破局者：銀河通用

深夜的北京，一家24小時零售藥店內，機械臂精準地鎖定并抓取藥品，打包后交給即將前來取貨的快遞員，這套行云流水動作的執行者并非人類，而是銀河通用機器人的Galbot G1。

北京大學助理教授、銀河通用創始人及首席技術官王鶴在2025年智源大會現場發出“Galbot，我又熱又餓，幫我拿點吃的”的指令時，機器人無需人工遙控，自主在現場1:1還原的商超場景中規劃路徑，從貨架中識別并抓取餅干飲料送達。

成立于2023年5月的銀河通用，在短短兩年多時間里累計完成超24億元融資，成為國內具身智能賽道融資與估值的頭部玩家。

其投資方陣容豪華——不僅包括美團、寧德時代等產業巨頭，還有深創投、藍馳創投、經緯創投、啟明創投等知名機構，以及北京、上海等多地國資投資平臺。

在眾多人形機器人企業追逐雙足行走的類人形態時，銀河通用卻選擇了一條“非常規”發展路徑——采用“輪式底盤+可折疊腿部”的機器人本體設計，將重心放在上半身手眼腦的協調能力上。

01 創業

王鶴的學術背景常被視為銀河通用脫穎而出的關鍵因素。這位1992年出生的年輕學者，2014年畢業于清華大學電子系，后進入斯坦福大學攻讀博士學位。

在斯坦福讀博期間，王鶴的研究方向從半導體元器件轉到了計算機視覺。他在物理學等方面的背景，讓他找到了一個全新的研究方向：如何讓AI幫助機器人看懂世界、跟世界交互。

2021年，王鶴回國任教于北京大學前沿計算研究中心，建立具身感知與交互實驗室。作為國內少有的研究具身智能的年輕科學家，王鶴由此被眾多投資人發掘。

創業的想法在2023年春天萌芽。當時Google推出了多模態模型PaLM-E，雖然“在今天看來，PaLM-E不是真正端到端的具身模型，但它出來以后，讓大家思考具身可以跟多模態大模型搭在一起”。

王鶴敏銳地意識到，“如果再不創業，可能就晚了”。

王鶴坦陳，當時自己存在兩個短板：一是沒有硬件量產經歷，二是不懂商業融資相關事務。但在投資人的引薦下，他很快找到了有硬件經歷和商業運作能力的合伙人。

從萌生創業想法到公司注冊完成第一輪融資，全程只花了一個月。2023年5月，銀河通用機器人正式成立。

02 記錄

銀河通用的融資能力令人矚目。成立兩年多來，累計融資超24億元，其中于2025年6月完成了由寧德時代及溥泉資本領投的11億元人民幣融資，創下今年以來具身智能賽道最大的單筆融資。

如此強勁的融資能力，不僅源于王鶴的學術背景，更源于銀河通用清晰的技術路徑和商業化規劃。

光源資本是銀河通用的早期投資方、長期獨家財務顧問，其創始人、CEO鄭烜樂認為，王鶴是“極少數兼具科學遠見與商業原力的開拓者”。

鄭烜樂指出，王鶴對具身智能的社會意義與產業路徑有宏大思考，且始終以第一性原理錨定落地閉環。

與多數科學家創業不同，王鶴不是執著于打造“錘子”（技術）再尋找“釘子”（場景），而是從產業痛點反推技術架構，驅動機器人真正轉化為生產力。

寧德時代投資銀河通用，看中的正是其在工業領域應用和推廣的巨大潛力。作為全球最大的動力電池制造商，寧德時代計劃將人形機器人引入生產線，為推動工廠向完全自動化生產發展。

03 路徑

在技術路線上，銀河通用選擇了與眾不同的發展路徑。

仿真合成數據是銀河通用最鮮明的技術標簽之一。公司自主研發的全仿真合成數據生產管線，能在短短一周內生成全球規模最大的十億級機器人操作數據集。

王鶴形象地解釋了他們的技術路線：“我們要用大量的合成數據去做預訓練，用真機數據做后訓練”。這種 “合成預訓練+真機對齊”*的策略，以極低的邊際成本批量生成高度多樣化的合成數據，用于大模型的預訓練階段。

“在零售場景中若需要機器人理解‘按順序抓取礦泉水’，我們只需采集一人一天即可完成的數據量，便能完成模型的高效微調。這種‘以小補大’的方式極大提升了訓練效率與場景適應性”。

2025年1月，銀河通用發布全球首個基于十億級仿真合成動作數據預訓練的端到端具身大模型GraspVLA，實現零樣本泛化能力。

鄭烜樂評價道：“GraspVLA發布后，定義了機器人泛化能力的標準，甚至稱之為具身智能的‘DeepSeek時刻’也不為過”。

04 產品

在機器人本體設計上，銀河通用展現出極強的務實精神。

2024年6月，銀河通用發布首代具身大模型機器人Galbot G1，采用了 “可折疊腿部+輪式底盤” 的結構，而非雙足設計。這一外形面臨過不少爭議。

王鶴對此有獨到見解：“現階段雙足穩定性不如輪式底盤。我們認為在落地的第一階段是上半身手眼腦的協調，下半身能升降，如低處能摸到地、高處能摸到兩米多高，手能伸進貨架取貨，就夠了”。

他將具身智能的技術路線分為“當下能落地的、未來一段時間能落地的，以及放眼長遠要做的事”。作為公司創始人及CTO，他必須平衡產品研發的近中遠期需求。

王鶴認為，具身智能需要“沿途下蛋”，同時仰望星空。“今天的輪式方案、5年后的人形本體、15年后的C端普及，是三個完全不同的技術階段”。

與市場上眾多追求“類人形態”的機器人公司不同，銀河通用專注于讓機器人掌握真正有用的技能。

“我們期望的是人形機器人能發揮有價值的工作，讓具身智能真正創造智能化的價值”，王鶴表示。他清醒地看到，人形機器人卷本體的結果是把機器人賣出鋼鐵原材料的價格，目前市場上已經出現了價格戰的苗頭。

05 落地

商業落地能力，是銀河通用能從眾多機器人企業中脫穎而出的關鍵。

公司已初步實現通用機器人的規模化落地應用：當前已簽約100家智慧藥店。團隊正將機器人解決方案拓展至廣義的智慧零售場景，涵蓋數碼產品、景區文創等商品。

“今年下半年，大家可能在很多城市的核心景區、鬧市區，看到銀河通用機器人經營的便利店”，王鶴透露。

在具體場景中，Galbot G1展現出了驚人的實用性。以銀河通用與合作伙伴共同打造的“智慧藥房”無人值守解決方案為例，面對貨架上數十種商品，Galbot G1可以自主分析哪些需要補貨，并從貨筐中識別出對應的商品，精準抓取，并放置到貨架的對應位置。

銀河通用全球首個人形機器人智慧零售解決方案已獲得100家門店訂單，年底前將在全國投用。

在北京試點的十多家藥店中，40平方米的空間里，Galbot單“人”管理著5000種SKU，上萬盒藥品，實現24小時盤點、取貨全流程運營。

商業化落地帶來了實實在在的收入。王鶴透露，目前這一應用場景已經實現了市場化，預計今年將為銀河通用帶來近億元人民幣的收入。

06 未來

王鶴預測，具身智能終局規模將是 “汽車單價×手機銷量”的萬億級市場。“以一臺機器人單價10萬元計算，如果公司能達到1000萬臺年出貨量，對應至少1萬億產值，公司也將蛻變為顛撲不破的行業巨頭”。

他規劃了清晰的發展路線：“如果銀河通用今年能落地1000臺機器人，兩三年后要突破萬臺，再過3年要沖擊10萬臺的規模，這樣才能保持企業處于行業龍頭地位”。

機器人的成長應該是“技能累積”而非“等級躍升”。先在零售場景練成“L4技能”，再在工廠掌握上下料的“L4技能”，當幾十上百個技能疊加后，自然能進入家庭場景。

銀河通用在工業領域的布局也在加速落地。公司與全球工業巨頭博世集團旗下博原資本共同成立合資公司，并簽署三方戰略備忘錄，該合作將聚焦工業制造場景，共同推動具身智能機器人的商業化應用探索和全球市場落地。

面對未來，王鶴有著清醒的認識：“具身智能模型還有很多不成熟的地方，距離什么活兒都能干可能需要五年到十年的時間”。

“大量的科研成果在過去這么長的時間里一直有出現，但可規模化生產的產品卻一直沒有落地”。

07 結語

銀河通用的發展歷程，為整個具身智能行業提供了一個范本——如何在仰望星空的同時，腳踏實地解決現實問題。

從王鶴的學術背景到公司的技術路徑，從產品設計到商業落地，銀河通用始終遵循著第一性原理，從產業痛點反推技術架構。

在資本熱捧與媒體聚光燈下，銀河通用始終堅持自己的節奏。“創業公司不能一開始就挑戰‘造輪子’，先用成熟方案跑通商業化，才有底氣談技術迭代”。

這種務實策略讓他們在短短一年內，將機器人推進到“可商用”階段。

在眾多機器人企業熱衷于展示“疊衣服、刮胡子、拉拉鏈”等復雜操作的demo時，銀河通用則埋頭于攻克“不那么復雜”的移動、抓取、放置技能。

因為王鶴清楚，能把“簡單”操作的泛化性問題徹底解決，就已經是人類具身智能和機器人歷史上的重要里程碑。

正如其所言，當無數個“能干活的小進步”匯聚成河，那些曾被視為“空中樓閣”的智能圖景，終將在倉庫、工廠、街道的每一個具體場景中，生長出改變世界的力量。