉步，然后再将它们重新组合成完整的击球动作。据 Galbot 称，它的优势在于能够利用粗略的业余球员数据进行学习。.

研究人员使用小型装置收集了业余网球运动员约五个小时的动作数据。然后，他们运用强化学习和大规模模拟来训练机器人，使其能够识别和组合正确的动作。.

天宫Ultra跑出了9.39秒的成绩，Bolt跑出了9.58秒的成绩。

Cryptopolitan 报道，由政府支持的北京人形机器人创新中心制造的无头人形机器人“天宫超”跑出了9.39秒的百米成绩，打破了尤塞恩·博尔特在2009年创下的9.58秒的纪录。

随后，同一模型以 38.15 秒的调整时间完成了 400 米短跑。.

据Cryptopolitan 报道，一些参赛者未能起跑或以步行速度前进，而一个拳击机器人掉进了绳圈里，一动不动，直到人们把它抬走。.

在北京的比赛现场，一位退休人士表示，短跑比赛“只是速度的比拼，而不是智力的考验”。

Unitree Robotics 声称其超人机器人每秒速度达到 12.66 米，但 Cryptopolitan 指出这些数据来自该公司的视频，并没有独立dent 验证。

世界纪录！

Galbot 机器人连续自主完成了 100 多轮网球比赛，零失误！

🎾 完全自主运行。📷
实时直播。

人形机器人网球迎来全新里程碑！ #AstraTennis #EmbodiedAI #HumanoidRobots #WHRG #Galbot https://t.co/W6N1b7pmzx pic.twitter.com/c7uTrX09ES

— Galbot (@GalbotRobotics) 2026年8月23日