11月2日上午，清华x-lab主办的“ AI+创业精英实训营”第十一次课程在清华大学建华楼清华x-lab开放交流空间开讲。北大前沿计算研究中心助理教授、博士生导师，北大-银河通用具身智能联合实验室主任王鹤带来了一场主题为《具身大模型通用机器人的跨行业应用》的专题讲座，现场的70余位学员反响热烈。
【银河通用机器人引领行业创新，实现任意物体操作突破，推进柔性生产智能化】
王鹤老师指出，机器人产业的革命并非由外形决定，而是需要具备通用性。当前大多数机器人都是专用机器人，这限制了它们的应用范围。通用机器人在多任务处理和灵活性方面展现出了巨大的潜力。
由北大与银河通用机器人共同研发的首代具身大模型Galbot拥有实用的“硬件本体”、灵活的“小脑大模型”以及聪明的“大脑大模型”，确保了指令的高效理解和执行。
在本体结构上，Galbot是一款轮式、双臂、身体可折叠的人形机器人。其折叠的设计使得Galbot既能以“蹲姿”稳定抓取地面上的物体，超长的双臂设计又能使其站立后摸高2.4米，拥有比人更大的操作空间。
在大模型的运用上，王鹤老师提出，应该把“大脑大模型”（处理复杂指令）与“小脑大模型”（执行具体操作）分开，底层为硬件层、中层技能层，上层为图文大模型。在技能应用层面，银河通用自研了全球首个开放指令六自由度取放大模型系统Open6DOR、世界首个多模态具身导航大模型NaVid，研发了能反思、可随机应变的操作大模型系统SAGE，在大小脑模型的联动下，Galbot 已可以理解人类自然语言并根据语言指令与人类交互。
在机器人的能力训练上，王鹤老师提出，特斯拉机器人通过遥操采集数据这一方式成本相对高昂，很难实现数据的大规模采集。而银河通用机器人不依赖人力采集，通过大规模合成仿真数据，这一创新为机器人的普及和应用提供了新的道路。王鹤老师介绍，团队自研合成了千万级的场景数据以及十亿级的抓取数据，在合成数据的训练下，Galbot拥有着全球领先的泛化物体抓取技术，目前已实现抓取随机放置的透明、高光等物体成功率在95%以上，甚至已进一步掌握类似开柜子、开抽屉、晾衣服等灵巧手泛化操作技能。
北大前沿计算研究中心助理教授、博士生导师，北大-银河通用具身智能联合实验室主任王鹤
【技术创新与行业应用】
在商业化进展方面，Galbot已在工业、商业等领域投入测试应用，展现出强大且稳定的应用能力。
在工业物流搬运场景中，Galbot能够基于视觉引导，现场不需要任何二维码定位，流畅的完成料箱识别，抓取，移动，放置工作，目前已在多个主机厂落地验证；在商业无人值守场景中，Galbot可以自主规划取送路径，通过大模型生成运动轨迹精准抓取不同类别，不同位置的物品，具备强大的泛化能力，已在部分商业实体场景中进行POC验证。
此外，团队目前正在积极探索康养医疗、科研教育、家庭等场景应用，朝着“服务千行百业、千家万户”的美好愿景不断前进。
【物理模型研究与发展历史】
在仿真合成数据的物理性应用研究中，银河通用机器人公司取得了重要进展，特别是在精确控制抓取力度等方面。从历史的角度来看，现代机器人技术相较于过去，实现了控制与决策的融合，以及端到端VLA模型的引入，这标志着智能驱动技术的重大飞跃。
【项目点评与课程价值】
活动最后，王鹤老师对“AI+创业精英训练营”中多个AI机器人项目进行了深入辅导，并强调用户体验、适应性、成本和可靠性等因素对项目的重要性。本次课程不仅为学员们提供了探讨具身大模型通用机器人跨行业应用的机会，也为智能机器人领域的新突破奠定了坚实的理论基础，展现了课程的巨大价值。
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北京银河通用机器人有限公司，致力于创造商业和家庭环境中的智能机器人产品，展望未来，公司以“服务千行百业，千家万户”为愿景。公司聚焦于具身多模态大模型通用机器人的开发，这种机器人能够更好地适应人类使用的工具和环境，特别是在汽车制造等领域的应用中展现出无可比拟的优势，旨在突破自动化限制和降低劳动力成本。
