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北京具身智能迈入全身协同新范式

2026-08-05  

  机器人仅凭“观看”人类操作视频,就能把实验室里学会的技能快速迁移到千变万化的真实场景。在北京,具身智能行业普遍面临的“机器人在实验室表现优异,一到真实场景就‘失灵’”的核心难题,正在被突破。

  日前,“机器人发展看北京”主题采访活动走进北京银河通用机器人。依靠自研的WAM-TTT(World Action Model Test-Time Training)技术,银河通用正在捅破具身智能规模化部署的“天花板”。这也意味着,机器人在部署阶段,无需经过高成本、长周期的数据采集和训练流程,仅需少量人类视频数据,即可快速适应和学习真实世界任务。

  早上十点,中关村鼎好DH3大厦一层,上班的白领们步履匆匆。全家便利店里,一位特别的店员已经准备就绪——它叫“迎宾小盖”,是银河通用开发的Galbot G1具身智能机器人,白色外壳线条圆润,胸前屏幕闪烁着淡蓝色的光。

  “早上好!”看到有人走近,小盖主动打起招呼。一位穿紫色连衣裙的女士路过,它立即夸赞道:“你今天穿的小裙子真漂亮。”发现有人举着手机,它又说道:“你拿着手机在拍什么好玩的事?”逗得周围的顾客纷纷笑出声来。

  小盖能做的,不只是像真实的人一样和白领们聊天,还能丝滑地挪动身体,挥舞着两只灵活的机械臂,精准地从货架上取一瓶水,从烤箱里取一根烤肠,递到顾客手中。

  这家坐落于海淀科创核心商圈的便利店,客流密集、消费需求多变,是典型的复杂城市零售场景,对服务设备的稳定性、灵活性和适配性都有着极高要求。而小盖的上岗,彻底刷新了外界对服务机器人“花架子”的固有认知。

  “迎宾小盖会‘看人说话’、精准取物,背后是我们自主研发的具身智能技术体系。”银河通用机器人联合创始人张直政告诉北京日报记者,其搭载的“银河星脑”(AstraBrain),是全球首创的“大脑—小脑—神经控制”端到端具身大模型架构,成功打通了多模态感知理解、智能任务规划、实时动作执行的全链路闭环。

  这也让小盖拥有了区别于传统机器人的能力——自主决策。当顾客提出需求时,系统能够完成意图理解、路径规划与动作执行的即时联动,使机器人在复杂环境中保持响应速度与动作稳定性。

  “具身智能最终还是要回答一个问题:机器人如何真正走进真实世界。”张直政说,具身智能行业长期面临一个核心困境就是机器人在实验室表现优异,但一到真实场景就不好用了。“就像一个厨师在学校学会了做菜,但进入不同餐厅、不同家庭,锅具全换了,还能不能炒出同样水平的菜?”张直政打了个比方。

  这也是人形机器人实现规模化部署的最大瓶颈。“当把机器人部署到真实环境后,往往需要重新采集数据、重新训练模型,部署周期长、成本高。”张直政说。

  为了破解难题,银河通用近期发布了WAM-TTT,这是全球首个面向具身智能世界模型的测试时后训练框架。它首次实现了机器人在部署阶段持续学习和持续适应,能够大幅降低部署成本,也显著提升了模型在真实场景中的泛化能力,为机器人规模化落地提供了新的技术路径。

  换言之,今后机器人仅需“观看”少量的人类操作视频,就能把已掌握的技能快速迁移到全新场景,不需要机器人本体数据,也不需要任何动作标注。普通人用手机拍一段示范视频,就能“教会”机器人。

  在同一栋大厦的训练室里,小盖的“同事”们还在进行更高强度的训练,也在为即将到来的世界人形机器人运动会做着最后的准备。

  记者眼前,一台名为Galbot S1的重载机器人正稳稳走向料箱堆。精准移动到合适位置后,它立即停下微调姿态,两只粗壮的机械臂同步伸展,一上一下精准卡入料箱两侧的凹槽。伴随着一声轻微的“咔哒”锁止声,总重50公斤的料箱被平稳抬起。紧接着,它又快速滑向卸货区,放下料箱后机械臂自动复位,整个过程不到30秒。

  在宁德时代的动力电池产线重载机器人已在模组与电池包生产环节承担物料转运等任务,7×24小时连续作业超过3个月,全程零遥操、全自主运行。这也是全球首次实现人形机器人在新能源制造产线的“常态化自主作业”。

  此外,银河通用已与博世、上汽、北汽、现代、长城、极氪等国内外头部制造企PG电子官方平台业达成深度合作,机器人进入真实产线,承担自动质检、上下料、搬运与分拣等任务。

  谈起即将到来的世界人形机器人运动会,张直政透露,银河通用将参加包括场景赛在内的多项赛事。“我们很高兴在去年的医院场景药品分拣技能竞技赛中获得冠军,夺冠的经历是激励,但不是目标。”张直政表示,银河通用的“试卷”,是落地真实场景、满足客户需求。

  “同一套模型部署到上万台机器人,每台设备存在加工公差、长期磨损带来的硬件差异,如何用技术抹平这些差距,是商业化落地的关键问题。”张直政说。

  世界人形机器人运动会即将开幕。对银河通用的机器人来说,每一个真实场景都是它们的赛场。(记者 鹿杨)

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