一、技术架构：三层协同实现具身智能
Galbot采用”硬件感知-技能训练-认知决策”三层技术架构，通过跨本体具身大小脑协作框架实现环境感知与操作执行的闭环优化。
1. 硬件层：多模态感知融合
- 视觉系统：集成双目深度相机与事件相机，支持动态场景下的实时三维重建。事件相机以微秒级响应捕捉高速运动物体，在医药分拣场景中实现0.2秒内识别移动药瓶。
- 力觉反馈：六维力传感器阵列覆盖机械臂关节，扭矩分辨率达0.01N·m。在处理易碎药品时，通过力闭环控制将接触力波动控制在±0.3N范围内。
- 本体感知：IMU与关节编码器构建运动状态模型，结合卡尔曼滤波算法实现0.1°姿态估计精度，支撑360°全向移动时的平衡控制。
2. 技能层：百万级场景数据训练
- 合成数据引擎：基于物理引擎构建2500类虚拟场景，通过域随机化技术生成包含不同光照、材质、遮挡条件的训练数据。在透明物体抓取任务中，合成数据占比达82%，显著降低真实数据采集成本。
- 操作技能库：涵盖抓取、放置、推挤等12类基础动作，每个动作通过2000次仿真训练优化参数。例如吸盘模块的吸附力控制模型，经过50万次虚拟实验生成压力-材质映射表。
- 灵巧手控制：采用神经动力学模型DexNDM，通过强化学习训练指尖轨迹规划。在处理长度超过1米的软包装时，实现98.7%的抓取成功率，较传统PID控制提升41%。
3. 认知层：十亿级操作数据建模
- 具身大模型：基于Transformer架构构建操作决策网络，输入包含视觉特征、语言指令和历史状态的三元组。在药品分拣场景中，模型可理解”取第三排左数第二个红霉素软膏”等复杂指令。
- 语音交互系统：集成ASR与NLP模块，支持中英文混合指令识别。通过意图分类算法将用户请求映射为标准操作序列，在超市分拣测试中实现96.3%的指令解析准确率。
- 持续学习机制：采用在线增量学习框架，每日更新模型参数。在无人药店运营中，系统通过分析300+订单数据自动优化货架布局推荐算法。
二、核心能力：从实验室到真实场景的跨越
Galbot通过三项关键技术突破实现复杂环境适应能力，其性能指标经第三方机构认证达到行业领先水平。
1. 跨模态感知融合
- 视觉-触觉协同：在抓取透明容器时，系统同时激活深度相机与力传感器。当视觉定位误差超过5mm时，自动切换至力觉引导模式，通过接触点轨迹修正抓取位置。
- 多传感器时空对齐：采用全局时钟同步技术，将视觉、力觉、IMU数据的时间戳偏差控制在1ms以内。在高速分拣场景中，确保运动规划算法基于统一时空基准进行决策。
2. 全身动作控制
- 双臂协同算法：通过任务空间分解将复杂操作拆解为子任务序列。在衣物折叠任务中，左右臂分别承担抓取与平整动作，配合精度达2mm。
- 抗干扰运动追踪：Any2Track系统采用模型预测控制（MPC）框架，可实时补偿外部扰动。在人为推挤测试中，机器人能在0.3秒内恢复平衡并继续执行任务。
3. 仿真到现实的迁移
- Sim2Real优化管道：构建包含10万+参数的虚拟环境，通过贝叶斯优化自动调整物理引擎参数。在硬质包装分拣任务中，仿真训练数据使真实场景适应周期缩短70%。
- 域适应学习：采用梯度反转层（GRL）技术消除仿真与真实数据的域差异。在处理反光材质物体时，模型在虚拟环境中的训练效果可迁移至真实场景。
三、商业化落地：多场景验证技术价值
Galbot已形成”硬件销售+场景订阅+数据服务”的商业模式，在三个典型领域实现规模化应用。
1. 零售自动化
- 无人药店运营：在北京7家门店部署的机器人平均每日处理320单，分拣准确率99.2%。系统通过分析购药记录动态调整货架布局，使高频药品取货路径缩短40%。
- 超市分拣系统：在2025年上海AI大会演示中，机器人完成软包装薯片、硬质瓶罐等200类商品的分拣，单小时处理量达180件，较人工效率提升3倍。
2. 工业物流
- 医药仓储解决方案：获得某头部药企千台级订单，用于GMP车间药品转运。机器人配备无尘室专用滤网，颗粒物排放等级达到Class 100标准。
- 柔性产线协作：在3C装配场景中，机械臂与工人共享工作空间，通过安全区域监测实现0.5米距离内的安全交互。碰撞检测响应时间小于80ms。
3. 服务机器人
- 大型展会服务：在2024年云栖大会期间完成900余人次服务，累计取送商品1200件。系统通过强化学习优化移动路径，使高峰时段服务响应时间缩短至45秒。
- 医疗物资配送：在某三甲医院部署的机器人实现药品从药房到病区的全自动配送，单趟运输时间标准差控制在±8秒以内。
四、技术演进：从单点突破到生态构建
研发团队正推进三项关键技术升级，计划在2026年推出第二代产品：
- 多模态大模型：整合视觉、语言、触觉数据构建统一表征空间，支持更复杂的推理任务
- 自主充电系统：开发无线充电对接技术，实现7×24小时连续运行
- 开放生态平台：发布开发者套件，提供技能库API与仿真训练环境，加速行业应用创新
该项目的成功验证了具身智能机器人的商业化路径：通过模块化设计降低定制成本，借助仿真技术缩短研发周期，最终在标准化场景中实现规模化复制。随着十亿级操作数据的积累，系统正从”任务执行者”向”场景理解者”演进，为零售、物流、制造等行业的自动化升级提供全新解决方案。