1月5日，北京召开了"AI新春第一会"——2026北京人工智能创新高地建设推进会。 "全球的信息扑面而来，每天都要接收大量的信息并深入思考，不管是工作量还是思考量，比一年以前都翻了两倍以上，但随着行业发展，现在我不会刻意 纠结是否在'上班'，而是觉得作为行业一分子，理应多做点事。"晚上十点，北京一些聚集大量科技公司的写字楼依旧灯火通明，一名从事大模型技术研发 工作的AI初创公司员工刚刚下班。谈起过去一年的工作感受，她这样告诉贝壳财经记者。 在过去的2025年，中国AI在世界上的地位突飞猛进，豆包、Kimi、DeepSeek等诸多大模型的名字闪耀海内外。贝壳财经记者注意到，大部分知名国产大模 型的研发团队均设置在北京，从中关村到五道口，从花园北路到蓟门桥，一条条看似普通的街道，却勾勒出了中国AI产业最具活力的核心版图。 "北京无疑是科技公司最佳的创业沃土。这里人才优势突出，有大量可用高端、跨学科技术人才，聚集了大量科研和产业资源，能帮助企业快速实现技术落 地与验证。还有完善的人工智能自主生态系统，便于企业与各类产业伙伴协同创新，彻底避免闭门造车的困境。更重要的是，北京市政府对科技前沿的认知 足够深入，沟通效率高 ...

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]

公司概况 - 银河通用成立于2023年5月，专注于人形机器人赛道，其具身大模型机器人Galbot G1在2025中关村论坛年会上展示取送咖啡任务，成功率高达99.97%[1] - 创始人王鹤兼具学术与产业背景，担任北京大学助理教授、北大—银河通用联合实验室主任等职，学术团队为技术路径选择提供支撑[1] - 公司坚持"仿真合成数据+真机对齐"技术路线，认为该方案长期具备性价比优势，即使未来硬件普及仍适用[5][16] 技术路径 - 采用合成数据驱动训练，预训练阶段99%以上数据为仿真生成，边际成本极低，后训练阶段仅需少量真机数据微调[5] - 全球首创端到端具身抓取基础大模型GraspVLA，预训练数据达十亿帧"视觉—语言—动作"，实现Sim2Real零样本测试能力[6] - 技术范式突破数据与泛化瓶颈，通过合成数据预训练构建基础模型，再以小样本微调适配特定场景需求[6][16] 产品应用 - 人形机器人Galbot G1具备任务通用性（抓取/搬运/理货）与场景通用性（零售/工业/医疗），身高173cm，续航10小时[9][11][12] - 在零售领域重点落地"智慧药房"解决方案，2025年计划覆盖百家门店，已实现自主补货、精准拣货等功能，SKU识别准确率超99.97%[13] - 扩展至车厂料箱搬运、医疗康养照护、公共服务引导等场景，与苏州市合作推进商业零售/先进制造等四大领域应用[10][14] 行业观点 - 具身智能发展受硬件与软件异步制约，当前硬件运动能力突破后，具身大模型应用成为新挑战[7][8] - 行业尚未形成统一训练标准，但合成数据方案可解决真实数据采集成本高（如谷歌项目耗资千万美元仅获23万条数据）、场景迁移失效等问题[4][16] - 预计2025-2026年将迎来"货架级智能"突破，轮式人形机器人量产或达10万台级别，推动家庭场景应用[17]