在生成式AI的浪潮中，“涌現”這一概念成為了關鍵節點，預示著當AI模型規模達到某一臨界點，將展現出類似人類的智慧，具備理解、學習乃至創造的能力。而在現實世界的舞臺上，這一趨勢同樣顯著，特別是在AI領域，創業者與創造者正以智慧和勇氣，探索通往通用人工智能（AGI）的道路。
正值新舊生產力交替之際，《智能涌現》推出了全新欄目“涌現36人”，旨在通過與業界領軍人物的對話，記錄并探討這一變革時期的新思考。其中，北京大學助理教授、銀河通用機器人創始人及CTO王鶴，便是這樣一位引領具身智能賽道發展的關鍵人物。
自2023年5月成立以來，銀河通用雖僅發布了一款人形機器人本體產品Galbot（G1），但在具身大模型領域卻取得了顯著進展。公司將大部分資源和資金投入到具身大模型的研發中，致力于提升機器人的通用性和泛化能力。
面對業界對于人形機器人應用范圍的質疑，王鶴表示，人形機器人若僅局限于本體競爭，最終可能導致價格戰，將機器人降至鋼鐵原材料的價值。而具身智能模型能力的提升，才是賦予人形機器人更高價值的關鍵。
作為通用具身大模型領域的探索者，王鶴對于當前具身智能模型的發展持謹慎態度。他認為，盡管許多公司希望一步到位實現具身的AGI，但具身智能模型仍存在諸多不成熟之處，距離全面應用可能需要五年到十年的時間。
銀河通用在具身智能模型上的研發策略顯得尤為務實。公司并未熱衷于展示復雜的操作演示，如疊衣服、刮胡子等，而是專注于提升“移動、抓取、放置”（Mobile, Pick and Place）這類基礎技能的泛化能力。王鶴直言，這些看似簡單的技能，才是具身智能模型最接近場景落地的能力。
目前，銀河通用已與合作伙伴共同推出了全球首個人形機器人智慧零售解決方案，并在北京開設了近10家由機器人進行24小時無人值守的藥店。在這些藥店中，銀河通用的人形機器人能夠不間斷地自動精確揀藥，并交付給騎手。
在智源大會開幕式上，銀河通用的Galbot機器人也進行了現場直播演示，成功展示了復雜貨架抓取與交付的全流程自主執行能力。這一成果標志著銀河通用在具身智能模型領域取得了重要突破。
王鶴坦言，具身智能進入任何場景都需要進行數據準備，以確保產品的成功落地。銀河通用選擇從零售業的貨架場景做起，逐步提升操作的泛化性。他認為，能夠將“移動、抓取、放置”這類基礎技能的泛化性問題徹底解決，將是整個人類具身智能和機器人歷史上的重要里程碑。
在訪談中，王鶴還分享了銀河通用在硬件和軟件開發上的獨特策略。盡管公司推出的人形機器人本體產品較少，但在硬件上的投入并不亞于軟件開發。銀河通用的硬件產品經過了多輪次、密集的迭代升級，以確保機器人在無人值守場景下能夠24小時穩定工作。
在模型研發方面，銀河通用重視合成數據的應用，并建立了從數據基建到模型訓練、測試的一整套閉環團隊。王鶴表示，合成數據在銀河通用的具身大模型訓練中扮演了重要角色，極大降低了訓練成本。
對于未來，王鶴表示銀河通用將繼續專注于具身智能模型的研發和應用落地。他相信，通過不斷的技術創新和場景拓展，銀河通用將推動通用機器人服務千行百業、千家萬戶。
