从实验室到20余城落地——银河通用青年团队的机器人规模化应用之路
从实验室到20余城落地——银河通用青年团队的机器人规模化应用之路
2026年05月04日 13:37
从2023年实验室团队初创到 机器人 业务遍布全国二十余座城市，短短两年多时间，银河通用 机器人 就走出了一条兼具技术引领性与产业突破力的具身智能 机器人 发展路径。近日，《经济参考报》记者专访银河通用 机器人 首席战略官赵于莉，她表示，回望历程，团队创业初期便以前瞻性判断重点布局具身大模型方向，构建全球领先的自研技术体系，更聚焦通用 机器人 量产落地，顺利突破实验室技术产业化的首道难关。在持续推进技术迭代的同时，逐步打磨城市场景落地标杆，快速实现全国多城规模化商用，探索出一条以核心技术驱动、可复制扩展的科创企业产业化发展路径。
“敢做选择” 从实验室走向创业
回望紧凑而滚烫的创业征程，“敢做选择”与“信息密度极高”被赵于莉反复提及。在一次次坚定抉择与攻坚克难中，她完成了从“做规划的人”到“把事情做成的人”的蜕变。
谈及创始团队，赵于莉介绍道，银河通用创始人王鹤及其团队在早期前沿研究中便形成一个关键判断：传统局限于数据与屏幕端的 人工智能 ，其能力边界始终受限，而真正具有变革潜力的方向，在于让智能系统走向物理世界，实现自主感知、决策与行动的具身智能体系。
在这一共识下，团队在 机器人 物理交互与具身智能相关方向持续深耕，并在早期学术研究中不断取得突破。但与此同时，一个全球共性难题逐渐显现：真实世界高质量数据稀缺且获取成本极高，导致具身智能长期受限于单任务学习模式，难以形成可迁移、可泛化的通用能力，这也成为制约该领域发展的核心瓶颈之一。
基于这一判断，团队将技术路径重点转向数据体系与学习范式的系统性创新，围绕虚实融合数据体系与通用具身基座模型等方向开展持续攻关，推动具身智能从以任务驱动的能力构建，向以通用自主智能为核心的基座模型范式演进，加速机器人从规则驱动的执行系统，向具备自主理解与行动能力的智能系统转变，并在该方向上持续推动中国具身智能领域的前沿探索。
2023年前后，大模型技术快速迭代，为通用机器人产业化发展打通了关键技术路径，具身智能由此进入加速演进的产业窗口期，全球范围内围绕通用机器人能力体系的探索持续升温。
对此，赵于莉表示，公司在早期即形成共识：具身智能正处于从技术突破走向产业化落地的关键拐点，若不能在窗口期内完成技术体系与应用场景的协同推进，将难以把握这一轮产业变革机遇。基于这一判断，公司坚定选择以具身大模型与通用机器人系统为核心方向，持续推进技术研发与场景验证协同演进，加速推动具身智能从前沿技术探索迈向规模化产业应用阶段。
“无论是从学术转向创业，还是在技术路线上做出取舍，本质都是在不确定性中做决策。青年人既要拥有接纳并承担未知风险的勇气，也要夯实基础、沉淀耐心，脚踏实地推动事情落地。既要仰望星空心怀理想，也要步履坚实走好每一步。”赵于莉表示。
“解决真实问题” 攻坚样机量产
创业之初，银河通用团队便锚定通用机器人规模化落地这一核心方向，而从实验室理论研究迈出产业化第一步，也是团队创业路上遭遇的首个核心难关。
“在实验室里，一个机器人能完成任务就已经很不错了，但到了量产和商业化阶段，要求完全不一样：你要考虑稳定性、成本、维护、部署效率，甚至不同城市、不同门店的环境差异。这本质上是一个 综合 系统工程，而不是靠单点突破。”赵于莉表示。
从更深层来看，这一阶段的挑战并不仅仅是工程问题，而是全球范围内具身智能正在从“单任务模型”走向“通用具身大模型”的关键拐点。
团队清晰认识到，目前靠预编程等方法让机器人重复动作，本质上无法形成具身智能通用能力。而真正的技术壁垒在于：如何构建可以跨场景、跨任务泛化的具身智能能力。
基于这一判断，银河通用系统性构建了以“银河星脑（AstraBrain）”为核心的具身大模型技术体系，这是全球首个打通机器人“大脑-小脑-神经控制”于一模的全身全手端到端具身大模型，让机器人从此前依赖预编程迈向端到端自主感知、自主决策、自主执行。
与此同时，团队搭建“银河星坊（AstraSynth）”数据基建，通过大规模合成仿真数据与真实世界数据的协同融合，构建大规模虚实统一的具身数据体系，为模型训练提供持续扩展的学习基础，使机器人能够在复杂环境中不断提升对未知任务的适应能力。
Galbot在银河太空舱中与用户互动。
在这一过程中，技术验证被嵌入真实场景，但其本质并非简单工程调试，而是对通用具身智能系统能力边界的持续探索与迭代——包括模型在新环境中的泛化能力、跨任务迁移能力以及长时序决策能力。
“也正是在这一阶段，团队的目标变得更加一致——不只是让机器人在某个场景跑通，而是要把一整套‘银河星脑’具身智能体系真正做成可以持续演进的技术底座。”赵于莉说。
在此基础上，团队进一步打通从算法模型到系统架构的协同路径，使具身大模型能力能够持续迭代，并通过标准化体系逐步支撑规模化应用探索。在攻关技术的同时，团队还深度联动上游供应链，优化核心部件量产适配性，搭建标准化装配、标定、出厂测试全流程体系，解决量产一致性难题，持续平衡技术先进性与落地实用性。始终坚持优先解决真实问题的核心原则，放弃短期炫酷技术形态，聚焦量产刚需打磨产品，妥善协调长期技术研发与短期市场需求，最终成功跨越样机研发到量产落地的核心壁垒。
全域深耕二十余城实现规模商用
在系统性构建起围绕具身大模型“银河星脑”为核心的技术体系后，银河通用开始推动技术向真实场景的规模化应用转化，从0到1打磨城市场景样板，并迅速拓展至全国二十余座城市，形成以技术驱动的规模化商用布局，走出了一条科创企业以核心能力为底座、快速复制的产业化路径。
在场景选择上，团队一方面聚焦工业场景例如料箱搬运、SPS分拣这类重体力、重复枯燥的劳动，另一方面聚焦即时零售、智慧药店、连锁便利店等高频刚需领域。这类场景具备标准化程度高、作业流程清晰等特点，且依赖预编程等方案难以解决，具身大模型驱动下的具身智能通用作业与泛化能力得以充分发挥。
回忆起首次将机器人投入即时零售实体门店跑业务的经历，赵于莉依旧记忆犹新。首个完整业务流程顺利跑通，机器人在模型驱动下自主完成识别、抓取、打包、交付全环节。“彼时没有盛大的庆祝，但团队所有人都清楚，已跨过这关键一步。”赵于莉说。
随后，团队持续推进具身智能机器人在真实场景中的长期运行能力。在智慧药房等代表性场景中，机器人已实现超过一年的稳定运行，创下世界纪录，并逐步完成从早期标准商品向全品类商品（包括药品等复杂品类）的拓展，验证了其在复杂业务环境中的适应能力。
在赵于莉看来，这些阶段性进展的意义并不止于单一应用验证，而体现在多个层面：既是对具身大模型技术路径可行性的直接验证，也标志着机器人开始具备持续获取真实世界数据的能力，形成“运行—回流—迭代”的具身大模型训练闭环；同时，在真实业务环境中的长期稳定运行，也从商业层面验证了机器人系统在效率、成本与可靠性上的 综合 价值。
“随着机器人在真实环境中的持续运行，源源不断的真实世界数据会回流到模型训练体系中，进一步推动‘银河星脑’的迭代升级，让机器人在更复杂场景中不断提升自主决策与泛化操作能力。”赵于莉表示。
从这一阶段开始，银河通用通过逐步建立起技术能力、数据积累与商业运行相互促进的正向循环，使具身智能机器人不仅能够落地应用，更具备持续演进与规模化扩展的基础。
具身智能产业的发展离不开人才的支撑，赵于莉呼吁更多青年投身科创创业赛道，既要夯实专业根基、以兴趣为引长期深耕，也要扎根产业实景、解决实际问题。她表示，新时代青年科创者当脚踏实地、实干笃行，助力科技自立自强，为新质生产力发展贡献力量。
（文章来源：经济参考网）
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