運動機器人：當無人願意上場時，這些機器便會代為出戰

Davy Robot 的 Datic 1 無法投籃、運球或防守。它只會將球傳回。這便是整項產品的全部功能，而正因如此，它才成為 2025 年 CES 展場上最引人注目的機器之一。

運動機器人雖被歸類為單一類別，實際上卻呈現三種不同的運作模式。截至 2026 年 9 月，市面上尚無任何消費級產品能完成一整波的來回對攻——每台已上市的機器要麼只負責發球，要麼只負責回球，而能同時完成這兩項功能的系統，目前仍僅止於研究平台。 TechCrunch 在 2025 年 1 月報導 Datic 1 時，直截了當地指出了根本問題：要提升球技，必須在各種條件下反覆練習，而如何在整個練習過程中找到願意進行一對一對練的夥伴，則是完全不同的問題。

機器在這種互動中負責哪一半，將決定其成本、取代的對象、組裝所需時間，以及當朋友們到場時它是否還有用處。

何謂運動機器人？

運動機器人是指能將球傳給人類球員或將球回擊給人類球員的機器。網球發球機能發球，但無法接球；籃球籃板機（如 Davy Robot 的 Datic 1）能回擊球，但無法發球。目前尚無任何消費級產品能同時兼具這兩項功能，而這正是人類搭檔所扮演的角色。

運動機器人是指在人類負責另一端對打時，負責處理球類對打其中一端的機器。這點之所以重要，是因為目前有三種截然不同的機器類型被歸類在同一個標籤下，當買家跨運動項目進行比較時，實際上是在比較解決截然不同問題的產品。值得探討的問題不在於哪台機器更先進，而在於對打的哪個方向需要機器來支援。

三種機器，一場對打的三大環節

網球機器屬於發球機。以 Pongbot 的 Pace S Pro 為例，它可容納 150 顆球，發球速度介於 15 至 80 英里/小時之間，每秒可產生多達 60 次旋轉，並內建 564 種預設訓練模式，根據

Tenniix 於 2026 年 7 月的比較分析。其「恢復觸發」功能會等待球員重置後才再次發球，而「自適應對打」模式則會追蹤球員的移動軌跡以調整落點。所有智慧皆體現於擊球選擇之中。這台機器絕不會接擊對方回來的球。

網球機無法接球，而 Datic 1 則無法發球，圖 1 所示的三類網球機也顯示，目前市面上尚無產品能同時具備這兩項功能。

有哪款機器人能與你一起進行運動對戰嗎？

還不完全。消費級運動機器人只能完成對打的一半——要麼發球，要麼回球。Pongbot 和 Tenniix 的網球機提供預設的訓練課程；Davy Robot 的 Datic 1 則會將籃球投籃彈回給投籃者。 目前唯一能以人類速度同時接球和回球的系統，僅有研究平台，其中包括 Google DeepMind 的桌球代理程式——該程式在 2024 年 8 月的研究中，對戰人類選手的 29 場比賽中贏得 13 場，但尚未商業化銷售。

所有市售產品都只能完成半個回合。

為何「回球功能」才是您付費的關鍵

高爾夫練習場既沒有球友，也沒有教練。 它提供的是大規模的球回收服務——一輛拖拉機和一片場地，讓球員每小時能擊球四百顆，而非五顆。高爾夫透過將球回收工業化來解決單人練習的問題；其他所有運動項目現在才剛開始著手處理。這些機器人就像一個體積小到可以推入定位的擊球練習場。

網球機的價格介於 849 美元至 2,499 美元之間，而圖 2 的梯形圖顯示，隨著價格上升，提升的是球處理能力，而非擊球品質。

S10 的製造商聲稱，它是該比較中唯一能移動並回傳籃球的機器，這既是利益相關方的一項行銷宣傳，也清楚說明了資金流向何處。發射籃球只需一個輪子和一個料斗；而要接住籃球，則必須知道籃球落點。

為何籃球機器人只能進行籃板回彈

Datic 1 在 2025 年拉斯維加斯消費電子展（CES）上吸引了大批人潮，與會者排隊在展場內進行投籃。它重約 33 磅。將它推到籃框下方，其機械臂便會向上伸展，並攜帶網袋隨之移動。 根據 TechCrunch 從現場發回的報導，機器視覺系統會追蹤投籃者，而機器人的頭部會轉動以將球歸還。

Davy Robot 旗下的 Datic 1 不會投籃、運球或防守。它只負責將球還給球員。 僅憑這項單一功能就值得為此創立一家公司，因為將球傳回是單人練習中無法替代的部分——而其售價約為 1,000 美元，甚至高於那些能向你發射 564 種預設訓練球路的網球機。 雖然不同運動項目與市場間的價格難以直接比較，但只要涉及回球功能，這種定價模式便普遍成立。

一旦認真對待這項運動，這種設計選擇便顯得合情合理。 籃球重約 620 克，會以難以預測的方式從籃框彈回，且可能落在任何位置。網球至少會落在圍欄圍起的矩形區域內；乒乓球則會自行彈回 2.74 公尺的距離。籃球沒有自然的回彈路徑，這正是為什麼這台機器設置在籃框下方，而非球員身旁。

此處需特別提醒一點。Davy Robot 原定於 2025 年 6 月在 Kickstarter 推出 Datic 1，定價約為 1,000 美元，但截至 2026 年 9 月，尚無經核實的證據顯示該產品已發貨、完成訂單或確認最終規格。任何將 Datic 1 視為可購買產品而非僅是預告的人，都有些操之過急

記錄中。

實際上，架設需要多久時間？

將籃板機推到籃框下方，並將網兜拉高至十英尺高的籃圈，這與將投籃機推到底線是截然不同的工作；而圖 3 中的步驟序列，便顯示了這額外的幾分鐘究竟花在何處。

這些額外的步驟皆源於一項對稱性差異。投籃機只需知道球員的位置並透過調整瞄準來校正，因此粗略的定位即可。 反彈器則必須正確地安置在無法移動的籃框正下方，將網兜拉高至標準高度的籃圈處，然後鎖定投籃者——CES 展示的籃框高度遠低於標準，而量產版則預計能達到完整的十英尺高度。

沒有製造商會公布這兩台機器的實際組裝時間，任何引用時間數據的說法都只是估算。已公布的說明所支持的結論是方向性的：籃板機的步驟更多，其中至少有兩個步驟涉及將結構物舉過頭頂。

即使朋友來訪仍能正常運作的機器

這正是規格表中未提及的關鍵點。網球發球機在第二位球員踏上球場的那一刻便變得多餘——你大可直接與對方對打。它的全部價值取決於獨自練習。

反彈器則不然。只要有四個人在球場上使用 Datic 1，它依然能發揮作用，因為否則就會有人得在籃下追球，而非專注於投籃。它消除的是繁瑣的雜務，而非參與者的缺席，而這些雜務在多人同場時依然存在。

這項差異帶來了值得明確闡述的商業影響。發球機鎖定的是單人練習市場，這個市場規模確實龐大，且確實服務不足。而回球機不僅涵蓋該市場，還包括所有無人願意負責籃板球的團體訓練——以相同的工程技術，便能觸及實質上更廣闊的潛在市場。無論戴維機器人（Davy Robot）的定價是否

這一點在公開紀錄中並未顯示，且該公司也未公布其定位的依據。

哪些運動項目將是下一波導入這些機器的對象

將機制向前推進，過濾器便能投入使用。當某項運動的互動方向能以低成本實現自動化，且比賽區域的邊界足夠明確，使機器能找到球時，該運動便適合導入消費級機器人。

送球側機器人的擴展性最為容易，而 Pongbot 已率先實現。 根據《The Gadgeteer》報導，其於 2026 年 5 月推出的「Aura」採用電動自適應輪軌，可處理直徑 40 至 80 毫米的球體，因此單一底盤即可適用於網球、皮克爾球（pickleball）和西班牙網球（padel），開市價為 499 美元，而計劃中的建議零售價為 999 美元。 板球投球機和棒球投球機已然存在，僅需加裝視覺辨識模組即可。羽球和排球發球機的發展模式亦大同小異。

回擊型機器才是更具潛力的前沿領域，因為 Datic 1 已證明在消費級價格區間存在市場需求。足球射門練習的運作原理完全相同——一個無守門員的球門搭配回擊機制，恰好能消除反彈器所解決的繁瑣工作。曲棍球和長曲棍球亦屬此類。

至今仍難以突破的領域是真正的「對打」功能，即機器不僅能接住你的擊球，還能根據你的打法調整並將球擊回。目前尚無公開證據顯示有任何消費級產品曾嘗試實現此功能。

訓練工具還是研究基準

「練習夥伴」案例

據 36Kr 報導，Pongbot 於 2024 年 10 月在 Kickstarter 上募得超過 270 萬美元，並在 2025 年「黑色星期五」期間創下每月海外銷售額達八位數人民幣的紀錄——此為公司自報數字，而非經審計的數據。 創辦人張海波是中國首批將強化學習應用於桌球對打的工程師之一，他利用該系統在六個月內達到了 NTRP 3.0 級別，

以機器人作為唯一的訓練夥伴，而一般業餘球員通常需要一至兩年才能達到這種水準。

一位創辦人的說法僅是一個數據點，而他有動機將其描述得正面，這點顯而易見。但背後這項事業卻難以輕易忽視：Pongbot 與 29 個國家的 15 家網球俱樂部以及超過 200 名教練和運動員合作；而 Davy Robot 則是從完全不同的運動項目出發，滿足了同樣未被滿足的需求。

基準案例

DeepMind 的桌球代理程式在 29 場競技比賽中贏得 13 場——所有對戰初學者的比賽皆勝出，對戰中級選手的勝率為 55%，但對戰高階選手則一場未勝。根據 Notebookcheck 的分析，由於該系統無法測量球旋轉，因此會被重旋球擊敗，且面對極快或低滑行的擊球仍感吃力。 歐姆龍的 FORPHEUS 於 2017 年被金氏世界紀錄認證為首台機器人桌球教練，它利用六台攝影機來讀取表情、心率和眨眼次數。

這兩家公司均未販售運動機器人。DeepMind 發表了「模擬轉實境」的教學課程方法論；而身為工業自動化企業的歐姆龍，則打造了一套感測技術展示系統。 桌球之所以能成為基準，是因為它要求在有限空間內以高速進行預測與執行，且具備可量化的得分機制——這正是象棋和圍棋無法測試的「感知到行動」問題，因為這兩者皆非實體運動。

這兩種解讀皆成立，因為它們描述了同一項任務的不同面向，而這種區分也精確地解釋了市場現狀： 市面上的商業產品各自解決了交互過程中的單一方向，便止步於此；而試圖同時處理兩者的機器則仍停留在研究實驗室中——這正是為何有公司能以一千美元的價格賣給你一個能回彈你跳投的裝置，卻無人能賣給你一個在你投籃時為你防守的裝置。

這項發展進一步印證了：

機器人的應用場景：本篇專題探討部署情境，包括為何某些消費性環境在實現自主性方面，遠比其他環境更為容易。

清潔機器人之所以成功，正是因為從不拾取任何物品：家用機器人透過完全避免操作物件而取得成功，這使得運動機器人成為其對照案例——幾乎純粹是操作，幾乎不涉及導航。

為何機器人難以掌握常識——以及這為何重要：預測球路軌跡與解讀比賽局勢之間的差距，正是為何「來回對攻」至今仍是一項研究難題。

靜靜躺在空鑰匙上的球，永遠不會成為產品頁面的主角。一台籃球回彈機售價約一千美元，卻只執行一項連無聊的小弟弟都會免費幫忙的任務——這聽起來像個笑話，直到你注意到，無論以何種價格，都無人能成功賣出另一半功能，無論是 DeepMind（其代理程式雖擊敗了所有初學者，卻輸給了每位高階玩家）， 歐姆龍（Omron）亦然，該公司自2017年起便透過FORPHEUS系統監測球員的心率。高爾夫運動最先得出這個結論，並以一臺拖拉機和四十英畝土地作為解答。2025年CES展上亮相的，正是那個被縮小到足以塞進籃框下的相同解答，但它依然只負責撿球。

常見問題

1. 什麼是運動機器人？

運動機器人負責球類對打中的一方，而人類則負責另一方。三大消費級類別分別是負責供球的網球式發球機、能進行來回對打的桌球機械臂，以及能回擊球的籃球籃板機。

目前市面上僅有發射器與回彈器；至於拉球臂，則仍是 Google DeepMind 與 Omron 所研發的實驗性系統。

2. 是否有機器人能真正與你一起進行體育運動？

目前尚無消費級產品能同時發球與接球。網球機僅能執行預設的訓練項目，無法回擊；Davy Robot 的 Datic 1 雖能回彈籃球投籃，卻無法投籃。 Google DeepMind 的桌球智能代理程式既能發球也能回球，並於 2024 年 8 月在與人類選手的 29 場對決中贏得 13 場，但這僅是研究平台，而非商品。

3. 什麼是 Davy Robot 的 Datic 1，價格是多少？

Datic 1 是一款於 2025 年 CES 展會亮相的籃球回球機器人，它安裝在籃框下方，每當有人投籃後便會將球回傳。其重量約 33 磅，利用機器視覺追蹤投籃者，並透過轉動頭部將球回傳。 根據 TechCrunch 報導，Davy Robot 宣布售價約為 1,000 美元，並計劃於 2025 年 6 月在 Kickstarter 發起募資。截至 2026 年 9 月，其出貨時間尚未獲得獨立確認。

4. 安裝籃球籃板機器人需要多長時間？

目前沒有製造商公布經量測的組裝時間。已公布的產品說明可提供一個大致的答案：籃球回彈機的組裝步驟比網球發球機更多，因為它必須被推到籃框下方、對準籃筐位置，並伸展其機械臂將網面升至標準高度。 網球發球機只需在底線定位並裝球即可，因為它只需瞄準而非對齊。

5. 機器人能在桌球比賽中擊敗人類嗎？

是的，在初級和中級水平上。 根據 Google DeepMind 於 2024 年 8 月的研究，其代理程式在 29 場競技比賽中，擊敗了 100% 的初學者及 55% 的中級選手，但面對高階選手時則全數落敗。由於該系統無法測量球旋轉，因此會被強烈旋轉的球擊敗，且面對極快或低滑行的球路仍難以應對。

6. 這些

機器真的能提升你的球技嗎？

獨立證據相當稀少，而最有力的公開主張僅有一例。據《36Kr》（2026年4月）報導，Pongbot 創辦人張海波表示，僅以該機器人作為唯一的訓練夥伴，六個月內便達到 NTRP 3.0 級——這是一項中級標準，一般業餘球員通常需花費一至兩年才能達到。 目前尚未有任何針對此類機器人的訓練成效對照研究發表。

7. 接下來哪些運動項目會採用這些機器人？

發球端機器人可輕鬆延伸應用至任何在界內場地進行的運動。Pongbot 的「Aura」已能透過單一底盤，處理網球、皮克爾球和帕德爾球直徑介於 40 至 80 毫米的球體；至於板球和棒球，現有的投球機僅需追加視覺辨識層即可。 回擊端機器則遵循 Datic 1 的運作邏輯，應用於足球射門練習、冰球及長曲棍球，在這些運動中，被消除的繁瑣工作正是追球。