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205西格玛之战（第3页）
第二分，234kmh内角。
从动作和拍面预判到了的幸村挡回对面中间深落点。
监测室，后台新的窗口曲线在刷新。
79%—>61%
莱昂纳德的比赛后，为了更细致的获得比赛信息，sra要在后台开放西格玛“一分单元胜率”的显示，但直到11月10日才完成实装。
在一分内，每个回合都会进行胜率、可能性等推算。
这揭示了西格玛比赛模式的内部组成逻辑。
七月以来，很多网友在疑惑西格玛的ai与阿尔法围棋的区别，因为比起黑白夹杂的棋盘，网球的比分看起来过于直观，仿佛棋盘上全是一种颜色的碾压。
阿尔法狗倾向于最稳定，概率最高的获胜方式，比如在只有80%胜率赢6目和90%胜率赢2目之间，它会选择90%胜率。
西格玛其实也是类似的决策方式。他们的不同，实质在于网球和围棋规则的不同。
网球比赛的胜利，是每一分胜利组成的“胜利集合”。
鹰眼回放了幸村的反斜线抽击球路，差几毫米入界。
[30:0]
但在后台，其实幸村出手那一瞬的单元胜率达到81%。他已经把西格玛调动到1区较远的位置。
西格玛的回击球质并不比幸村高，它的最大优势是稳定，有对击球的绝对控制能力。它在出手前就已决策并知道这一球的效果如何，程序使它百分百避免失误。
它的能力由精密机械保障。而人类由刻苦训练的肌肉记忆保障，幸村不可能连续击出两颗球路、速度、旋转、落点一模一样的球。
就算以他的技术，也只能让落点保证在一定的小范围（直径二十公分左右）内，这已经是职业级中独一无二的精确性和控球能力了。
后台的胜率又掉了，71%。
幸村的能力一直在超出西格玛的预期。
但是观众不知道，希望人类获胜的心让他们都失落了神情。
能做的，唯有为自己的阵营加油。
第三发1区外角的高质量旋球。ace
[40:0]
西格玛的动作和球路很眼熟，似乎就来自发球重炮手——艾利克斯·米勒。
sra研究员-亨利·克罗福尔德：网球的动力链极其复杂，它要求从脚到手臂的连锁动力传导，同时要求精确的控制力，这对身体的协调性有很高的要求，我们最先遇到的便是这样的难题。
架在底线的是十分简陋，刚刚组合成仿生躯体的初代机，它能做些跳舞的动作，流畅地蹬地跑步。
测试员启动程序，检测到来球，它一挥，网球“咚”地一声磕在顶棚的钢架上。
迷茫的一秒后，球姗姗掉落，“全垒打”。
“这不对。”设计师们的脑袋挤在一起看慢镜头回放。
“手部的调整不对。在引拍的时候它应该是放松的。”
sra研究员-赵智文：人体是最精密的仪器，我们只能一帧帧去解构运动员的动力链，建模复刻，再试错。这是非常大的工作量。但一经成型，就是稳定性超过了人体的生物力学自动化控制系统。
sra研究员-亨利·克罗福尔德：人们可能看到电视里，机器人有远超人类的力量，一拳击穿钢板、一脚踢飞油桶。我们想过一拍的极限速度，超过时速160、170，但实际测试过后，它的整个动力链会完全乱掉，非常不稳定。而且这对关节是相当大的负担，仿生肩肘没用几天就得更换。所以这没必要。
第四发2区外角，207kmh带旋且落点刁钻。如果有人比对会发现，球路与去年美网幸村的某个ace球十分相似。
幸村挡回出浅了，西格玛中场一个斜路深落点拍死，颇具费德勒的风格。
[1-0]西格玛保发。
评论员a：太轻松了。看来幸村也奈何不了。
评论员b：不过才刚刚开始，可能幸村比较慢热，不是很适应这么快的发球速度。
评论员a：轮到…幸村的发球局。
换边后，幸村挑好两颗球。
观众们屏息等待，刚刚幸村似乎在接发局毫无还手之力，现在轮到自己发球局，其表现能直接反应他整体的对抗能力。发球局保不住，那就复刻了前四场比赛。
西格玛站在底线三米后。
咚咚咚，连续拍球后，幸村起抛。
超级外角斜线215kmh，它入界了，并向外翻折。
西格玛的脚向右踏了一步，同时静止。它已经判定无法追及。
球场有瞬间的沉默，随后爆发了掌声和欢呼。
评论员a：ohhh！这太疯狂了！这绝对是幸村最好的发球之一。
巴黎在下小雪，而球馆外的草坪上早已扎起一眼望不到头的帐篷，球迷们离大屏幕再远也能克服困难，坐在帐篷口举着望远镜看。
幸村的第一分，这里的喧闹响彻云霄。
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