一、技术背景：具身智能的演进与行业需求
具身智能（Embodied AI）作为人工智能领域的前沿方向，旨在通过物理实体与环境的交互实现认知与决策能力的闭环。传统工业机器人依赖预设轨迹与离线编程，难以适应动态环境；服务机器人则受限于感知精度与泛化能力，无法处理复杂任务。行业亟需一种具备多模态感知、自主决策与柔性操作能力的机器人解决方案。
在此背景下，某科技公司于2024年6月推出首代具身大模型机器人Galbot（G1），其核心目标是通过轮式底盘+双臂融合设计与多模态感知系统，解决透明物体抓取、衣物处理等高难度场景的泛化操作问题。该机器人在2025年某行业大会上完成连续18小时97%任务成功率的真机演示，验证了技术方案的可靠性。
二、硬件架构：模块化设计与环境适应性
Galbot的硬件设计围绕“运动能力”与“操作精度”展开，采用模块化架构以支持不同场景的快速适配。
1. 轮式底盘与双臂融合设计
- 运动系统：轮式底盘提供全向移动能力，支持最大1.5m/s的移动速度与5cm级定位精度，适应室内复杂地形。底盘集成激光雷达与IMU传感器，实现SLAM建图与动态避障。
- 操作系统：双臂采用7自由度设计，单臂负载能力达3kg，末端集成六维力传感器与视觉摄像头。双臂协同模式下可完成衣物折叠、工具传递等对称与非对称任务。
- 能源管理：配备5000mAh电池组，支持8小时连续作业，支持快速换电与无线充电功能。
2. 多模态感知系统
Galbot的感知系统整合视觉、触觉与听觉数据，构建环境的三维语义模型：
- 视觉模块：采用双目摄像头与RGB-D传感器，支持1080P分辨率与120fps采样率，可识别透明、反光等低纹理物体。
- 触觉模块：末端力传感器实时反馈接触力（精度±0.1N），结合振动传感器检测滑动与碰撞。
- 听觉模块：麦克风阵列支持声源定位与语音指令识别，可过滤背景噪音并提取关键指令。
三、训练框架：仿真数据与真实场景的闭环优化
Galbot的核心能力源于三维视觉合成数据与Sim2Real仿真训练的深度融合，其训练流程分为三个阶段：
1. 数据生成：合成数据驱动模型初始化
传统机器人训练依赖大量真实场景数据，但透明物体抓取等任务的数据采集成本极高。Galbot采用合成数据生成技术，通过物理引擎（如某开源仿真平台）模拟10万+种物体材质、光照条件与抓取姿态，生成包含视觉、触觉与运动学标签的合成数据集。例如，针对玻璃杯抓取任务，合成数据覆盖不同透明度、折射率与杯口直径的组合，使模型提前学习物体物理特性。
2. Sim2Real迁移：缩小仿真与现实的差距
仿真训练与真实场景存在物理参数差异（如摩擦系数、重力误差），直接部署会导致性能下降。Galbot通过以下方法优化迁移效果：
- 域随机化：在仿真中随机调整物体颜色、纹理与背景，增强模型对环境变化的鲁棒性。
- 动态参数调整：基于真实场景反馈，迭代优化仿真中的物理参数（如接触力模型），使仿真行为更贴近现实。
- 混合训练策略：在仿真数据中注入少量真实数据（如人类演示轨迹），引导模型学习关键操作模式。
3. 真实场景微调：强化学习与人类反馈
在真实场景中，Galbot通过强化学习（RL）与人类反馈（HFR）进一步优化策略：
- 奖励函数设计：定义任务成功率、操作效率与安全性等多维度奖励，引导模型平衡速度与精度。
- 人类示范学习：通过遥操作采集专家轨迹，利用行为克隆（Behavior Cloning）初始化策略网络，加速收敛。
- 持续学习：部署后通过日志回传机制收集失败案例，定期更新模型参数，实现能力的迭代升级。
四、场景验证：从实验室到产业化的跨越
Galbot的技术价值需通过实际场景验证。在某行业大会的真机演示中，其完成了以下任务：
1. 透明物体抓取
- 任务描述：从杂乱堆叠的玻璃杯、塑料瓶中抓取指定物体，放置到目标区域。
- 技术挑战：透明物体缺乏视觉特征，传统方法依赖深度摄像头但易受反光干扰。
- 解决方案：结合触觉反馈与视觉语义分割，通过“试探-确认”策略定位杯口边缘，抓取成功率达95%。
2. 衣物处理
- 任务描述：将散落在桌面的衣物折叠成标准形状，并分类存放。
- 技术挑战：衣物柔性变形大，传统抓取点规划易导致撕裂或褶皱。
- 解决方案：利用力传感器动态调整抓取力度，结合视觉识别衣物类型（如T恤、裤子），调用预训练的折叠轨迹库，任务完成率达97%。
3. 长时运行稳定性
- 任务描述：连续18小时执行混合任务（抓取、搬运、放置），模拟工业产线或服务场景的持续工作需求。
- 技术挑战：机械磨损、电池衰减与环境变化可能导致性能下降。
- 解决方案：通过硬件冗余设计（如双电池热切换）、动态任务调度（优先处理高价值任务）与自适应控制算法，实现97%的综合任务成功率。
五、技术展望：从单一任务到通用操作
Galbot的实践表明，具身大模型机器人已具备解决复杂任务的能力，但通用化仍面临挑战：
- 多任务迁移：如何通过少量数据快速适配新任务（如从衣物折叠到工具组装）。
- 人机协作：在动态环境中与人类安全交互，需提升意图理解与预测能力。
- 成本优化：通过芯片级优化与规模化生产降低硬件成本，推动技术普及。
未来，随着多模态大模型与边缘计算的融合，具身机器人有望成为工业自动化与服务升级的核心载体，而Galbot的技术路径为行业提供了可复制的参考方案。