Les deux versions sont alignées bloc par bloc, dans l’ordre du texte : titre, l’essentiel, puis paragraphe par paragraphe. Quand la traduction a fusionné ou scindé un paragraphe, la case correspondante reste vide — on ne rapproche jamais deux passages au jugé.
The red-capped robot serves. The blue-capped robot receives. Then they trade returns until one side reaches 11 points, completing a full table tennis game without remote control or a human feeding balls. The HKU-KAI team, researchers from the University of Hong Kong and Chaowei Power’s KAI team, calls it the first complete autonomous humanoid table tennis match in history.
Le robot coiffé de rouge sert. Celui coiffé de bleu réceptionne. Puis ils échangent les retours jusqu’à ce qu’un camp atteigne 11 points, terminant une partie complète de tennis de table sans contrôle à distance ni humain pour alimenter les échanges. L’équipe HKU-KAI, composée de chercheurs de l’Université de Hong Kong et de l’équipe KAI de Chaowei Power, présente cette performance comme le premier match complet de tennis de table autonome entre robots humanoïdes de l’histoire.
The performance runs on SMASH 2.0, a closed-loop system that links perception, trajectory prediction, motion planning and whole-body control. The upgrade from SMASH 1.0 expanded the robots’ hitting range from fixed incoming balls to long and short balls, while autonomous serving solved a basic problem in robot-versus-robot play: each player must serve in turn. Team leader Luo Ping said that a full 11-point game means more than completing 11 rallies; it means winning under table tennis rules.
La démonstration repose sur SMASH 2.0, un système en boucle fermée qui relie perception, prédiction de trajectoire, planification des mouvements et commande du corps entier. La mise à niveau par rapport à SMASH 1.0 a étendu la capacité de frappe des robots, qui ne se limitent plus aux balles arrivant à un endroit fixe et peuvent gérer les balles longues comme les balles courtes. Le service autonome a également résolu un problème élémentaire des matchs entre robots : chaque joueur doit servir à tour de rôle. Luo Ping, responsable de l’équipe, a expliqué qu’une partie complète en 11 points ne consiste pas seulement à réussir 11 échanges, mais à gagner selon les règles du tennis de table.
The two robots use the same system. Their strategies can be set in advance, including shot speed and landing points, but online learning against an opponent has not yet been achieved. The team is saving robot-match data for real-robot reinforcement learning, while much of its current training data still comes from humans. Coaches wore motion-capture equipment for one to two months, training four to eight hours daily; the researchers are now testing markerless collection to gather more data, accepting some loss in quality for greater scale.
Les deux robots utilisent le même système. Leurs stratégies peuvent être définies à l’avance, notamment la vitesse des frappes et les points de chute, mais l’apprentissage en ligne face à un adversaire n’a pas encore été mis au point. L’équipe conserve les données des matchs entre robots en vue d’un apprentissage par renforcement sur des robots réels, tandis qu’une grande partie de ses données d’entraînement actuelles provient encore d’humains. Des entraîneurs ont porté des équipements de capture de mouvement pendant un à deux mois, à raison de quatre à huit heures par jour. Les chercheurs testent désormais une collecte sans marqueurs afin de réunir davantage de données, en acceptant une légère perte de qualité au profit d’un volume plus important.
The team began working on table tennis around October 2025, and competition helped accelerate the next iteration. SMASH 2.0’s wider hitting range came from simulation training using human-motion data. For Li Yinghui, an HKU postdoctoral researcher and Chaowei Power’s motion-control algorithm lead, table tennis is one of the few events that demands fully autonomous robots: the machine must judge the ball’s path, choose a response and strike inside one continuous loop.
L’équipe a commencé à travailler sur le tennis de table vers octobre 2025, et la compétition a contribué à accélérer l’itération suivante. La plage de frappe élargie de SMASH 2.0 provient d’un entraînement en simulation utilisant des données de mouvements humains. Pour Li Yinghui, chercheur postdoctoral à l’Université de Hong Kong et responsable des algorithmes de commande des mouvements chez Chaowei Power, le tennis de table est l’une des rares disciplines qui exigent des robots totalement autonomes : la machine doit évaluer la trajectoire de la balle, choisir une réponse et frapper au sein d’une même boucle continue.
So what changes in practice? The robots are moving from executing preset actions toward reacting to live changes in their surroundings. The team presents the match as a test of a robot’s ability to judge the ball’s path, make decisions and strike in a closed loop. The immediate arena is the Ice Ribbon, where the pair will play at the second World Robot Games from August 22-26 and may also face table tennis masters. The longer-term payoff remains conditional: the robots still lack online learning, and their training pipeline is still largely built on human data.
Qu’est-ce que cela change en pratique ? Les robots passent de l’exécution d’actions prédéfinies à la réaction aux changements en direct de leur environnement. L’équipe présente ce match comme un test de la capacité d’un robot à évaluer la trajectoire de la balle, à prendre des décisions et à frapper en boucle fermée. La prochaine étape se déroulera à l’Ice Ribbon, où les deux robots joueront lors de la deuxième édition des Jeux mondiaux de la robotique, du 22 au 26 août, et pourraient également affronter des champions de tennis de table. Les bénéfices à long terme restent conditionnels : les robots ne disposent toujours pas d’apprentissage en ligne et leur chaîne d’entraînement repose encore largement sur des données humaines.