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銀河通用世界人形機器人運動會奪冠，全自主操作遙遙領先，大秀落地硬實力

人工智能英偉達機器人零售業

銀河通用世界人形機器人運動會奪冠，全自主操作遙遙領先，大秀落地硬實力

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銀河通用世界人形機器人運動會奪冠，全自主操作遙遙領先，大秀落地硬實力

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智東西
作者 | 許麗思
編輯 | 漠影
智東西8月17日報道 ， 今天 ， 世界人形機器人運動會醫藥場景藥物分揀比賽決賽落下帷幕 。 從初賽到復賽 ， 銀河通用Galbot隊全程零遙操作、完全自主運行 ， 預賽、復賽及決賽均為第一 ， 最終以10分22秒用時 ， 336分的總賦分奪得本場賽事冠軍 。
藥物分揀比賽競爭激烈 ， 且自主化操作難度極高：藥品種類繁多、形態復雜 ， 細小、易變形或光滑的藥品對抓取精度和操作穩定性提出極高要求 。 共有22支隊伍參賽 ， 其中絕大多數依賴人工遙操作完成任務 。
決賽關注人形機器人在醫療領域的應用 ， 需要機器人自主看方 ， 按三個藥方從8個貨架幾百種藥品中 ， 準確找到藥方指定的9種藥品 ， 精準抓取并以最快的速度放到指定藥品框中 。
而銀河通用基于一套已經商業化實踐過的技術方案 ， 讓Galbot可以自主且從容應對這場挑戰 。 這套技術方案便是銀河通用早前推出的全球首個24小時無人藥房解決方案 ， 已簽約超100家藥店 ， 用機器人可完成取藥、交付全流程 。
這次醫藥場景分揀比賽與實際產業應用場景高度契合 ， 意味著銀河通用在醫藥場景下的全自主技術已具備出色的實戰能力 ， 更預示著人形機器人在醫藥分揀、智能藥房等領域的規模化落地將加速到來 。

一、全自主效果遠超人工遙操 ， 要讓機器人真正地干活銀河通用聯合創始人、算法負責人史雪松介紹 ， 最初覺得運動會的比賽規則有點不公平 。 畢竟對全自主隊伍而言 ， 考驗的是機器人的智能性 ， 包括物體感知識別和動作規劃等 ， 而遙操隊伍更側重硬件本體性能與網絡通信能力 ， 智能決策的部分全由人工完成 ， 兩者的考察維度截然不同 。
但真的到了比賽現場他發現 ， 機器人自主運行的效率和流暢度 ， 遠超人工遙操 。
不過這份成績背后藏著不少挑戰 ， 從場地搭建完成到比賽只有一周時間 ， 每個隊伍只有一個小時的時間可以正常訓練 。
銀河通用團隊甚至在比賽前一天晚上才發現 ， 部分藥品的尺寸已接近機器人手指開合極限 ， 連夜用3D打印修改手部設計 ， 未來得及測試便直接上場 。
史雪松補充道 ， 用全自主的方式參賽其實是一個順理成章的選擇 ， 因為銀河通用從成立起就專注于具身智能 ， 而非僅僅打造機器人本體 。 團隊所要做的是在機器人硬件和數據的基礎上 ， 打磨出強大的機器人AI模型能力 ， 讓機器人真正能干活 。
在不久前剛剛結束的2025世界人形機器人大會上 ， Galbot也憑借著干活麻利 ， 大放異彩：在工業碼垛、拆垛及物料箱搬運等作業場景 ， 它既可以雙手同時夾取物品 ， 也可以全程漂移遞送物品 ， 展現出絲滑的運動性能以及實時的視覺處理與運動規劃能力 。

二、與NVIDIA合作加速硬件、軟件突破 ， 下一代機器人朝著雙足形態進化值得一提的是 ， Galbot機器人身上都搭載了NVIDIA的Jetson Thor芯片 。 銀河通用是全球最早收到Jetson Thor的公司之一 ， 并在國內率先部署到人形機器人中 。
就像當年押注OpenAI掀起AI革命一樣 ， 如今NVIDIA正以AI基礎設施供應商或計算平臺供應商的身份 ， 把寶押在中國的機器人賽道上 ， 積極扶持具身智能領域的未來巨頭 。 銀河通用與NVIDIA正在機器人本體、具身智能模型、數據等核心領域展開深度合作 ， 讓機器人離實際應用越來越近 。
在硬件層面 ， 銀河通用的Galbot機器人采用輪式雙臂設計 ， 具備高續航能力與工業級安全性 ， 能夠滿足大規模、高可靠交付需求 。
依托于虛實融合的技術路線 ， 銀河通用生成了全球首個百億級抓取操作大數據集 ， 以及全球首個百億級柔性物體操作大數據集 。 其所使用的訓練數據99%為合成數據 ， 真實世界數據僅占1% ， 有效加速了模型的研發進程 ， 還推出了多款業內領先的基礎大模型 ， 具備極高的魯棒性與泛化能力 。
比如導航大模型TrackVLA ， 只需一句話指令即可讓機器人在復雜場景中全程自主運動 ， 穿梭障礙物 ， 并進行自然語言交互 。
抓取大模型GraspVLA ， 實現了抓取動作的實時閉環生成 。 在各種光照條件和挑戰性背景下 ， 均能實現指定物體的零樣本抓取 ， 且無需事先訓練該物體 。
王鶴稱 ， “抓取”和“移動”是銀河通用現在最主要的突破 ， 只要機器人能抓住任何物體 ， 能夠在場景中實現下肢移動和上肢伸展 ， 最后還能準確放置物體 ， 很多應用場景就能實現 。 這背后需要有一個真正精準的目標識別和定位系統 ， 銀河通用正通過合成數據在推動這項技術 。
從長遠來看 ， 機器人要融入人類生活 ， 王鶴篤定除了人形之外 ， 沒有其他形態 。 令人期待的是 ， 銀河通用已官宣下一代雙足人形機器人研發計劃 。

三、機器人全天候運營賽博便利店 ， 年底還將進入工業車間干活從實驗室走向現實生活 ， 銀河通用的機器人基于從硬件到軟件的全棧自研技術 ， 已經在零售等場景交出答卷 。
在零售場景里 ， 機器人不僅需要與C端消費者直接交互 ， 還得自主面對貨品擺放密集、SKU種類繁多等復雜情況 ， 存在諸多挑戰 ， 但這也恰好是機器人技術的絕佳驗證場所 。
不久前 ， 銀河通用在北京海淀區打造了一個“銀河太空艙” ， 這是全球唯一面向消費者常態化經營的具身智能零售解決方案 。 在傳統便利店難以覆蓋的城市邊角區域 ， 銀河太空艙的面積最小只需9㎡ ， 能以更低成本、快速部署的方式提供高效服務 ， 售賣飲品、小食、文創、藥品等高頻消費品類 ， 兼容冷藏/冷凍等多種商品形態 。
在銀河太空艙中 ， 搭載了GroceryVLA、GraspVLA等端到端具身大模型Galbot機器人展現出較為成熟的商用能力 ， 可完成語音接待、下單支付 ， 還能自主識別商品、穩定抓取 ， 無需路徑規劃即可靈活操作 ， 實現全天不用遙操、自主運營 。
目前 ， 銀河通用已啟動“十城百店”計劃：以北京海淀為起點 ， 未來將逐步覆蓋更多城市的街區、景區、商圈、交通樞紐等典型場景 ， 構建一個可快速部署、可持續運營的城市級智能商用服務體系 。
機器人的終極價值是要融入人類的日常 ， 而零售場景可以說是距離普通人最近的一個試煉場 。 當機器人能夠在便利店、藥店這種零售場景里準確理解消費者需求 ， 靈活處理各種各樣的商品時 ， 它距離走進家庭也就不遠了 。
工廠車間里 ， 銀河通用的機器人也已經悄悄上崗 ， 在搬運環節接近人類水平 。 今年 ， 銀河通用將在工業、商業等領域落地千臺應用 。 不過 ， 王鶴也坦言 ， 分揀仍是更大的挑戰——熟練工人的取貨速度與精度 ， 目前仍是機器人在模型與硬件層面需要追趕的目標 ， 還需時間迭代突破 。

結語：人形機器人市場發展飛速 ， 六年后規模至少千億級王鶴判斷 ， 未來每三年人形機器人的產值會乘以10；六年后人形機器人規模超過10萬臺級 ， 市場至少有千億級規模；未來10年 ， 人形機器人市場有望超越當前所有工業機器人的量；再向前看 ， 人形機器人可能成為超越汽車手機市場量的萬億市場 。
【銀河通用世界人形機器人運動會奪冠，全自主操作遙遙領先，大秀落地硬實力】當前 ， 機器人產業站在能力瓶頸與規模爆發的臨界點上 ， 正如他所言 ， 機器人當下能完成的任務仍有限 ， 但突破的關鍵恰在于：在有限技能范圍內實現極致通用 ， 就能快速賦能更多場景 。

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