银河通用：具身智能估值第一独角兽，春晚唯一没有彩排的节目背后
只有能自主干活的机器人才是未来。
文丨江思远
近日，银河通用机器人宣布完成 25 亿元新一轮融资。由国家人工智能产业基金（国家大基金三期全资基金）、中国石化、中信集团投资控股、中国银行、上汽集团金控、中芯聚源、亦庄国投、未来产业投资、鲲鹏基金、无锡创投、福建产投联合投资，深创投、上海人工智能基金等多家老股东继续追加。近一年来，银河通用累计融资额已超 55 亿元，投后估值超 200 亿元，融资额和估值都稳居中国具身智能领域独角兽第一。
在 2026 年央视春晚上，银河通用 Galbot 携手沈腾、马丽，成为开年科技与文娱跨界的现象级爆款。作为春晚指定的具身大模型机器人，Galbot 并没有展示预先编程的舞蹈，而是自主完成了盘核桃、捡玻璃碎片、叠衣服、串烤肠等高难度非标准化操作。这些操作没有经过事先编程，每个画面都是具身大模型实时决策的结果。
由于在人员密集的后台取景，录制窗口极为有限，相比其他节目，银河通用的节目是整台春晚唯一一个没有经过彩排的节目，整个过程一气呵成，非常考验机器人及技术团队的临场应变能力。
主持人用六个字总结它的优势：“聪明脑，干活好。” 面对随机摆放的物品和变化的灯光，Galbot 展现出了极强的泛化能力，每一个动作都未经过事先排练，而是 “临场发挥”。
这场极致拟人的技术秀迅速转化为了购买力：春晚结束后几分钟内，售价 69 万元的同款 Galbot 在京东平台迅速售罄，24 小时内获得超 300 单加购。
春晚背后：一场没有彩排的技术大考
在春晚及相关的花絮中，银河通用 Galbot 向外界展露了多项物理交互能力，包括叠衣服、捡玻璃碎片、货架取物、串烤肠，以及大部分人也做不到的双手盘核桃。这些操作都难以标准化，Galbot 每动一次背后都不是运动控制算法预设的精确轨迹，而是模型根据传感器数据实时反馈的决策。
外界常常存在一个认知误区，认为机器人操作灵活，单纯是因为用了昂贵精密的硬件，比如带有高精度力矩传感器的灵巧手。
但在具身智能领域，硬件只是基础，决定操作上限和机器人泛化能力的是背后的算法模型。手巧的底层逻辑，归根结底是因为脑子聪明。
节目中，机器人在沈腾、马丽身边完成盘核桃、捡拾玻璃碎片、货架精准取物、叠衣理物、串制烤肠等任务。所有操作均由 “银河星脑” 实时决策、自主完成，而非执行预设程序。面对随机摆放的真实物品、变化的舞台灯光和明星即兴互动，机器人表现出稳定的泛化能力和毫秒级响应速度。
Galbot 在节目中叠衣服。来源：银河通用。
支撑 Galbot 完成一系列高难度操作的是银河通用自主研发的集成大脑、小脑与神经控制于一模的全身全手端到端大模型——银河星脑 AstraBrain。
以高密度货架抓取为例，AstraBrain 通过少量示范 + 大规模拟人操作数据合成 + 模仿加强化学习，实现高精度操作泛化。传统方法需采集海量真实数据，成本高昂；而银河通用在仿真环境中生成数万条合成数据，再通过强化学习试错探索最优路径，最后以少量真机数据进行微调，能实现从模拟到现实的迁移。
盘核桃、捡玻璃碎片这两项任务几乎逼近机器感知与力控的物理极限。将两枚表面不规则、重量分布不均的核桃置于掌心，灵巧地搓动、翻转而不滑落，需要机器人具备极高的物理手感。银河星脑中的灵巧手神经动力学小脑模型破解了这一难题。
Galbot 单手盘核桃。来源：银河通用。
研发团队并没有让机器人直接在实验环境中一次次训练死磕优化，而是先在仿真环境里进行数以万计的盘核桃试错，系统会给它喂各种大小、重量的虚拟核桃，练就具备极强适应性的基础操作。
然后在现实中训练纠偏，因为电脑模拟和现实（比如真实的摩擦力、机械误差）存在差别，工程师又让机器手去接触各种实物，积累真实的物理手感。当它在春晚镜头前展示时，其大脑正在毫秒级地进行后台微调，补齐虚拟与现实之间的误差。
此外，货架取货、叠衣服和串烤肠在技术实现上也远比观众想象的难。这几项操作分别考验了 AstraBrain 大小脑协同在动态环境中精准抓取的能力、对衣物等柔性物体的灵巧泛化操作和在串烤肠等场景下的双手协调操作。
AstraBrain 的端到端大模型架构，让机器人大脑能够同时处理双手的独立指令流，并在执行过程中实时调整。更重要的是，通过仿真数据训练，机器人能理解操作的本质——烤钳不是需要被控制的物体，而是手的延伸，是完成任务的媒介。
AstraBrain 现在已经能让 Galbot 完成对部分工具的操作泛化能力，它能像人一样用烤钳，也能流畅地从烤钳切换到矿泉水瓶等物体和工具。
当前业界大多将 “大脑”（任务规划）、“小脑”（运动控制）及 “手部”（灵巧操作）割裂开发，缺乏端到端的统一大模型。各模块之间存在信息损耗，导致响应迟滞、泛化能力弱。
AstraBrain 从根本上重构了这一范式，是目前为数不多打通了 “大脑-小脑-神经控制” 的端到端具身大模型，打通从高层多模态感知到底层实时反馈控制的全链路，实现全身协同与全手精细操作的深度融合，让机器人的动作像人一样流畅、精准。
AstraBrain 的核心突破在于高维泛化能力。传统机器人是 “见过的才能做”，而 AstraBrain 通过强化学习框架，让机器人在虚拟世界中经历亿万次 “试错博弈”，习得 “如何与物理世界交互” 的通用能力，从而实现让机器人像人一样 “边看边想边做”，而非特定动作的预设轨迹。
长期以来，具身智能深陷于一种研发悖论：机器人在结构化的实验室里运转良好，但一旦进入充满随机性的真实物理世界，便会因为超出预设代码的意外情况而频繁停摆。
AstraBrain 的表现向业界证明，依靠 “海量虚拟仿真闭环 + 端到端实时推演”，是一条走得通、且可规模化复制的路径。它不仅赋予了机器应对非标准化任务的能力，更重要的是，它为整个具身智能行业从受控环境测试走向真实商业场景落地提供了一种思路。
从学术到产业：中国首个具身智能实验室的创业路
这种从跳舞到干活的跨越，本质上得益于银河通用过去几年在机器人 “大脑” 上的持续投入。银河通用目前仅推出过一款轮式底盘机器人，余下的所有资源几乎都砸向了模型研发，试图通过提升机器人的通用性与泛化能力，让这些 “硅基劳动力” 去承担比跳舞更有价值、更具生产力的实体劳动。
我们接触过接近 20 位机器人公司创始人，他们都强调跳舞打拳不该成为机器人行业的主流，做具身大脑，让机器人承担劳动产生价值才是。银河通用是目前为数不多把技术和商业化都跑通机器人公司。
为了训练出足够聪明的大脑，银河通用在数据获取这个卡住全行业的瓶颈上走出了一条独特的路。
硅谷和中国的大多数机器人公司走上了一条看似稳妥实则昂贵的路。
行业内曾流行真机遥操派，以特斯拉和硅谷当红初创公司 PI 代表，他们雇佣大量员工穿戴动捕设备，像打游戏一样遥控机器人去抓取物体，以此收集训练数据。这是一条充满妥协的漫长道路。Google 此前为了获取十几万条数据，花费了十多个月和上千万美元的人力成本。
王鹤不看好这种重人力的数据采集方式。他算了一笔账，银河通用的内部实验证明，当抓取数据只有 10 万次时，机器人训练后的成功率仅有 58%；只有当数据达到 10 亿次时，成功率才能提升至 87%，在真实工作场景中这个数字依然无法接受。单纯依靠人工遥操去积攒庞大数据，无异于天方夜谭。
银河通用现在采用一条以合成仿真数据为主、真机采集为辅的虚实结合管线，内部称之为星坊数据金字塔。在物理规律被有效还原的虚拟世界里，让模型自动生成千万种不同的光照条件、货架摆放方式和物理碰撞事件，以此训练机器人。
这是一条在数据成本和规模上更可行的路径，合成数据成本比人工工资计费的采集数据低得多。且合成数据没有时间和空间的限制。这也是 Galbot 不仅能做灵巧操作，且能在短时间内学会新操作的主要原因。
王鹤对机器人模型研发到最终商业化落地的循环有完整的思考。他不像很多狂人那样，频繁向公众兜售通用机器人即将到来的神话。他曾说 “学术研究可以追求 ‘最牛’ 的论文，但创业必须追求 ‘最有用’ 的产品。” 他认为，具身智能进入任何一个实体场景，都需要进行针对性的数据准备和微调，才能造出能商业交付的产品。
基于这种务实的观念，银河通用没有押注用一个单一的通用机器人模型去攻克每一个难题，而是基于银河星脑的底座能力，针对具体的细分商业场景，打磨出能解决细分领域痛点的应用模型。
让机器人干活，首先要解决自主认路。过去机器人进厂高度依赖人工绘制的高精地图，限制了柔性部署。银河通用推出的导航基座大模型犹如 “机器人的 FSD”，无需预先建图，仅凭纯视觉和语言指令即可在新场景中实现厘米级避障与自动导航。
解决移动后，是手的灵巧操作。其推出的灵巧手神经动力学小脑模型将复杂动作拆解为可泛化流程，让灵巧手能在任意姿态下抓取复杂物体并进行稳定的手内旋转，突破了原有的操作上限。
打通手脚协同后，银河通用进一步推出了场景专属模型。例如面向零售的 GroceryVLA，让机器人在面临高密度货架与人流穿梭的真实商超中，无需预编程路径，即可自主判断并精准抓取商品。
资本共识，只有能自主干活的机器人才是未来
跳舞打拳等商业演出并不是一个被资本市场和业界看重的可持续商业模式。能替人类干活、能算过的机器人，更有价值。
银河通用在春晚的角色恰如其分。Galbot 在春晚不只是演员，也是工作人员。Galbot 在台前演示的同时，银河通用还在春晚后台设立了一个暖心小屋，服务演职人员。这是春晚四十多年历史上，首次允许机器人安防要求极度严苛、演职人员流动复杂的后台全天候、全自主运营零售实体店。机器人在春晚不再只是演员，也是工作人员。
但银河通用的野心，远不止于一场国家级舞台上的惊艳亮相。春晚之外，银河通用也是行业中场景落地应用稳扎稳打的实干家。以绝对的领跑姿态，其打造的全球首个完全由机器人运营的智慧零售店，目前落地规模已强势突破 100 家。
如果说太空舱是银河通用向公众展示其标准化商业变现能力的终端，那么深入毛细血管般复杂的传统零售网络，则是对机器人工作能力的终极考量。
银河通用的太空舱。 来源：银河通用。
据我们了解，年后银河通用与连锁巨头全家便利店合作的、由机器人自主运营的实体门店正式开门营业。这是传统零售公司首次将线下门店的实际运营权完整交给机器人。
这不是一次简单的品牌联名，其背后是银河通用在即时零售领域早已搭建的技术商业循环。
在 2025 世界人形机器人运动会比赛中，银河通用机器人以 170 分大幅领先，夺得药品分拣场景比赛世界冠军。目前，银河通用联合医疗企业打造的数十家智慧医疗门店，已在全国多地实现常态化运转。在约 40 平米的药房内，单台机器人已经能独立管理着超 5000 药品，实现无人化盘点与精准拣货。
这套系统稳定运营已超过一年，打破了人形机器人自主持续工作的世界纪录，解决了夜间即时零售需要人工三班倒的痛点。
资本市场已经用真金白银做出选择。近期，银河通用完成新一轮 25 亿元人民币融资，在此前银河通用的估值已经超 210 亿元人民币，近一年融资额超过 55 亿元，一举刷新了国内具身智能领域的融资纪录。
资方看中的不只是银河的技术路线，还有银河通用的商业化落地图谱。对于宁德时代和美团而言，他们既是出资方，更是银河通用最大的潜在场景需求方。
在工业制造与重体力劳动场景，银河通用的渗透同样深入。
目前，银河通用不仅与宁德时代、极氪、博世等龙头车企达成合作，更在近期拿下了精密制造百达精工超 1000 台的机器人的大单。其最新发布的工业重载机器人 Galbot S1，双臂负载高达 100 斤，填补了重体力劳动的应用空白。
从除夕夜喧嚣的微电影片场到宁德时代和丰田轰鸣的工厂，从全家便利店到深夜里独自亮灯的智慧药房。银河通用已经交出机器人商业化落地的答卷。
两年前，王鹤曾向《晚点 LatePost》拆解过机器人商业应用的过程。
第一步是在单一环境里做单一操作。下一步，是让机器人能在同行业里的不同场景，对不同物体做相同操作。再下一步是让机器人能够承担更多复杂任务，不断走向通用。银河通用现在已经走完第二步，正在迈向第三步。
从春晚舞台到工业产线，从智慧药房到城市地标，银河通用正在完成从技术领航者到通用生产力提供者的身份跃迁。凭借在数据、模型、团队、产品、产业五大维度的领先实力，银河通用正加速成为中国具身智能领域具备全球竞争力的独角兽。
题图来源：银河通用
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