银河通用 Galbot G1

一台放弃了腿、但已经上岗的人形机器人

银河通用 G1 身高 1.73 米，臂展 1.9 米，它不走路。它靠 360 度全向轮式底盘移动，配折叠腿设计，让躯干在 0 到 2.4 米的垂直作业范围内升降。没有双足步态，没有后空翻，没有刷屏的跑酷视频。它有的是一个官方口径的数字：对随机堆叠、此前未见过的物体，抓取成功率超过 95%——包括最容易击穿视觉系统的两类，透明和镜面。

整个战略就在这一句话里。银河通用 2023 年 5 月成立于北京，创始人是北京大学的王鹤。它押的是：具身智能里具备商业价值的难题不是移动，而是操作；而拿到操作数据最快的路径，是把机器人放进真实的店里，让它干活。

170 家店，以及这个数字为什么会误导人

到 2026 年 7 月世界人工智能大会时，银河通用在 40 多个城市运营着 170 多家「银河空间舱」无人店，另有 100 多个智慧药房即时零售仓，其中一部分已自主运行一年以上。一台机器人负责一间约 50 平方米、约 5,000 个 SKU 的门店，单店一天可完成部署。目标是三年内一千家。

但要说清楚这是什么。这些店由银河通用自己运营，属于银河通用自己的零售业务，不是客户买了机器人。任何把「170 个部署」当作商业化牵引力来引用的说法，数的是一家公司自己的门店。诚实的牵引力数字在别处：2025 年 G1 累计出货 1,200 台以上，2026 年 2 月起京东 63 万元的公开挂牌，以及来自宁德时代、博世、丰田、上汽、北汽、极氪、长城、现代的工业订单。

即便如此，这些店依然极其重要——只是不该记在营收上。它们是迄今为止任何人在真实商业环境中组织起来的、持续运行的最大抓取数据集。每一包被取下来的薯片，都是一条带标签的试验记录。

先合成数据，再真实数据

银河通用的模型把常规顺序倒了过来。2025 年 1 月发布的 GraspVLA 在 SynGrasp-1B 上做预训练——十亿帧合成动作数据，由 Objaverse 240 个类别、超过一万个物体网格生成——之后才用真实数据做后训练。GroceryVLA 专攻零售场景：软包装、纸盒、瓶子、玻璃，无需逐个 SKU 调参。TrackVLA 负责纯视觉导航与跟随。总的模型底座叫 AstraBrain，由 AstraSynth 合成数据管线供料。银河通用也是全球第一家把英伟达 Jetson Thor 装进人形机器人的公司。

至于公司宣称的「训练效率是特斯拉的 1000 倍」，那是市场话术，我们不会当作事实转述。但 SynGrasp-1B 的方法论是公开的，并已在 CoRL 2025 通过同行评审。

我们没能核实的部分

银河通用官网是 JavaScript 渲染的，不提供可机读的规格表，因此市面上流传的若干数字只能追溯到聚合站点，而且彼此矛盾：全身自由度有 21 和 47 两种说法；重量有 80、85、92.5 公斤三种；续航 8 小时或 10 小时；末端执行器一会儿被描述为「吸盘＋平行夹爪」，一会儿被描述为「12 自由度灵巧手」。我们只发布能追溯到银河通用自己参展资料的数字，其余宁可留白，也不挑一个看起来合理的填进去。如果你看到某份 G1 规格表写着最高速度 1.5 米／秒，那来自唯一一个自己标注为「据称」的 SEO 博客。

还有一处值得纠正：所谓春节期间京东「近 300 台售出」是错的。那个数字是加购。《环球时报》的报道是仅上架两台，瞬间售罄。

对 LostJobs 而言的意义

便利店店员通常不在「被人形机器人威胁的岗位」名单上，因为大众想象里的威胁是一台在汽车厂里走路的双足机器。银河通用一直在安静地证明相反的事：人形机器人端到端接管的第一份工作，更可能是零售而不是制造——因为一间店是地面平整、光照稳定、有空调、物体集合有限的环境，而顾客并不在意是谁把货递出来的。

63 万元的价格，在世界大部分地方还打不过一个店员的工资。但银河通用卖的不是「比店员便宜」，它卖的是一间凌晨三点仍在营业、且完全没有员工的店。那是另一道算术题，而它已经在中国 40 个城市里赢了。接下来盯住宁德时代产线的结果——如果同一套抓取策略在轻装配上同样成立，可波及的岗位规模会跳一个数量级。