2016年，AlphaGo战胜李世石，让人工智能第一次以一种近乎震撼的方式走进公众视野。

这场被载入AI发展史的人机大战，不仅证明了机器能够在复杂博弈中挑战人类顶尖水平，更成为人工智能迈向新阶段的一个标志性时刻。

十年之后，2026年，属于具身智能的“AstraTennis时刻”已经到来。

8月22日，世界人形机器人运动会盛大开幕。

开幕式现场，银河通用机器人受邀参加机器人网球比赛，与网坛顶尖运动员同台竞技，并由中央广播电视总台面向全球直播。

赛场上，人形机器人迎着高速飞来的网球自主跑动、判断、击球，正手、反手、发球、接发、底线调动、网前截击等网球能力悉数展现；

面对人类运动员，机器人完成连续多拍对打，在双打环节与人类队友实时协作，根据场上局势动态调整策略，更在高速攻防中上演极限救球。

这是全球首次通过大型赛事直播，完整呈现人形机器人全自主网球对打。

机器人在真实赛场上自主感知、自主决策、自主行动，与人类运动员展开实时对抗和协同博弈。

十年前，AlphaGo走赢了棋盘；十年后，AstraTennis在真实赛场上展现了网坛名宿的网球实力。

从棋盘到球场，从数字世界的复杂博弈到真实物理世界中的感知、决策与行动，人工智能正在跨越新的能力边界。

这是属于具身智能的AstraTennis时刻。

银河通用机器人以这一突破，为具身智能刻下了一个属于中国原始创新的标志性时刻。

全能人感网球对打：物理AI第一次走进高速实时博弈

网球之所以成为具身智能最具挑战性的运动之一，在于它同时考验机器人的感知、决策、全身运动控制和实时博弈能力：

高速来球要求机器人在极短时间内完成判断，击球不仅需要精准控制手臂和腕部，还需要双腿、躯干与上肢高度协同；

而真正进入比赛后，机器人还必须根据对手的变化实时调整策略，决定怎么跑、怎么打、把球打向哪里，以及下一分该如何争取。

也正因此，这场全球直播的网球表演赛所呈现的，是人形机器人正在以接近人类运动员的方式完成一场完整的网球博弈。

从动作表现看，银河通用机器人展现出了高度拟人的运动状态：发球、正手、反手、接发等动作自然连贯，在底线、网前、各个底角之间快速移动，面对不同落点不断通过小碎步调整身体姿态，并能在极限情况下完成全场救球。

但比“像人”更重要的是“懂网球”。

银河通用机器人已具备覆盖比赛全过程的通用网球能力——从发球、正反手击球，到底线调动、网前处理、球路与落点控制；从单打中的独立攻防，到双打中的位置配合和战术调整，它能够根据不同赛制和现场局势自主选择击球方式与比赛策略。

这种能力也在赛场的高强度对抗中得到充分体现。

面对世界顶尖运动员，机器人能够连续完成多拍对打，并根据对手的击球不断调整自己的行动，思考如何创造得分机会；

在双打比赛中，它还能够与人类队友实时协作，根据队友位置和对手变化完成战术配合，将机器人从“击球者”变成真正参与比赛博弈的一员。

即便在高速运动中失去平衡、意外摔倒，它也能够自主重新站起并继续比赛，展现出面向真实环境的运动鲁棒性。

更值得关注的是，机器人不会遇到人类运动员常见的心理波动。

无论比分领先还是落后，它不会焦虑、不会急躁，也不会因失误而影响后续判断，而是始终专注于下一球怎么打、下一分怎么争取。

因此，直播镜头下最令人惊叹的，是银河通用机器人已经展现出一个真正网球运动员应有的完整能力：会打不同的球，会跑动和救球，会根据比赛选择策略，会与人类协同，也会在一场真实对抗中思考如何赢下比赛。

从AlphaGo到AstraTennis：AI开始挑战真实世界的复杂博弈

十年前，AlphaGo走上棋盘，突破的是人工智能如何在数字世界中面对极其复杂的博弈，并最终战胜人类顶尖棋手；十年后，AstraTennis走上球场，面对的则是一个更加动态、更加开放、更加不可控的真实世界：

高速飞行的网球、不断变化的球路、实时变化的对手，以及一具必须同步完成跑动、平衡、挥拍和击球的人形身体。

十年前，AlphaGo走赢了棋盘；十年后，AstraTennis接住了更难的网球。

这其中发生的变化，是人工智能正在跨越从“数字智能”到“物理智能”的边界。

过去，AI可以在屏幕中理解信息、进行推理、完成决策；今天，它开始拥有身体，并把这种智能带入物理世界，在连续变化的环境中感知、判断、行动和博弈。

因此，AstraTennis验证了一个更大的命题：人工智能能否真正进入物理世界，并以一个具身智能体的方式完成复杂的运动或任务。

网球正是对这一命题极具挑战性的验证。

它要求机器人同时具备高水平的感知、决策、运动控制和实时博弈能力，要求这些能力在真实世界中形成统一闭环。

它更代表着具身智能领域一次真正意义上的原始技术创新：

从机器人“大脑”对任务的理解与决策，到“小脑”对身体的实时控制，银河通用围绕具身智能最核心的问题，形成了自主探索的技术路径，并将这些能力集中验证在一个足够复杂、足够接近人类真实智能活动的任务中。

这也是AstraTennis时刻的真正价值：中国自主研发的物理AI，第一次在这样一个高速、开放、实时对抗的真实场景中，展现出匹敌人类的完整智能能力。

大小脑结合，AstraTennis背后的技术跃迁

网球是一项同时把“思考”和“行动”逼到极限的运动：机器人既要理解比赛、做出决策，也要在高速对抗中让身体精准执行。

支撑这一切的，是银河通用自主研发的具身智能大模型银河星脑（AstraBrain），全球首次将大脑、小脑、神经控制集于一模。

在银河星脑的体系中，“大脑”负责理解和决策：机器人需要判断来球方向、速度和落点，结合对手的位置和比赛局势，决定采用什么击球方式、将球打向哪里，以及下一步如何组织攻防；

在双打和人机协作中，它还需要理解队友和对手的状态，根据现场变化进行实时战术调整。

换句话说，由它来思考“怎样才能赢下比赛”。

而“小脑”解决的，是如何把这些决策变成身体动作。

网球击球发生在极短的时间窗口内，机器人需要在高速跑动中完成全身动态平衡，让双腿、躯干、手臂乃至腕部形成高度协调，以足够的爆发力和精准度完成挥拍。

通过小脑驱动，机器人的动作不再是机械、割裂的指令执行，而能够呈现出更加拟人、流畅、高动态的运动状态。

但仅仅拥有大小脑协同，还不足以让机器人达到这样的水平。

更关键的问题是：机器人究竟从哪里学会这些能力？

这也是银河通用此次技术突破更深层的地方——银河星脑可以从不完美的人类数据中学习，并在虚拟网球世界中让机器人通过千万次的人类先验进行学习、反思，同时进行多个智能体博弈、对练，使机器人实现技能的涌现，并迁移至物理世界。

而银河通用核心技术平台“银河星数”一方面能够将不完美的人类数据快速转化为大量高质量训练数据，让机器人从人类经验中高效学习；

另一方面，它可以在虚拟网球世界中源源不断地生成各种高质量数据，为机器人提供持续、丰富的训练供给。

从最基础的回球开始，机器人逐步掌握连续击球、底线调动、落点控制等能力，并与不同水平的智能体持续对练、博弈，在虚拟世界中完成远超现实条件的技能积累。

某种意义上，这也是AstraTennis与AlphaGo之间最有意思的技术呼应。

AlphaGo通过海量棋局学习和自我博弈不断提升棋力；而银河通用则将能力带进了物理世界。

机器人面对的不再是棋盘上静态的黑白棋子，而是高速运动、充满不确定性的真实物理世界，需要同时解决感知、决策、运动控制和复杂物理交互。

当机器人能够在真实赛场上自主完成一场复杂的运动博弈，真正被打开的，是具身智能更广阔的可能性。

今天，机器人在球场上面对的是高速飞来的网球、不断变化的对手和瞬息万变的比赛局势；而走出球场之后，银河星脑将面对的，则是更加复杂、更加开放，也更加接近每个人真实生活的物理世界。

在家庭里，它需要理解人的需求，完成持续变化的服务任务；

在工厂里，它需要适应不同的工序、环境与协作关系；

在医院、零售和更多公共服务场景中，它同样需要面对无法被提前穷举的真实情况，并根据环境变化自主做出判断和行动。

这些任务与网球看似完全不同，但背后指向的是同一个核心问题：当智能真正拥有身体，它能否理解这个世界，并在这个世界中持续行动。

银河星脑给出的，是一个来自真实赛场的答案。

从一颗高速飞来的网球开始，银河星脑完成了对感知、决策、行动与博弈能力的一次集中验证。

而未来，当这种能力走出赛场，进入家庭、工厂、医院以及更多真实场景，具身智能所改变的，也将不只是一场比赛。

— 完 —

当人口金字塔颠倒后

近年来，各大统计机构发布的报告，频频将同一个社会现象送上全球头条：在这个星球上，老人的数量正以不可逆转之势超越孩子的数量。

美国人口普查局近日发布的《老龄化世界：2025》显示，2020年至2025年间，全球65岁及以上人口比例首次超过5岁以下儿童的比例，刷新了人类有记录以来的历史纪录。

并且，全球约七成人口生活在生育率跌破“世代更替线”（即维持人口世代更新、人数不增不减所需的生育率水平，国际通行标准通常为2.1，即1对夫妻生育2.1个子女）的国家。

这意味着，“老多少寡”不再是偶尔出现的现象，而成为漫长的退潮。

人类社会曾长期维持着一座上窄下宽的金字塔：塔底是蓬勃的新生儿，塔尖是稀少的年长者。

如今，这座屹立了数千年的金字塔，为何突然倒了过来？ 最直接的原因，是人均寿命变长了。

联合国数据显示，1950年全球人均预期寿命不过47岁，到2025年已升至约73岁。

这背后，与医学的演进、营养的改善以及教育的普及密切相关。

另一个不可忽视的因素，是第二次世界大战之后那场壮观的“婴儿潮”。

战后的和平与复苏，催生了人类历史上数量最庞大的一代人。

仅在日本，1947年至1949年出生、被称为“团块世代”的就有806万人；美国“婴儿潮”一代更是数以千万计。

从2010年前后开始，这批人陆续跨过65岁门槛，如海啸般将全球老年人口数量推向新高。

据预测，到2060年，全球每5个人中就会有1位65岁以上的老人，总量将逼近20亿人。

然而，在天平的另一端，“生命的供给”却失重了。

2023年，全球约71%的人口生活在生育率低于2.1的国家，而2013年这一比例还只有45%。

许多曾以“能生”著称的国度，生育率也在悄然降温。

印度于2023年刚登顶世界第一人口大国，但其妇女平均生育数已从20世纪70年代的近5个跌至2025年的2个左右；凭借年轻劳动力众多承接大量产业转移的越南，生育率也从2021年的2.11下滑至2024年的1.91。

显然，低生育率不再是发达国家的“专属烦恼”，而成为人类社会工业化、现代化发展到一定阶段难以回避的共同问题。

每当看到此类数据，人们总会本能地陷入恐慌：“干活的人不够了”“养老金池子要干涸了”“房子和资产没人接盘了”…… 这些焦虑并非杞人忧天。

过去半个多世纪，社会经济狂飙突进，很大程度上建立在人口红利之上。

美国人口学家诺特斯坦曾提出“人口转变理论”，描述社会从“高出生、高死亡”走向“低出生、低死亡”的过程。

在这个转变的中间段，恰好会出现一个劳动人口多、抚养负担轻的“人口机会窗口”。

当前人们习以为常的发展模式、就业政策乃至养老制度，本质上都建立在这个“窗口期”的基石之上。

因此，当金字塔倒过来，人们自然会感到焦虑：少子化与老龄化，会给高度依赖人口数量的既有发展模式带来多少负面影响？ 但这或许只是一种认知上的路径依赖——人们总是习惯于盯着绝对值的减少，却忽略了在社会结构的另一侧，还铺设着一条质量上的“乘法”赛道。

奥地利人口学家沃尔夫冈·卢茨就对这种“传统算法”提出了质疑。

在卢茨看来，传统抚养比最大的问题是只看年龄，也即把所有老人简单打包为“被抚养者”。

但如果把教育水平和健康状况引入模型，重新测算欧盟的抚养比时，神奇的一幕发生了：按传统观念计，到2050年，年龄抚养比将暴涨至60%；但若计入实际劳动参与能力，增幅仅为20%；若进一步计入教育水平，增幅居然只有10%。

换句话说，高素质、高健康度的劳动力人群，哪怕人口结构并不那么年轻，其创造的价值也足以抹平年龄带来的困扰。

这样的洞察正被越来越多的实证所支持。

国际货币基金组织（IMF）2025年发布的一项研究揭示了一个被长期忽视的事实：过去10年间，欧洲90%的新增劳动力——即1700多万劳动人口，竟然来自50岁以上的高龄劳动者。

在以长寿著称的日本，这一现象更为显著，“资深员工”正成为国内生产总值（GDP）增长的新主力。

IMF测算，随着健康状况改善，未来25年间，50岁及以上人群在劳动力市场具有高活跃度，平均每年可为全球GDP贡献0.4个到0.6个百分点的增长。

由此来看，长寿本身从来不是社会的包袱，前提是制度能否把“健康寿命”转化为“社会参与”。

如今，这场制度的解构与重塑，正在全球范围内悄然展开。

在欧洲，各国开始尝试用各种精妙的机制摆脱“被动养老”的思维桎梏。

比如，德国已于今年年初正式实施“主动养老金”计划：超过法定退休年龄的劳动者，若选择继续留在岗位上，个人所得税免税额度可以翻番，从1000欧元/月变为2000欧元/月。

专家评估，这一改动将激活数十万退休人员的生产力，虽然短期内政府将面临较大的税收压力，但新增的经济活力与持续的社保资金流入，将在两三年内抚平相关成本。

除德国之外，英国推出国民保险费减免，瑞典公布额外所得税优惠，丹麦推行递延养老金激励……逻辑如出一辙：老人，至少很多老人，压根不是负担，前提是社会能够重新“认识”他们，承认他们的创造力。

在中国，长寿带来的挑战正被转化为庞大的产业红利——“银发经济”不再是纸面上的概念，而变成了最具成长力的新动能。

在北京亦庄的智慧康养机器人养老驿站里，科技展现出了温情的一面。

一楼的智能餐厅里，炒菜、送餐与结算机器人配合默契，老人只需在“健康机器人”前站定几秒，系统就能通过面部识别调取健康数据，推荐更适合其身体状况的食谱；三楼的康养区内，艾灸与按摩机器人则承担起了大量重复性的理疗工作。

智能设备的落地，不仅为长期困扰养老产业的护理人员缺口解了燃眉之急，更撬动了一个极具想象力的千亿元级市场。

放眼全球，这一赛道的爆发力同样惊人。

2025年全球养老辅助机器人市场规模约为33.8亿美元，预计到2033年将飙升至98.5亿美元，年复合增长率高达14.2%。

长寿时代催生的不再只是养老负担，更是一条充满活力的新兴产业链。

人口金字塔倒过来，并不预示着世界的坍塌，它只是在提醒我们：该重新设计这座建筑的结构了—— 我们需要更好的保障，以维护高龄劳动者的劳动权益； 我们需要更稳的地基，靠提升人力资本质量与健康寿命来托举经济； 我们还需要更具想象力的空间，让科技赋能银发产业释放新的增长潜力。

回顾历史，人类社会曾数次站在类似的命运十字路口。

农业革命让人类定居下来时，曾有人惊呼土地将耗尽、文明将崩塌；工业革命把农民送进工厂时，曾有人哀叹家庭将解体、人性将异化；城市化浪潮席卷全球时，亦不乏社会崩溃的“预言”。

但每一次，人类都能化险为夷，正是因为社会制度在巨大的压力下完成了一次次深刻的自我进化。

老龄化绝非文明的危机。

当人类学会以更包容的制度设计去拥抱“长寿时代”，这颠倒的金字塔，终将构筑起一个坚固且有温度的新世界。

（本文来源：经济日报 作者：杨啸林）

又多抢29个篮板！比火箭还可怕的球队诞生了

火箭队的篮板球能力非常强，他们上赛季常规赛场均比对手多抢8.6个篮板，排名联盟第一。

不过本赛季有支球队的篮板能力可能会超过火箭队，他们就是凯尔特人。

凯尔特人上赛季在塔图姆缺席大量比赛的情况下场均比对手多抢5.1个篮板，排名联盟第三。

今夏凯尔特人引入了篮板怪兽米罗，再加上篮板能力很强的塔图姆健康归来，他们的篮板能力有望超过火箭，来到联盟第一。

季前赛2场比赛，凯尔特人展现出了可怕的篮板能力。

2天前凯尔特人对阵骑士，凯尔特人主力不打，另外米罗、克塔两个中锋都缺阵。

骑士除哈登外其他主力都在，凯尔特人篮板球赢了17个，最终赢了11分。

今日打76人，凯尔特人主力出战，76人少了恩比德、詹姆斯、布朗，凯尔特人抢到63个篮板，76人只抢到34个篮板，凯尔特人篮板球赢了29个，所以优势很大，一度领先45分，最终大胜38分。

凯尔特人2场比赛赢了对手46个篮板，他们的篮板能力太出色。

凯尔特人阵中有很多善于抢篮板的球员，内线的米罗、克塔、加尔扎都是篮板好手。

塔图姆、怀特、乔治的篮板能力也很亮眼。

其他球员也有不错的篮板能力，凯尔特人有望成为比火箭还可怕的篮板大队。

凯尔特人的三分非常厉害，再加上篮板球优势，他们新赛季的竞争力会很强。