2026年央視春晚的舞臺上，機器人“小蓋”憑借一系列高難度操作成為全場焦點。這個由銀河通用研發的具身大模型機器人，不僅完成了盤核桃、疊衣服等精細動作，更在貨架取物、清理玻璃碎片等任務中展現出強大的環境適應能力。其背后搭載的“大腦-小腦-神經控制”一體化系統——銀河星腦AstraBrain，標志著機器人技術從預設程序執行向自主感知決策的重大突破。

在盤核桃環節，小蓋需應對核桃表面不規則、質量分布不均的挑戰。其機械手通過手指關節級微調控制，結合虛擬仿真環境中訓練出的“盤核桃策略”，成功實現了單手手內操作與雙手任務協同。更令人驚嘆的是，它在遞水給沈騰的同時仍保持盤核桃動作，這種多任務并行能力已接近人類工位操作水平。貨架取物任務中，機器人通過實時決策避開鄰近物體，精準“扣”住瓶蓋完成抓取，展現了在擁擠環境中的智能規劃能力。

透明玻璃碎片的清理任務則凸顯了多模態感知技術的突破。小蓋通過生成不同光照條件下的海量碎片數據，結合微弱反光與陰影的識別，動態調整抓取力度。這種從仿真訓練到真實場景遷移的技術路徑，使其成功跨越了透明物體識別與柔性操作的技術門檻。在疊衣服任務中，機器人通過撫平衣角、對折對齊等動作，展現出對布料等柔性物體的穩定操控能力，其操作流暢度已接近人類水平。

支撐這些能力的AstraBrain系統采用四階段學習框架：以人類示范為技能種子，通過仿真環境生成多樣化場景數據，利用強化學習優化動作策略，最終通過真機數據完成現實校準。該系統形成的“人類樣本示范-仿真數據合成-強化學習試錯-真機調微操”訓練路徑，使機器人具備快速學習新技能的能力。其數據體系AstraSynth由人類數據基石層、仿真合成數據中間層、真機數據塔尖層構成，形成從任務理解到現實落地的完整閉環。

銀河通用的技術突破已實現多領域產業化落地。在工業領域，其重載機器人Galbot S1與衛星、航母等“國之重器”同臺展出，并獲得寧德時代、極氪等企業千臺級訂單。零售場景中，“銀河太空艙”已覆蓋全國100余座城市，實現文創飲料零食的自主售賣。倉儲物流領域推出的百臺級機器人7×24小時自主運營零售倉，已穩定運行超一年。醫療康養領域與宣武醫院等機構合作，在病房、藥房等場景實現應用，并在2025世界人形機器人運動會中奪得全自主操作冠軍。

這家成立于2023年5月的科技企業，兩年內完成超8億美元融資，最新估值突破210億元。其技術路線以仿真數據為核心，通過自研系統生成百億級機器人操作數據集，破解行業真實數據稀缺難題。從GraspVLA零樣本抓取到NavFoM全域導航基座，銀河通用構建起感知理解-空間推理-執行控制的全棧模型體系，推動機器人從實驗室走向真實產業場景。

春晚舞臺上的技術展示，折射出中國具身智能產業的十年躍遷。從2016年優必選540臺機器人創下吉尼斯紀錄，到如今多家具身智能企業集體亮相，中國機器人技術已完成從運動控制突破到實際問題解決的轉型。當小蓋在除夕夜穩穩完成盤核桃、取貨遞水等動作時，這場持續十年的AI追趕戰，正為下一個萬億級產業變革寫下序章。