或於央視春晚「露臉」的人形機器人企業再鎖定一家。 1月25日,央視披露,銀河通用成為2026年春節聯歡晚會指定具身大模型機器人。
而在此之前,1月23日,「追覓食系」機器人企業魔法原子,也成功認領成為央視春晚的機器人戰略夥伴之一。
21世紀經濟報導記者向銀河通用方面詢問春晚表演和互動方式,但對方表示暫不便回覆。
「京圈」機器人企業狂攬近8億美元
自宇樹科技人形機器人表演一炮而紅之後,央視春晚已然成為部分具身智慧企業暗自較勁的高光舞台。
而銀河通用雖被認為是人形機器人「準第一梯隊」企業,但在春晚之前,尚無宇樹、智元、眾擎等機器人企業獲得過的「破圈時刻」。
不過,相較於以上知名企業,銀河通用卻以一級市場的海量融資與極高估值而成為資本圈關注的對象。
資料顯示,銀河通用成立於2023年5月,公司位於北京,聚焦通用機器人產品的研發與銷售。
從履歷來看,公司與北京大學、中關村方面淵源較深,公司聯合創始人王鶴為史丹佛博士,北大前沿計算研究中心助理教授,博士生導師,北大-銀河通用具身智能聯合實驗室和北京智源人工智能研究院具身智能研究中心主任。
另一位共同創辦人姚騰洲畢業於北京航空航天大學機器人研究所。師承機器人產業泰斗、中關村智友研究院院長王田苗教授,擁有紮實的專業背景。
同時,銀河通用在北京、深圳、蘇州、香港設有研發中心,與北京大學、北京智源人工智慧研究院、宣武醫院、北京中關村學院分別成立了聯合實驗室/研究中心等。
作為一家新創企業,銀河通用成立不足三年,已經累計獲得四輪融資。
其中,2024年6月,公司天使輪融資即獲得來自藍馳創投、經緯創投、源碼資本、美團等在內知名投資方的合計7億元人民幣融資。同年11月,銀河通用再獲5億元人幣融資,開啟融資首年即獲得12億元。
2025年,具身智慧產業融資呈現典型的兩極化局面,單筆融資呈現小而散的格局。但銀河通用兩輪融資又獲得滿堂彩,其中由寧德時代公司戰投及寧德時代旗下溥泉資本領投的11億融資於去年6月完成。同年12月,銀河通用官員宣完成一輪3億美元融資,中國移動鍊長基金領投,中金資本、中科院基金、蘇創投、央視融媒體基金、天奇股份等產業及地方性投資者紛紛入局。
從融資經驗來看,銀河通用在新創階段即獲得約8億美元融資,總融資在中國具身智慧產業規模,僅次於已完成港股上市並進行多輪再融資的優必選(約9.5億美元)。估值方面,去年12月完成融資後,銀河通用估值來到約200億元。而以宇樹、智元等公司市場預估末輪估值120億元和150億元計算,銀河通用估值甚至高於前兩者。
一款機器人打天下
值得注意的是,在過去三年中,大量頭部人形機器人企業在展覽、教學研究、消費場景、製造業車間等均有各自主要抓手。
但目前絕大部分機器人解決方案落地依賴遙操和固定程式演算法。而鑑於相關企業融資規模的限制,算力投入的瓶頸,持營經濟性的考量等,大部分人形機器人企業「端到端」具身智能暫時未進行大額投入。
相較之下,「多金」銀河通用則明確宣稱瞄準具身多模態大模型通用機器人,其在業界並不多見。
據記者向銀河通用方面了解,公司目前主要訂單圍繞著工業製造領域進行,其次在智慧城市、即時零售倉儲領域也在攫取市場。
在產業落地層面,銀河通用已與寧德時代、博世集團、豐田汽車、韓國現代、北汽集團、上汽集團、極氪汽車、長城汽車等國內外頭部車企與製造業龍頭建立深度合作關係,率先實現人形機器人在工業場景中「進廠自主工作」。
此外,銀河通用與全球知名汽車Tier博世旗下國內投資平台博原資本合資成立“博銀合創”,聚焦具身人工智慧在工業自動化領域的規模化應用。
在具體訂單層面,銀河通用機器人與百達精工簽署戰略合作協議,圍繞複雜精密製造場景開展深度協同,計劃在百達精工及其產業生態內部署超過1000台具身智能機器人,推動人形機器人在工業場景的批量化落地。
智慧城市服務方面,銀河通用正嘗試落地完全自主機器人運作與值守,打造人與機器人「零距離」互動的智慧零售與城市服務終端。
而在即時零售倉儲領域,銀河通用在2024年底與愛博醫療聯合推出全國首家24小時智慧醫療門市。至今已在北京、上海、杭州、深圳等全國數十個零售倉規模化部署,實現自主揀貨、打包全流程等功能。
除此之外,銀河通用也正在康養醫療方面佈局,與宣武醫院等知名三甲醫院進行深度合作,推動人形機器人在病房輔助、藥房管理與智慧導診等場景落地。
值得注意的是,銀河通用的所有場景涉足,目前均依賴其GALBOT G1具身大模型機器人實現落地——其與智元機器人採用不同機器人處理不同應用場景的思路形成鮮明反差。
銀河通用官網顯示,GALBOT G1高度為173厘米,體重85公斤,續航時間達10小時,末端負載達5公斤。而與其他「同行」通用人形機器人頭牌不同,GALBOT G1移動方式主要採用輪式基座,其幾乎是傳統協作機器人與AMR機器人的結合體。
雖然捨棄雙腿意味著GALBOT G1在無規律通用場景中無法自如行動,但輪式移動卻意味著機器人有著相對更低的故障率和更長續航,能更易在結構化或半結構化場景中解決實際問題。(21世紀經濟報道)