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204西格玛之战(第2页)

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不过从网球爱好者和机械智能研究者的双重视角,我也希望西格玛获得胜利,那会为我带来自豪感(笑)。

“把传感器架好。”

赵智文指挥团队,“电脑放在监测室。”

西格玛有自己的“鹰眼”

系统,与它的“眼睛”

共同组成“视力”

ai是它的大脑,不同复合材料分别构建它的肌肉、骨骼和皮肤,光纤是“神经脉络”

,电线组成“血管”

,由核动力电池承担“心脏”

的重任。

sra团队有的待在监测室,有的在包厢观赛。

阿卡修斯在入口处等待。

这是让人们惊叹的一幕,机器人动作流畅地跑进网球场,在底线站定。

它身后跟着一名辅助的工程师,提着包走到场边。

它与人唯一的不同是过于安静,站在那就一动不动。

而在裁判示意做赛前礼仪时,能立即反应并配合地来到网前握手、拍照。

职业网球运动员-布朗·阿卡修斯:这种感觉很奇特,你感受不到(对手的)情绪,是空洞的,冰冷的。

阿卡修斯的教练-马丁·普特拉斯:从目前对机器人的理解出发,我们很轻易地想到它应该不擅长处理突发情况。

所以(我们)选择了红土,地面会随人的动作发生微小的变化,导致网球的反弹发生不规则变化。

不选择草地的原因是,现在的草地球场都在保养中。

sra首席设计师-周毅:不规律的变量是一个难题。

不仅限于场地的因素,风、气压、温度,都会对球的路径造成影响。

所以我们设计了循环,相当于以毫秒级的周期接收信息并进行纠正。

同时,在比较恶劣的环境下,比如大风或很不规则的球场,西格玛会根据过往数据增加余量。

好比人觉得贴近边界有些冒险,所以会更保守地击球。

咚!

一记发球。

任凭阿卡修斯发动攻势,西格玛密不透风地进行反击。

它甚至能预判到阿卡正手放短的套路,脚下如风地上网挑击。

“哗——”

丝滑的红土滑步如同最高级的机械秀,令观众不住发出惊呼。

评论员:“机器人正在不断攻克网球的高难度技术!”

监测室,几台电脑的显示屏正源源不断地输出西格玛的思维。

最浅显易懂的还是胜率。

一开始,阿卡修斯的胜率有26%,但在第一球后,这个概率骤降到13%。

“布朗不在最好的状态。

他不是每个回合都做得完美。”

齐齐站立在电脑前的sra成员们都认真地检视西格玛的后台状态。

“他判断到了布朗的每一步。

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