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Sony AI今日（4/23）宣布，其桌球機器人Ace可在真實比賽中即時追蹤來球位置與旋轉，並在毫秒內完成判斷與回擊，具備高速感知、決策與動作能力，且已在符合國際桌球總會（ITTF）規則的實戰中擊敗具長期高強度訓練背景的菁英選手。相關研究並已登上《Nature》期刊。
Sony AI為Sony Group於2020年成立的人工智慧研究部門，隸屬於Sony Research，聚焦機器人、影像感測等領域，並致力於將AI技術導入實際應用場景。
桌球機器人研究可追溯至1980年代，但過去多侷限於發球機或固定路徑回擊，近年雖導入強化學習等技術，也大多停留在模擬環境或簡化對打情境，難以處理高速旋轉與真實對抗的不確定性；Ace則進一步整合高速感測與學習式控制，首次在符合正式規則的實戰中與高水準選手對抗並取得勝場，代表桌球機器人已從實驗室驗證走向真實競技。
在實測中，Ace於符合國際桌球總會（ITTF）規則的比賽中對戰5位菁英選手與2位職業選手，對菁英選手取得5戰3勝，並在13局中拿下7局；對職業選手則未取得整體勝利，僅在7局中贏得1局，顯示其已具備接近高水準人類的競爭力。
從對戰表現來看，人類選手多依賴高速與強旋轉進攻得分，而Ace則以穩定回擊為主，在高旋轉來球下仍能維持逾7成回擊成功率，並在發球階段取得16次直接得分，高於菁英選手的8次，展現不同於人類的策略優勢。
上述的菁英選手指的是超過10年密集訓練經驗、過去一年平均每周約20小時練習，並曾參與國家或區域級賽事的競技選手，實力已接近職業水準，並非一般業餘玩家。
過去桌球機器人難以在實戰中擊敗高水準選手，主要受限於感知、控制與學習三大瓶頸；傳統視覺系統難以即時捕捉高速且高旋轉的來球，很難在不到半秒內完成判斷與精準回擊，且多數強化學習方法侷限於模擬環境，難以應對真實世界中的雜訊與人類對手的不確定性。Ace的最大突破，在於整合高速感測、低延遲控制與可轉移至現實的學習方法，首次將AI從模擬環境推向真實世界的高速人機對抗，並在正式規則下擊敗菁英選手。
此項成果的意義不僅限於桌球運動本身，而在於驗證AI已具備在高速、動態且不可預測的實體環境中，即時感知、決策與行動的能力。研究指出，這類技術可延伸至需要精準控制與即時反應的人機互動場景，包括製造自動化、服務型機器人以及其他安全關鍵系統。
