银河通用发布人形机器人「银河星仔」，展示具身大模型最新进展

8月19日，在世界机器人大会（WRC）现场，具身智能公司银河通用发布小人形机器人「银河星仔」Galbot ET1，并展示其自研具身大模型「银河星脑」AstraBrain 的最新进展。公司创始人兼 CTO 王鹤在「具身智能大模型的进化之路」分论坛上提出，机器人对未学习过的常见技能实现零样本泛化，是具身智能迎来「ChatGPT 时刻」的关键标准。

「银河星仔」与 AstraBrain-Agent

「银河星仔」搭载银河通用自研的 AstraBrain-Agent，定位为「物理世界原生智能体」。该模型能够实时观察环境、理解人类指令并动态规划行为，用户无需准备动作视频，通过互动即可教会机器人新动作。

在演示中，机器人能够跟随人类舞者完成街舞动作，并在面对撑地、倒立等高难度动作时保持稳定。其背后是 AstraBrain-WBC 通用小脑基模的支持，该模型基于超过 10 万小时的人类运动数据训练，数据来源包括高精度动作捕捉与互联网人类视频转换。

全脑架构与 WAM 模型

围绕「银河星脑」，银河通用构建了包含大脑、脑桥和小脑的全脑架构：

大脑：负责理解环境并规划行动，采用世界—动作模型 WAM 架构
脑桥：将高层意图传递至具体动作
小脑：负责控制全身及双手，将意图转化为稳定连贯的身体动作

WAM 架构将视觉—语言—动作（VLA）模型与世界模型纳入统一框架，使机器人能够理解动作可能带来的物理结果，并据此决定下一步行为。王鹤在论坛上披露，银河通用已积累 100 万小时人类数据，以及 8 万小时真实场景回流数据。

产业落地与生态开放

银河通用的机器人已规模化应用于多个产业场景：

智慧药房与即时零售：机器人需在上万种商品中准确找到目标，完成抓取后交给骑手
工业场景：Galbot S1 双臂最大负载达 50 公斤，承担重型物料搬运

论坛现场还演示了机器人在取面包、倒水、摆盘等长程任务中处理偶发状况的能力，以及叠衣服等柔性物体操作。

此外，银河通用宣布向科技企业和产业伙伴开放仿真平台、数据采集设备、具身基模及强化学习后训练管线，普通开发者也可围绕「银河星仔」开发新动作与应用。

具身大模型成为行业新分水岭

文章认为，人形机器人行业的竞争焦点正从本体性能转向具身大模型。本体性能可通过供应链与工程投入快速提升，而通用大脑需要长期积累真实任务经验，逐步形成处理新问题时可调用的 know-how。

王鹤提出的「ChatGPT 时刻」参考标准包括：

机器人对未学习过的常见技能实现零样本泛化，成功率达 70%–80%
普通用户可低成本完成后训练，使模型快速适应自身工作环境

为降低部署门槛，银河通用介绍了 WAM-TTT 测试时训练方案：用户佩戴第一视角相机拍摄自身工作过程，模型即可利用无标签视频完成部署，无需重新采集机器人动作数据。