銀河通用機器人王鶴：具身智能爆發合成數據須先行

《科創板日報》6月29日訊（記者 張洋洋）在“具賦新能 智驅未來”青年科學家成果轉化暨具身智能高質量發展研修會上，北京大學助理教授、銀河通用機器人創始人及首席技術官、智源學者王鶴博士表示，自動駕駛的成功源於海量真實數據，但具身智能的爆發必須靠合成數據先行。

今年1月，銀河通用機器人正式發佈了全球首個端到端具身抓取基礎大模型GraspVLA。作爲真正意義的端到端具身基礎大模型，GraspVLA展示了無需大規模真實數據、僅通過合成數據達到基礎模型的預訓練過程。今年6月又進一步發佈了首款面向零售商業化的端到端大模型GroceryVLA及產品級端到端導航大模型TrackVLA。

王鶴表示，當前頭部車企憑藉上百萬輛在途車輛，每天可輕鬆迴流上億條真實數據片段。然而，全球具身智能領域的數據採集規模僅停留在百萬級別。即使像銀河通用這樣的頭部人形機器人公司，其2025年量產目標也僅超1000臺，遠不足以支撐億級真實數據採集。

王鶴坦言，具身智能難以複製自動駕駛的自動數據迴流模式，目前主要依賴人工採集機器人數據。因此，他認爲大規模合成仿真數據是彌補真實數據不足、實現突破的關鍵。未來當人形機器人像汽車一樣普及且數據採集成本足夠低時，真實數據的重要性將重新凸顯。

銀河通用機器人正積極推動合成數據應用，其研發的全球首個端到端具身抓取基礎大模型GraspVLA，已證明僅通過合成數據即可完成基礎模型預訓練。公司於2025年1月發佈該模型，並在同年6月進一步推出了面向零售商業化的GroceryVLA模型和產品級端到端導航大模型TrackVLA。

在應用落地方面，銀河通用已在智慧零售、工業及康養醫療場景取得顯著進展。2025年3月，公司推出全球首個人形機器人智慧零售解決方案：輪式雙臂機器人Galbot能在50平米的無人店鋪內，全自動執行涵蓋5000種商品、6000個貨道、上萬盒商品的盤點、補貨、取送、打包等全流程，新店部署僅需1天。

王鶴透露，銀河通用目前在北京已常態化運營約10家24小時無人值守智慧藥房，並計劃在2025年於國內佈局100家智慧零售店。

王鶴表示，銀河通用計劃將專注於上半身操作的GraspVLA、專注於下半身導航的TrackVLA以及人機交互技術融合，構建統一的基座大模型——GALBOT VLA。該模型將加速在零售、工業、康養、迎賓接待等多元化場景的落地應用。