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两年融资超24亿破行业纪录 清华学子创立的机器人公司凭啥(2)

2025-06-24 07:54:44 A+A-

在王鹤的构想中，具身机器人的“小脑”负责身体控制和灵巧操作，而“大脑”则负责认知、理解和规划，两者的结合是未来通用机器人的发展方向。基于这一理念，此前银河通用已推出了首款具身大模型机器人Galbot G1。

两年融资超24亿破行业纪录 清华学子创立的机器人公司凭啥

合成数据使用比例比英伟达高

在业界，数据在机器人的设计、训练、优化和实际应用中都扮演着至关重要的角色，然而，目前行业面临的普遍问题是数据缺失。在数据采集上，英伟达主推Isaac Sim仿真平台、走的是合成数据路线，谷歌DeepMind则联合21家机构发布包含100多万条真实机器人轨迹的数据集，提倡要从真实世界中采集数据。

银河通用信奉的数据采集方式是合成。据悉，银河通用采取了物理仿真及渲染的方法来合成大规模高质量数据，自研合成了几千万级的场景数据以及数十亿级的抓取和导航数据。近期在接受媒体采访时，王鹤还提到，目前银河通用的合成数据使用比例比英伟达还高。

今年1月，银河通用率先推出全球首个基于十亿级仿真合成动作数据预训练的端到端具身大模型GraspVLA，该模型突破性地实现了全球首个仅靠预训练即可实现零样本（Zero-Shot) 泛化能力。

值得注意的是，在场景商用模型方面，银河通用发布了全球首款面向零售商业化的端到端模型GroceryVLA。据悉，该模型能解决复杂零售环境的两大关键挑战：一是在商品种类繁杂、密集堆叠的货架场景中，无需针对每种商品单独调整参数，即可精准抓取软袋、硬盒、瓶子、玻璃容器、塑料包装等全品类商品；二是模型具备强大的自主决策能力（如动态选择最优操作目标）和优异的抗干扰能力（可应对货物意外移位或倾倒），比如能动态选择最优操作目标、应对货物意外移位或倾倒，部署时实现零场景预采集要求，能极大降低部署时间。

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