上春晚的机器人：两月吸金超45亿元，拿下宁德时代订单

2026年3月2日，一则融资消息震动了科技圈：银河通用机器人宣布完成25亿元新一轮融资。这距离上一轮超3亿美元融资仅过去两个月。

更引人注目的是投资方名单——国家人工智能产业基金（大基金三期）、中国石化、中信投资控股、中国银行、上汽集团金控等"国字号"机构集体登场。这是国家大基金首次出手具身智能赛道，也是该领域首个纯国资背景押注轮。

就在一个月前的2026年央视春晚，沈腾、马丽的小品里，一台名叫"小盖"的机器人在马丽身后，全程自主完成了盘核桃、捡玻璃碎片、货架取物、叠衣服、串烤肠等五项精细作业。没有后台遥控，没有预设程序，所有动作均由其自研的"银河星脑"实时决策。

这一切的背后，站着一位34岁的北大教授——王鹤。

"大脑优先"的叛逆者

人形机器人赛道的主流叙事，曾经是双足行走。

2024年，当宇树科技的机器人在春晚跳秧歌、后空翻，当智元机器人展示奔跑能力，整个行业都在追逐一个目标：让机器人像人一样走路。但王鹤从一开始就避开了这条主流路径。

"我们不追求像人一样走路炫技，而是专注于为机器人注入一个能理解世界、灵活操作的超级AI大脑。"

这位1992年出生的清华本科、斯坦福博士，是全球最早开展端到端具身大模型研究的学者之一。2021年回国任教北大后，他创建了国内首个具身智能实验室。2023年5月，他与北航出身、曾在ABB集团任职的姚腾洲联合创立银河通用，第一句话就定下了技术基调：大脑优先，身体务实。

这个判断直接决定了银河通用的产品形态——轮式底盘+折叠双臂，而非双足人形。在同行们砸钱研发腿部关节时，银河通用把全部资源投向了"手、眼、脑"的协同。

王鹤算过一笔账：双腿的原材料成本比轮式底盘贵十倍，还容易摔倒损坏，而工厂、商超、药店等真实场景根本不需要双足行走。

银河通用成立近三年，只发布过一款本体产品Galbot G1，干的活很具体：在智慧药店里拣药，在宁德时代工厂里搬运物料，在银河太空舱零售棚里卖咖啡。

但正是这种克制与落地，让银河通用在资本寒冬里逆势狂飙。

2024年6月，7亿元天使轮融资创下当年赛道纪录；11月，5亿元战略轮引入上汽集团；

2025年6月，宁德时代领投11亿元B轮，这是全球动力电池龙头在具身智能领域的唯一一笔投资；12月，中国移动链长基金领投超3亿美元C轮，估值突破200亿元；

2026年3月，25亿元国资轮落定，累计融资额稳居中国具身智能首位。

投资方结构的变化清晰可见：从早期VC经纬、蓝驰，到产业资本美团、宁德时代、上汽，再到国家队大基金三期、中石化、中国银行。这也反映了，银河通用从技术验证到商业落地，再到国家战略资产的发展轨迹。

春晚舞台的压力测试

2026年央视春晚，是银河通用从圈内走向国民的破圈时刻。

作为总台指定的具身大模型机器人，Galbot G1在沈腾、马丽的小品中完成了各种生活中的真实操作。

比如盘核桃时，机器人需要实时感知不规则物体的受力变化，手指关节进行毫米级微调；捡玻璃碎片时，要在明暗变化的灯光下识别透明物体，动态调整抓取力度；货架取物时，面对拥挤环境重新规划动作路径，而非执行预设轨迹。

这些看似随意的动作，全部来自"银河星脑"AstraBrain的实时决策。这是全球首个集成"大脑-小脑-神经控制"的端到端具身大模型，打破了行业内大脑、小脑、手部割裂开发的传统范式，打通了从多模态感知到底层电机控制的全链路。

春晚的零容错环境，成为国资押注的背书。直播镜头下，任何一次卡顿或失误都会被全国观众捕捉。银河通用能在这种压力下完成全自主复杂操作，相当于通过了严格的技术验证。

但王鹤清楚，春晚只是秀场，真正的考场在工厂。

2025年8月，银河通用发布Galbot S1，双臂最大负载达50公斤，手臂伸直时可稳定搬运32公斤，突破了行业负载上限。这款机器人零遥操、全自主地进入宁德时代电池工厂，在粉尘、震动、温差等复杂工况下实现7×24小时连续作业。

宁德时代对供应链的技术、稳定性、安全性要求堪称全球最严苛。能通过其检验，本身就是对产品能力验证的背书。目前，银河通用已与德国博世、丰田汽车、北汽集团、上汽集团等全球龙头建立合作，累计订单达数千台。2025年12月，与百达精工签署战略协议，部署超1000台机器人。

在消费端，"银河太空舱"便利店已覆盖20余个城市超100家门店，24小时智慧药房单店管理超5000种SKU。这些场景验证了具身智能在真实商业环境中的可持续性。

合成数据的降维打击

支撑这一切的，是一套反常识的技术路线。

当前业界大多依赖"遥操"采集数据——让真人穿戴设备完成机器人要学的动作。特斯拉、Google都是这种做法。但王鹤认为，这是大厂的游戏，创业公司玩不起："Google做十几万条数据用了十多个月，花费巨大。遥操得到一条有效数据，需要一台机器人和一个人一起花30秒到一分钟。"

银河通用选择All in"Sim2Real"——以合成仿真数据为主、真机数据为辅。通过高精度物理仿真环境，系统可生成海量多样化场景，让机器人在虚拟世界中遍历各种极端情况，再以极少量真机数据完成实战打磨。

这套"银河星坊"AstraSynth数据体系，训练效率号称比大厂高1000倍，模型成功率达99%。2025年8月，其合成数据集成果被国家数据局作为典型案例发布，获得官方认可。

这种数据效率的优势，直接转化为商业落地的速度。当同行还在为采集真实数据发愁时，银河通用已经在北京、上海、深圳、苏州、香港设立研发中心，与北京大学等机构成立联合实验室，构建起覆盖工业、零售、医疗的完整生态。

但王鹤保持清醒。他坦言，具身智能模型还有很多不成熟的地方，距离"什么活儿都能干"可能需要五到十年。人类干活时，除了视觉、语言、动作，还有听觉、嗅觉、味觉、触觉以及对温度的感知，VLA模型只是一个起点。

现阶段，银河通用的策略是"把10件事做到工业级标准"，而非"让机器人会做100件事"。这种聚焦，恰恰是国资看重的确定性——在赛道从"概念验证"进入"国家战略资源"序列的节点，能落地、能干活、能创造生产力的企业，才能获得最保守的钱的集体押注。