一、技术架构：三层模型驱动的具身智能系统
Galbot采用”感知-决策-执行”三层技术架构，通过硬件层、技能层与认知层的协同实现复杂场景下的自主操作能力。
硬件层：集成多模态感知矩阵，包含深度相机、力传感器、IMU惯性测量单元及触觉反馈阵列。轮式底盘支持360°全向移动，双臂模块采用190cm臂展设计，左手配置真空吸盘模块（最大负压-85kPa），右手搭载自适应夹爪（抓取力范围0.1-50N）。单腿辅助模块通过液压驱动实现1.73米至2.4米高度动态调节，折叠状态下操作半径覆盖0.8-2.4米空间。
技能层：基于百万级合成场景数据构建操作技能库，采用”仿真预训练+真实场景后训练”双阶段训练范式。通过Open6DOR仿真平台完成2500项任务检测，实现六自由度操作精度误差小于0.5毫米。灵巧手神经动力学模型DexNDM突破传统控制算法局限，可处理长度超过1.2米的柔性物体（如输液管）及直径小于3mm的微小零件（如药片）。
认知层：构建十亿级操作数据的具身大模型，支持自然语言指令解析与多模态交互。系统采用跨本体具身大小脑协作框架，小脑负责实时运动控制（响应延迟<8ms），大脑处理环境理解与任务规划（推理速度120TPS）。在医药分拣场景中，该架构可同时处理20类药品的SKU识别、有效期检查及自动补货任务。
二、核心技术创新：突破物理世界操作瓶颈
Galbot的技术突破集中在三个关键领域，形成具身智能操作的技术护城河：
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超强抗干扰全身动作追踪系统
Any2Track技术通过非线性优化算法实现全身运动学习效率提升300%。在超市货架分拣测试中，系统可实时追踪动态障碍物（如顾客移动）并调整操作轨迹，任务中断恢复时间缩短至0.3秒。该技术采用分层控制策略：底层使用模型预测控制（MPC）保证基础稳定性，高层通过强化学习优化操作策略，在硬质瓶装水（重量1.2kg）与软质薯片袋（形变系数0.7）混合场景中实现97%分拣准确率。 -
透明物体感知与操作技术
针对玻璃、塑料等透明材质的抓取难题，研发团队提出多光谱融合感知方案。系统同时采集可见光、红外光与偏振光数据，通过神经辐射场（NeRF）重建物体三维模型。在2025北京智源大会现场演示中，Galbot连续18小时完成透明试剂瓶的抓取-开盖-液体转移操作，成功率保持在95%以上。该技术已形成标准化开发套件，支持第三方开发者快速集成。 -
跨场景迁移学习框架
为解决仿真到真实环境的域适应问题，团队开发了动态域随机化（DDR）技术。通过在仿真环境中动态调整光照强度（50-10000lux）、物体材质反射率（0.1-0.9）及背景复杂度（1-100个干扰物），使模型在真实场景中的泛化能力提升40%。在医药分拣竞赛中，系统仅用4分25秒完成红霉素软膏等20类药品的全流程处理，较传统工业机器人方案效率提升3倍。
三、商业化实践：从技术验证到规模化部署
Galbot的商业化路径呈现”垂直场景深耕-跨行业复制”的典型特征，形成可复用的落地方法论：
1. 零售场景：无人药店的标准化解决方案
在北京7个无人药店的部署中，系统实现三大核心能力突破：
- 药品识别：支持10万+SKU的视觉识别，包括异形包装与相似药品区分
- 温湿度控制：集成环境监测模块，自动触发冷链设备启停
- 异常处理：通过多模态交互引导用户完成自助操作，复杂问题转接远程坐席
单店日均处理订单量突破300件，人力成本降低80%，该模式计划在2026年前复制至100家门店。
2. 工业场景：头部客户的千台级订单
获得某动力电池制造商的千台级订单，主要应用于：
- 极片搬运：通过力控算法实现0.1N级接触力控制，避免损伤纳米级涂层
- 模组装配：在0.5mm定位精度要求下，完成电芯-模组-电池包的自动化组装
- 质量检测：集成AI视觉系统，缺陷检出率达99.97%
该案例验证了具身机器人在精密制造领域的替代价值，单台设备可替代3名熟练工人。
3. 技术生态：开源社区与开发者赋能
发布全球首个灵巧手操作开源数据集，包含：
- 50万帧抓取动作视频
- 10万组六维力/触觉数据
- 2000个标准化任务场景
开发者可基于该数据集训练自定义操作模型，缩短研发周期60%以上。配套推出的低代码开发平台支持图形化任务编排，使非专业人员也能快速构建机器人应用。
四、技术演进：下一代具身智能的探索方向
当前研发团队正聚焦三个前沿领域：
- 多模态大模型与机器人操作融合：探索语言模型直接生成运动控制代码的技术路径
- 群体智能协作：研究多机器人协同搬运、分布式任务分配等复杂场景
- 自主进化能力：构建终身学习系统，使机器人具备持续积累操作经验的能力
2025年12月完成的新一轮融资将用于建设自动化测试工厂，该设施可模拟1000+真实场景，使机器人训练效率提升10倍。随着技术成熟度曲线进入规模化应用阶段，具身智能正在重新定义人机协作的边界。
结语：Galbot的实践表明，具身大模型机器人的商业化需要突破”感知-决策-执行”全链条技术，同时建立垂直场景的标准化解决方案。其技术架构与落地经验为行业提供了可复用的方法论，标志着机器人技术从”自动化”向”智能化”的关键跃迁。