當(dāng)宇樹(shù)科技與智元機(jī)器人角逐春晚舞臺(tái)焦點(diǎn)時(shí)，另一股力量正悄然改寫(xiě)通用智能機(jī)器人領(lǐng)域的融資格局。

當(dāng)宇樹(shù)科技與智元機(jī)器人角逐春晚舞臺(tái)焦點(diǎn)時(shí)，另一股力量正悄然改寫(xiě)通用智能機(jī)器人領(lǐng)域的融資格局。

銀河通用正式宣布完成超3億美元（約合人民幣21億元）C輪融資，這一數(shù)字刷新了通用智能機(jī)器人賽道的單輪融資紀(jì)錄。至此，該公司累計(jì)融資額逼近8億美元，最新估值躍升至30億美元，一舉成為國(guó)內(nèi)估值最高的通用智能機(jī)器人初創(chuàng)企業(yè)。

成立僅兩年有余的銀河通用，目前僅推出一款核心產(chǎn)品——輪式雙臂機(jī)器人Galbot G1。這款機(jī)器人摒棄雙足設(shè)計(jì)，不追求全場(chǎng)景覆蓋，也未主打“類人智能”概念，而是聚焦于具體的B端場(chǎng)景作業(yè)：在智慧藥房完成揀藥任務(wù)，在寧德時(shí)代、豐田等企業(yè)的工廠中承擔(dān)重復(fù)性物料搬運(yùn)工作。

銀河通用選擇的是一條看似不那么“吸睛”，卻能快速實(shí)現(xiàn)商業(yè)化變現(xiàn)的路徑——以機(jī)器人替代B端場(chǎng)景中的重復(fù)性勞動(dòng)。

01 92后北大教授領(lǐng)銜，瞄準(zhǔn)大模型+機(jī)器人融合機(jī)遇

銀河通用由北京大學(xué)前沿計(jì)算研究中心助理教授、博士生導(dǎo)師王鶴發(fā)起創(chuàng)立，聯(lián)合創(chuàng)始人姚騰洲則擁有豐富的機(jī)器人行業(yè)經(jīng)驗(yàn)。

出生于1992年的王鶴，中學(xué)階段就讀于北京十一學(xué)校，高中時(shí)通過(guò)物理競(jìng)賽保送至清華大學(xué)，本科期間主攻半導(dǎo)體物理器件研究。畢業(yè)后他前往美國(guó)斯坦福大學(xué)深造，師從國(guó)際知名算法專家吉巴斯教授（Leonidas J. Guibas），博士階段將研究方向鎖定為“物理交互”，重點(diǎn)探索面向物理交互的物體感知技術(shù)，致力于讓機(jī)器人具備對(duì)陌生物體的精準(zhǔn)識(shí)別與抓取能力——這正是如今火熱的具身智能領(lǐng)域。

2021年，王鶴獲斯坦福大學(xué)電子工程系博士學(xué)位后回國(guó)，入職北京大學(xué)前沿計(jì)算研究中心，同時(shí)兼任北京智源人工智能研究院具身智能研究中心主任。2023年，Google發(fā)布的PaLM-E模型讓王鶴看到了新的機(jī)遇：大模型技術(shù)的突破，有望解決機(jī)器人的環(huán)境理解與任務(wù)決策難題，通用機(jī)器人的商業(yè)化落地不再只是技術(shù)構(gòu)想。同年，他與姚騰洲共同創(chuàng)辦銀河通用。

2024年6月，銀河通用完成7億元天使輪融資，創(chuàng)下當(dāng)年賽道天使輪融資紀(jì)錄，其首款產(chǎn)品輪式雙臂機(jī)器人Galbot G1也同步亮相。該產(chǎn)品隨即與美團(tuán)展開(kāi)合作，在美團(tuán)24小時(shí)智慧藥房投入試用，可完成藥品上架、取送等核心任務(wù)。

輪式雙臂機(jī)器人Galbot G1

目前，銀河通用已在北京、深圳、蘇州、香港設(shè)立研發(fā)中心，并與北京大學(xué)等高校機(jī)構(gòu)共建聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室，持續(xù)推進(jìn)技術(shù)研發(fā)與場(chǎng)景落地。

02 賽道分化下的資本選擇：聚焦垂直場(chǎng)景成破局關(guān)鍵？

通用智能機(jī)器人市場(chǎng)潛力巨大。據(jù)預(yù)測(cè)，2025年中國(guó)通用智能機(jī)器人市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)320億美元，不過(guò)當(dāng)前本土品牌市占率約30%，頭部份額集中在埃斯頓、新松等企業(yè)，國(guó)際“四大家族”仍占據(jù)超半數(shù)市場(chǎng)。從全球范圍看，麥肯錫預(yù)測(cè)2050年全球通用智能機(jī)器人市場(chǎng)規(guī)模有望突破1萬(wàn)億美元，約為當(dāng)前全球汽車市場(chǎng)規(guī)模的三分之一。

但行業(yè)發(fā)展仍面臨多重挑戰(zhàn)：通用人工智能與機(jī)械結(jié)構(gòu)融合不充分，復(fù)雜環(huán)境操作精度有限；核心零部件依賴進(jìn)口導(dǎo)致成本高企；不同行業(yè)場(chǎng)景需求差異大，難以形成標(biāo)準(zhǔn)化解決方案。在此背景下，國(guó)內(nèi)具身智能第一梯隊(duì)企業(yè)開(kāi)始顯現(xiàn)分化。

銀河通用、宇樹(shù)科技、智元機(jī)器人雖同屬領(lǐng)先陣營(yíng)，但技術(shù)路徑與商業(yè)化策略差異明顯：銀河通用以具身大模型為核心驅(qū)動(dòng)，推出輪式雙臂機(jī)器人，聚焦智慧藥店、工業(yè)制造等B端場(chǎng)景，主打可復(fù)制的規(guī)?；袠I(yè)解決方案；宇樹(shù)科技側(cè)重硬件自研與運(yùn)動(dòng)控制，主打雙足人形機(jī)器人和機(jī)器狗，通過(guò)性價(jià)比與量產(chǎn)能力拓展高校、科研及工業(yè)巡檢市場(chǎng)；智元機(jī)器人則走全棧自研、全場(chǎng)景覆蓋路線，產(chǎn)品橫跨工業(yè)、商用與消費(fèi)級(jí)市場(chǎng)，試圖通過(guò)多場(chǎng)景適配形成協(xié)同效應(yīng)。

銀河通用、宇樹(shù)機(jī)器人、智元機(jī)器人核心差異簡(jiǎn)表

值得注意的是，盡管宇樹(shù)科技與智元機(jī)器人公眾知名度更高，但銀河通用的資本進(jìn)展更為迅速：成立僅一年半，累計(jì)融資超40億元人民幣，最新估值達(dá)30億美元，超過(guò)宇樹(shù)（約120億元）與智元（約150億元）的估值水平，成為國(guó)內(nèi)估值最高的具身智能公司。而在此期間，銀河通用僅推出Galbot G1一款產(chǎn)品，且應(yīng)用場(chǎng)景集中在藥店揀藥、工廠物料搬運(yùn)等少數(shù)領(lǐng)域。

這一對(duì)比引發(fā)思考：在通用智能機(jī)器人發(fā)展早期，專注于少數(shù)可落地的垂直場(chǎng)景，是否反而更容易跑通商業(yè)化路徑？

03 拒絕“性感”場(chǎng)景：從B端剛需切入的務(wù)實(shí)選擇

銀河通用并未涉足家庭或消費(fèi)場(chǎng)景，而是將全部精力投入藥店、倉(cāng)庫(kù)與工廠等B端領(lǐng)域，且僅推出一款產(chǎn)品，背后有其清晰的戰(zhàn)略考量。

家庭場(chǎng)景對(duì)現(xiàn)階段機(jī)器人而言挑戰(zhàn)過(guò)大。家庭環(huán)境千差萬(wàn)別，戶型、家具布局各異，人的行為與指令具有隨機(jī)性，且普通用戶對(duì)機(jī)器人的容錯(cuò)率極低——一次卡頓或誤判就可能被判定“不可用”，這意味著家庭場(chǎng)景對(duì)機(jī)器人通用能力的要求實(shí)則高于工業(yè)環(huán)境。

相比之下，藥店、倉(cāng)庫(kù)與工廠場(chǎng)景更具“標(biāo)準(zhǔn)化”特征：空間結(jié)構(gòu)穩(wěn)定，作業(yè)規(guī)則清晰，任務(wù)目標(biāo)明確。這些場(chǎng)景能為機(jī)器人提供真實(shí)、可復(fù)用的數(shù)據(jù)，幫助企業(yè)建立統(tǒng)一任務(wù)標(biāo)準(zhǔn)。機(jī)器人部署越多，模型迭代越快；客戶積累越多，系統(tǒng)在相似環(huán)境中的表現(xiàn)越穩(wěn)定，這種正反饋在家庭場(chǎng)景中難以形成。

商業(yè)邏輯也推動(dòng)銀河通用做出這一選擇。企業(yè)客戶更關(guān)注機(jī)器人能否替代人工、降低成本，而非“類人程度”。在工業(yè)場(chǎng)景中，機(jī)器人可長(zhǎng)期嵌入流程運(yùn)行，即便出現(xiàn)問(wèn)題也可由人工接手，這為企業(yè)提供了緩沖空間——通過(guò)工程與系統(tǒng)設(shè)計(jì)彌補(bǔ)模型能力不足，而非單純依賴算法突破。

聚焦單一產(chǎn)品則有助于控制成本。在具身智能發(fā)展初期，多產(chǎn)品布局往往意味著更多技術(shù)挑戰(zhàn)與成本壓力，不同硬件結(jié)構(gòu)與控制邏輯會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)分布差異，不利于通用模型訓(xùn)練。銀河通用通過(guò)單一產(chǎn)品在垂直場(chǎng)景的反復(fù)應(yīng)用，快速積累數(shù)據(jù)并優(yōu)化模型。例如在寧德時(shí)代工廠，機(jī)器人每天執(zhí)行天窗轉(zhuǎn)運(yùn)任務(wù)，三個(gè)月內(nèi)任務(wù)成功率從85%提升至98%。

這種“單點(diǎn)突破”的策略，或許正是銀河通用在資本與商業(yè)化上快速跑通的關(guān)鍵。在通用智能機(jī)器人行業(yè)早期，與其追求“全場(chǎng)景覆蓋”的宏大敘事，不如聚焦少數(shù)可落地的垂直場(chǎng)景，通過(guò)持續(xù)的商業(yè)驗(yàn)證與數(shù)據(jù)積累，為未來(lái)的技術(shù)拓展奠定基礎(chǔ)。

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