索尼人工智能团队成功研发出名为“Ace”的自动机器人系统，利用事件相机和深度强化学习技术，在正式的国际乒乓球比赛中击败了多位精英运动员，标志着物理人工智能系统在高速、高精度实时交互领域取得了重大突破。
乒乓球作为一项极具挑战性的竞技运动，对AI的感知与控制能力提出了严峻考验。
在球速可达20m/s、击球间隔极短以及高速旋转等复杂物理条件下，传统AI系统难以应对。
Ace系统的核心优势在于其超越人类极限的感知与控制能力。
在感知层面，为了精确追踪高速运动中的球体，Ace配备了9台高速摄像头，确保三维定位误差控制在3.0mm以内。
更具突破性的是，团队引入了三套基于事件的视觉跟踪系统。
这种传感器通过记录像素亮度的变化，实现了极低的延迟和极高的动态范围，使Ace能够实时估算球的角速度，平均误差仅为24.8rad/s，有效解决了乒乓球运动中最难处理的“旋转”问题。
在控制策略上，Ace没有依赖预设程序，而是采用了深度强化学习（DRL）技术。
所有的训练都在高度仿真的模拟环境中完成。
为使AI顺利过渡到现实赛场，研究人员采用了非对称的“行动者、评论家”架构：负责评价表现的“评论家”感知真实状态，而负责操作的“行动者”则只能接触到带有噪声的传感器数据。
这种训练模式使Ace学会了在现实世界不完美感知条件下做出最优决策。
此外，它拥有庞大的技能库，能够在32ms内快速切换并生成上旋球、下旋球等多种最佳击球轨迹。
硬件基础同样支撑了Ace的性能。
该机器人拥有8个自由度，能够覆盖3.6mx3.6m的专业竞技区域。
团队通过拓扑优化设计零件几何形状，并使用Scalmalloy高强度合金进行增材制造，以减轻机械臂质量、保持刚性，并确保末端执行器能够模拟专业选手的强力抽球动作，承受高速运动带来的巨大惯性。
2025年4月，Ace与5名精英选手和2名职业选手进行了正式对决。
两个日本职业选手分别是安藤南和曾根翔。
安藤南的世界排名为第5761位
曾根翔最高排名世界第187位
这项成果证明了结合先进的事件视觉技术与深度强化学习，物理AI系统在高速、高精度实时交互领域已迈出了关键一步。