以下文章来源于智能涌现 ，作者王方玉 通用具身大模型是人类前沿技术的"无人区"，背负这一宏大命题的王鹤，谈起具身模型当下的发展，却是出人意料的"保守"和务实： "我特别不建议去讲具身的AGI，很多公司都希望一步实现具身的AGI，这一点我不认同。" 智能涌现 . 直击AI新时代下涌现的产业革命。36氪旗下账号。 "迎宾表市场是昙花一现， 要训练机器人做高价值工作。" 文 ｜ 王方玉 编辑 ｜ 苏建勋 来源｜ 智能涌现（ID：AIEmergence） 封面来源 ｜ 企业官方 "除了跳跳舞、翻翻跟头，人形机器人还能干什么？" 北京大学助理教授、银河通用机器人创始人及CTO王鹤可能是最有资格回答朱啸虎上述"灵魂拷问"的人。由他创立的银河通用是国内具身智能赛道的独角 兽，也是行业第一梯队中最专注机器人"脑"的一家。 自2023年5月成立至今，银河通用只发布过一款机器人本体产品Galbot（G1），却发布了多款具身大模型。公司将大部分资源和资金投向了具身大模型研 发，致力于提升机器人的通用性和泛化性。 在王鹤博士看来，人形机器人卷本体的结果是把机器人卖出钢铁原材料的价格，目前市场上已经出现了价格战的苗头；只有具身智能模型 ...

融资情况 - 银河通用完成新一轮超10亿元融资 创2024年具身智能赛道最大单笔融资记录 由宁德时代和溥泉资本领投 国开科创等跟投 [2] - 公司2024年已完成两轮融资 6月天使轮超7亿元 11月战略轮5亿元 累计融资金额超23亿元 [2] - 投资方阵容覆盖头部财务机构(启明创投等)、产业资本(宁德时代等)、科研基金(智源研究院等)及多地国资平台 [2] 公司地位 - 银河通用与宇树科技、智元机器人同属国内具身智能赛道第一梯队 [2] - 公司成立于2023年5月 是具身智能领域的明星项目 [2] 创始团队 - 创始人王鹤为92年生人 清华本科 斯坦福博士 现任北大助理教授 专注具身智能研究 [3] - 联合创始人姚腾洲硕士毕业于北航机器人研究所 曾任ABB集团机器人研发中心工程师 [3] 技术路线 - 公司以"仿真派"著称 坚持仿真数据驱动模型训练的技术路线 具有成本低速度快的优势 [4][5] - 研发全仿真合成数据生产管线 可在一周内生成十亿级机器人操作数据集 [5] 产品进展 - 2024年6月发布首款具身大模型机器人Galbot G1 采用"双臂+折叠本体+轮式底盘"结构 侧重上肢操作能力 [5] - 已研发多款具身智能模型 包括GraspVLA抓取模型 GroceryVLA端到端模型 TrackVLA导航模型等 [5] 商业化落地 - 人形机器人Galbot已在零售(补货盘点)、汽车工厂(奔驰极氪产线搬运)、公共服务(迎宾讲解)等场景规模化应用 [5] 战略协同 - 宁德时代投资将强化场景协同 其计划在生产线引入人形机器人推动完全自动化生产 [6] - 宁德时代21C实验室已组建20人团队自研机械臂 并与上海交大合作研发人形机器人 [6] - 此前宁德时代关联资本已投资千寻智能、维他动力等具身智能公司 [6]

详细会议介绍参看往期文章： （点击蓝字跳转） 报名开启｜顶流期刊征+2025智能机器人关键技术大会盛会将至！ 展览展示｜抢位2025智能机器人关键技术大会！高曝光商务合作虚位以待，共赴解锁新机遇 9大期刊联合征文｜投稿2025智能机器人关键技术大会，年底正刊发表！ 今年以来，银河通用多次公布其在具身智能模型研发和场景落地进展。1月9日，银河通用发布端到端具身抓取基 础大模型GraspVLA，该模型突破性的实现了全球首个仅靠预训练即可实现 零样本 （Zero-Shot)泛化能力。 GraspVLA的训练包含预训练和后训练两部分。该公司介绍，预训练基于百亿级合成数据。预训练后，模型可泛化 适用到从未见过的、千变万化的真实场景和物体上。后训练针对特别需求，通过小样本学习和微调，让模型迅速 理解新任务并"举一反三"，将习得的技能自动迁移到不同的SKU（商品款式）上。 作为具身智能玩家中的"合成数据派"，王鹤认为，如果完全押宝真机数据，得先把人形机器人量产到数百万台， 再雇佣百万甚至千万人去做数据采集，才有望达到通用，"这会让人形机器人或VLA的发展陷入长期的无法落地、 无法通用的状况"。 6月23日，人形机器人明星公 ...

成立于2023年5月的银河通用近日迎来了两周岁生日，这家年轻的企业于人形机器人赛道快速崛起。在3月底召开的2025中关村论坛年会上，银河通用具身大 模型机器人Galbot G1为观众取送了数千杯咖啡，任务成功率达到99.97%，成为名副其实的现实生产力。银河通用何以脱颖而出？创始人王鹤的学术背景常 被视作关键，除了企业家身份，他还是北京大学前沿计算研究中心助理教授及博士生导师、北大—银河通用具身智能联合实验室主任，以及北京智源人工智 能研究院具身智能研究中心主任。从一定程度上讲，创始团队扎实的学术经验让银河通用在技术路径选择上更加坚定。银河通用认为，不论人形机器人的存 量有没有达到自动驾驶领域百万级设备的规模，" 仿真合成数据"的技术路线都是长期可行且具性价比优势的。在应用层面，银河通用走务实路线，目标是 推动具身智能机器人在多类场景中真正"动起来，干起来"。 以小补大 有关数据中，谷歌的一个项目常被拿来举例，16人的团队耗费约17个月，投入百万甚至千万美元，仅采集到23万条真实交互数据。而一旦机器人被迁移到新 的房间或场景，其模型并不工作，需要重新采集数据。在王鹤看来，这种"场景迁移即重建"的代价是难以接受 ...