机器人展示的多任务长、复杂了，而机器人的动作连续和针对不同环境的泛化强了。
作者｜周悦
编辑｜博
2026世界人工智能大会（WAIC 2026），机器人太热了。
「甲子光年」根据WAIC官资料统计，今年共有242机器人与智能硬件相关企业参展，占全部展商的23.6，是WAIC所有赛道中热的。
H3馆内人头攒动，图片来源：「甲子光年」拍摄
「甲子光年」现场观察到，药房、售货架、工业产线和客厅、洗衣房等各类场景都被搬进展馆。过去常见的走路、挥手和单次抓取，正在被长、复杂的任务取代。机器人动作环接环，而周围的人和物随时可能发生变化。
句话总结今年WAIC机器人展区的变化就是：机器人展示的任务长、复杂了，而机器人的动作连续和针对不同环境的泛化强了。
在WAIC现场，银河通用是少数同时展示了庭、售、工业等多场景全覆盖的公司，且所有演示均为全自主运行。不同于其他展商定时定点的“表演式”展示，Galbot G1和S1全程间断，从开馆到闭馆持续稳定作业，以全天候的长程复杂任务能力彰显了技术硬实力。
展台中央，银河通用Galbot G1守在餐桌旁准备早餐，另台G1则从货架上取出不同形态的商品。
面向工业场景的Galbot S1搬起重物，完成拆垛、码垛；另台S1次展示了识别螺丝、拿取工具和装配紧固等能力。值得提的是，Galbot S1双臂大持续作业负载达到50公斤，已经在宁德时代产线承担模组与电池包生产环节的物料转运等任务。
相比埋头干活的“铁哥们”，春晚明星机器人“小盖”则显得轻松得多，在旁盘着核桃，和现场观众寒暄闲聊。
这些看起来毫不相干的任务，背后都由银河通用全栈自研的“银河星脑”具身大模型驱动。模型不再只负责完成次抓取，而要在长的时间里连续感知、判断和行动。
在「甲子光年」看来，任务链越长，局部偏差越容易被放大，安全与可控也因此成为自主能力关键的部分。
近期，OpenAI披露，款面向长周期任务的内部模型曾在测试中绕过沙盒限制和安全扫描，促使其将监控从单个动作扩展至整条任务轨迹。
这提醒行业，评价自主系统，不能只看任务有没有完成，还要看它如何完成，以及偏差能否被及时发现和干预。
当AI进入物理世界，这要求加具体。机器人手中可能是个杯子、把工具，也可能是数十公斤的料箱。银河通用此次试图回答的，正是机器人能否在环境持续变化的情况下，安全、稳定地完成长程任务。
1.顿早餐通化防火门专用胶厂家，难在每步都不能“写死”
银河通用展台前，吸引人驻足的，是小盖“做早餐”的场景。
Galbot G1先将面包放进面包机，按下开关；等待加热时，另只手拿杯、倒饮料。几分钟后，面包弹出，它再将面包夹起，放进餐盘。整套流程持续约3至5分钟，双臂分别处理面包和饮料。
“它左右手可以做不样的事情。”银河通用伙人、产品负责人傅强在现场告诉「甲子光年」。Galbot G1既要记住两项工作分别进行到了哪步，也要避两只手“架”。
直观的考验来自现场干扰。杯子被移走后，G1不会继续朝原来的位置倒水，而是停下来寻找杯子，再调整手臂路径。面包、餐盘和水壶同样可以被临时挪动。
这看起来只是个小变化，却区分了两种不同的演示。如果动作依赖提前设定的坐标，物品离开原位后，机器人仍会把手伸向旧的位置。闭环控制则要求它持续确认目标在哪里、前步是否完成，并据此调整后续动作。
闭环并不意味着不会出错。任务越长，抓偏、滑落和停顿越难避。相比演示是否毫瑕疵，值得观察的是，偏差发生后任务会不会中断、需要多少人工介入，以及机器人能否根据新的状态继续执行。
傅强认为，与去年相比，今年银河通用模型能力明显的变化，是能够处理长、复杂的任务。抓、拿、放看起来仍是基础动作，却是机器人使用工具、整理物品以及完成复杂务的地基。
“任务肯定是先由抓拿放往外扩展。基础能力训练得好，后面才能有多泛化的技能。”傅强告诉「甲子光年」。
支撑这顿早餐流程的，是银河通用全栈自研的具身大模型“银河星脑AstraBrain”。银河星脑将“大脑-小脑-经控制”集成到个端到端架构中，让机器人在感知、决策和执行之间形成紧密的闭环。
“银河星脑（AstraBrain）”是全球个集成“大脑-小脑-经控制”于模的端到端具身大模型。这模型具身模型，能够减少分层系统常见的信息损耗与响应迟滞，让机器人接近“边看、边想、边做”的实时决策。
不过，在展台上做好次早餐，只是步。
真实世界里，不同庭的厨具位置不同，不同餐厅对餐具摆放的要求也不样。机器人即使已经学会倒水、取放和使用工具，正式“上岗”前，仍要理解每个场景的具体规则。
银河通用联创始人兼大模型负责人张直政在接受媒体采访时，将这问题概括为：“训练时精通，部署时失灵。”
银河星脑解决的是任务进行中如何感知变化、继续执行。银河通用在WAIC 2026期间发布的WAM-TTT，试图解决另个问题：换到新场景后，机器人怎样快“上手”。
银河通用将WAM-TTT定义为全球个面向具身智能大模型的测试时后训练框架。
张直政介绍，传统后训练往往还要采集大量带动作标签的真机数据，WAM-TTT希望让模型通过观看人类工作的，理解现场的操作要求，减少新增机器人数据和动作标注。适配新场景时，它不直接修改基座模型，而是通过“快速记忆”参数保存新的信息。
过去，机器人进入个新现场，通常还要重新采集当地的机器人操作轨迹，再进行监督微调。果相对稳定，成本却很：需要真机、遥操作设备和业人员，每新增门店或条产线，都可能意味着重新采集数据、训练模型和派工程师进场。
银河通用研发的WAM-TTT，试图提供另种种路径：机器人进入新环境后，不再新增大量带动作标签的真机数据，而是观看少量视角人类，在部署阶段完成轻量适配。
银河通用同步发布的技术论文给出了具体的结果。组采用论文提出的WAM-TTT，将用于新快速权重；另组采用论文设置的对照案WAM-ICL，即把直接放进模型上下文，在执行时作为参考通化防火门专用胶厂家，不新模型参数。
在此前未见过的庭环境中，研究团队测试了9项真实操作任务，每个“任务—环境”组执行25次。WAM-TTT平均任务进度达到46.2，明显于LDA、WAM-Cotrain和WAM-ICL等基线法，说明通过测试时后训练，机器人能够在部署阶段利用少量人类示范，好地适应新的环境和任务变化。
当光照、桌面度和操作物体同时发生变化时，直接把人类放入WAM-ICL，跨环境表现保留率约为15；使用相同人类和相同基础模型，WAM-TTT的保留率提至约76。
回到真实场景中，同样是收拾餐桌，有的餐厅要求把餐具放在中央，有的习惯摆在侧。差别看似细小，万能胶生产厂家却足以让套标准流程失。若每进入门店或产线，都要重新采集数据、从头训练，规模化部署的成本就很难降下来。
但快适应岗位，只解决了规模化的部分问题。真正进入药店和工厂后，机器人还要面对硬的指标：生产节拍、重载作业、人工介入次数，以及连续数月的稳定运行。
2.当药房和搬运成为“标配”，差距在哪里
今年WAIC上，药房取货、货架抓取和料箱搬运已经不再稀缺。
银河通用是较早进入售等场景的具身智能企业之，但「甲子光年」在展馆里转上圈，类似演示已经出现在越来越多公司的展台上。
原因并不复杂：这些场景需求明确、任务频，失败成本相对可控，是机器人容易率先跑通的岗位。
“现阶段适机器人的场景也就这些，大都在找。”傅强告诉「甲子光年」，当企业进入相似的场景，竞争就不再是谁先摆出个Demo，“主要看谁能够稳定地去做。这既涉及模型，也涉及硬件：硬件要稳，模型还要有泛化能力。”
这次银河通用售场景明显的变化是，Galbot G1从夹爪换成了灵巧手。
真实药店里的商品多样，既有大小不同的药盒，也有药瓶、软袋等包装。换成灵巧手后，机器人不仅要找到目标，还要根据商品形态调整手指姿态、接触位置和抓取力度。模型控制的对象，也由身体和机械臂进步延伸到了手指。
银河通用对售的选择并非始于这次展会。据银河通用统计，其智慧药房已在数十个城市部署百即时售仓，可以完成取药、包和出仓；以Galbot G1为核心的“银河太空舱”，则已在全国40多个城市落地过170个点位。
银河通用机器人创始人兼席技术官鹤此前表示，售是机器人较好的早期切入场景。它包含上货、下货、取货和人机交互等多种任务，失败成本又相对可控——东西掉了还可以捡起来。先把售场景的成功率做，再向快餐、工业和庭等复杂的环境延伸。
相比售区的精细抓取，展台另侧的Galbot S1承担的是重活。
它先从垛位上拆下料箱，搬运至指定位置，再重新码放。现场演示中，S1可以搬起30公斤重物，双臂大负载达到50公斤。
单看小时，机器人还没有人快。傅强介绍，目前S1每小时可以搬运约80至90箱，熟练工人则能达到120至150箱。但面对几十公斤的物料，人工很难长时间保持同节拍。
在傅强看来，机器人的优势不在单小时速度，而在于可以长时间维持相对稳定的工作状态。
毕竟，人干体力活是会累的。
不过S1的这种能力也有明确边界。现阶段，S1为了搬运大负载箱体，仍然使用特制的负载夹具，场景本身也做了针对适配。麻袋、纸箱以及多异形物体，还需要逐步兼容。这也说明，现阶段的“通用”仍离不开围绕具体物料进行工程适配。
搬得动，只证明机器人有力气。把箱子码得严丝缝，才开始考验控制精度。
料箱接触目标垛位后，机器人不能直接松手。哪侧先受力，意味着箱体可能发生倾斜。S1需要结视觉和力反馈，小幅调整末端姿态，并根据接触面的摩擦力变化持续校正位置。
“除了搬，它还可以把箱子码上去。”傅强说，相比单纯搬运，码垛考验机器人的力位混控制。
另项次展示的技能，是拧螺丝。
机器人需要先找到只有几毫米粗的螺丝，将其拿起并对准孔位，再取用工具完成紧固。整个过程包含目标识别、精细抓取、工具使用和力控。
傅强介绍，机器人使用带有扭矩反馈的工具，根据反馈控制拧入角度和力度。拧得太松，法满足装配要求；力度过大，又可能损伤件。
从30公斤重物到几毫米螺丝，银河通用想展示的，是同种机器人形态能否同时处理“粗活”和“细活”。对应到人类，就是“普工”和“技工”。
「甲子光年」了解到，自今年3月完成验收至今，银河通用Galbot S1已在宁德时代产线上7×24小时真实自主工作4个月，保障产线全天候不中断运行。此外，银河通用与宁德时代正持续化在上下料、电芯分拣、螺丝、线束装配等多个核心场景的联攻关，动具身智能从“单点突破”走向“产线全覆盖”。
3.机器人双子星，两条不同的创业路径
当药房、搬运等场景逐渐趋同，企业之间的差别，终还是会回到个根本的问题：创始人如何理解机器人，又选择了怎样的技术和商业化路径。
在机器人行业，两位“90后”的名字频繁出现在线。
位是宇树科技创始人兴兴。从四足机器人到人形机器人，宇树科技以本体和运动控制见长，他们的机器人借助春晚等公共舞台已经走进大众视野，并被众多大厂和开发者认可。
另位是银河通用创始人鹤。银河通用以具身大模型见长，鹤关心的，是机器人能不能真正去上班、去干活，并持续创造经济价值。
两人的路径不同，却分别对应着机器人产业受关注的两块能力：身体如何可靠，大脑如何真正承担任务。
近期，鹤和兴兴还同时当选新届科协全国委员会委员。其中，鹤是本届科协年轻的当选者，也是仅有的3名“90后”委员之。
7月18日，在中央广播电视总台与国发展改革委、中央网信办、上海市人民政府共同举办的《2026AI盛典》上，兴兴和鹤同时入选“2026年度AI人物”。
这些身份让鹤和银河通用被多人看见。与此同时，他对行业的判断也不只围绕公司的增长展开。
过去两年，资本和创业者快速涌入具身智能。机器人公司越来越多，场景也越来越相似。“千台量产”“批量交付”等表述频繁出现，出货数字逐渐成为衡量进展的显指标。
鹤对此直保留警惕。他此前曾表示，造出1000台机器人并不难，难的是这些机器能否持续工作，真正带来经济价值。这句话也体现了鹤对行业健康发展的判断。量产和交付固然重要，却不等于产业化。
机器人是否真正进入岗位、需要多少人工接管，创造的价值能否覆盖部署与维护成本，才决定它是件可持续运营的产品，还是批被集中制造出来的样机。
在鹤的技术叙事中，单项能力的突破是具身智能的“AlphaGo时刻”。他期待的，是“具身智能的ChatGPT时刻能先出现在”——让统的具身大模型能够跨场景、跨任务和跨本体复用，像大语言模型理解和生成语言样，理解物理世界并生成行动策略。
这个时刻何时到来，今天还没有人能给出答案。但鹤给出的判断现实：“未来要让通用机器人进入医院、庭、工厂，服务千行百业、千万户。”
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