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    寧德時代領(lǐng)投銀河通用,刷新具身智能賽道單筆融資紀錄

    作者:陳玲麗 時間:2025-06-24 來源:電子產(chǎn)品世界 收藏

    6月23日宣布,宣布正式完成由領(lǐng)投的11億元人民幣新一輪融資。據(jù)悉,這也是迄今為止國內(nèi)領(lǐng)域單筆最大融資,本輪融資匯聚了上市公司戰(zhàn)投、溥泉資本(CATL Capital)、國家開發(fā)銀行國開科創(chuàng)、北京機器人產(chǎn)業(yè)基金、紀源資本等頂級投資方。業(yè)內(nèi)人士分析,本輪獲得投資,為大模型在工業(yè)領(lǐng)域的技術(shù)落地與規(guī)模化應(yīng)用提供關(guān)鍵支撐。

    本文引用地址:http://www.ekcard.cn/article/202506/471597.htm

    什么是

    銀河通用成立于2023年5月,是國內(nèi)賽道的頭部項目之一,與、智元機器人等,并列位居國內(nèi)具身智能賽道的第一梯隊。2024年6月,銀河通用發(fā)布了首款具身大模型機器人Galbot G1,G1采用了“雙臂+折疊+輪式底盤”的軀體結(jié)構(gòu),而非雙足形態(tài),更加側(cè)重于上肢的操作能力。

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    北京大學助理教授、銀河通用創(chuàng)始人兼首席技術(shù)官王鶴是銀河通用的靈魂人物之一:2014年畢業(yè)于清華大學電子系,2021年獲得斯坦福大學博士學位,隨后加入北京大學,開展具身智能領(lǐng)域的研究;2023年5月,王鶴與師從北航機器人研究所王田苗教授、曾就職于ABB集團上海機器人研發(fā)中心的姚騰洲聯(lián)手,在北京共同創(chuàng)立銀河通用。

    在其他競品公司熱衷于打造,追求類人形態(tài)時,王鶴強調(diào)在當前技術(shù)條件下雙足行走功能不僅成本高昂,而且在多數(shù)應(yīng)用場景中并非剛需,反而會增加機器人的能耗與復(fù)雜性,具身智能機器人的功能點仍應(yīng)聚焦在“機械臂”上?;谶@一判斷,銀河通用的首款產(chǎn)品Galbot采用了獨特的可折疊單腿+輪式底盤設(shè)計。

    王鶴表示,在零售前置倉和車企SPS(分揀配料系統(tǒng))等高頻場景中,“抓—放—移動”式作業(yè)需求極為龐大,僅工業(yè)分揀一項,潛在出貨量就可達數(shù)十萬臺。全球工業(yè)機器人年產(chǎn)值約1000億美元、出貨量也不過數(shù)十萬臺。如果移動取放機器人在這些場景全面落地,其市場規(guī)模有望與傳統(tǒng)工業(yè)機器人比肩甚至超越。

    2024年6月和11月,銀河通用曾分別宣布超7億元的天使輪融資和5億元戰(zhàn)略輪融資。截至目前,銀河通用累計融資金額已超過24億元。銀河通用尚未披露具體銷量與出貨數(shù)據(jù),但其已在若干實際場景投入使用,包括智慧藥房的盤點、補貨、打包,汽車工廠中的搬運、裝載與分揀,以及公共服務(wù)場景中的迎賓與講解任務(wù)。據(jù)稱,Galbot已進入奔馳、極氪等工廠試點應(yīng)用。

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    除了融資規(guī)模大、寧德時代和跟投陣容豪華等之外,值得關(guān)注的是,銀河通用與之間的技術(shù)結(jié)合:銀河通用的模型、具身智能技術(shù),與宇樹的硬件和運動控制可以有效結(jié)合。隨著股改并且完成C輪融資后,行業(yè)非常關(guān)注銀河通用與宇樹之間進一步密切合作。

    王鶴在今年智源大會上透露,北大、銀河通用、多倫多大學和智源研究院聯(lián)合研發(fā)的通用四足全身抓取框架QuadWBG,可以在宇樹的Unitree B1上應(yīng)用,將四足與機械臂結(jié)合進行全身強化學習工作,提升機器人在多自由度基座下的全身操作泛化能力;OpenWBT也已經(jīng)在宇樹產(chǎn)品上進行測試,實現(xiàn)人形機器人的全身控制。

    具身智能機器人賽道火熱

    2025年上半年,具身智能機器人賽道的融資熱潮可謂一波接一波。宇樹在今年2月完成了B2輪融資,融資近10億元,近期又完成了約7億元的C輪融資;智元機器人在今年3月份完成B輪融資,5月份又獲B+輪融資,具體金額未披露;星海圖在4月份宣布完成A2、A3輪融資,總?cè)谫Y額超3億元。

    具身智能企業(yè)競爭激烈的中國市場在全球也獨一無二,相關(guān)數(shù)據(jù)顯示,截至2025年4月,中國具身智能相關(guān)專利申請量達21.99萬件,占全球26.45%居第一位,在摩根士丹利全球人形機器人產(chǎn)業(yè)鏈百強名單中,中國公司占了56%。

    值得注意的是,制造類公司密集布局人形機器人產(chǎn)業(yè)鏈,本質(zhì)上是智能設(shè)備制造業(yè)技術(shù)積淀的跨場景遷移。我國發(fā)展人形機器人的最大優(yōu)勢,正是成熟的產(chǎn)業(yè)鏈,而人形機器人40%至50%的供應(yīng)鏈與新能源汽車重合,30%至40%的供應(yīng)鏈跟原來的3C消費電子重合。摩根士丹利中國首席經(jīng)濟學家邢自強同樣表示,中國在上下游產(chǎn)業(yè)鏈的集聚優(yōu)勢極大地降低了機器人制造成本。

    隨著硬件成本下降與具身智能相關(guān)技術(shù)迭代,具備制造力和產(chǎn)業(yè)鏈優(yōu)勢的中國具身智能企業(yè)們,有望重塑未來全球機器人產(chǎn)業(yè)格局。就目前來看,單純秀機器人某項演示技能的日子已經(jīng)過去,尋找高價值落地場景,替代繁復(fù)的勞動和人工成本將成為具身智能賽道接下來的一堂必修課,也是企業(yè)市場突圍的關(guān)鍵路徑。

    不過,從“炫技”到“進廠”,當前機器人行業(yè)最大的問題是訓(xùn)練數(shù)據(jù)缺失,具身大模型可能需要數(shù)百億條數(shù)據(jù)才能通用和泛化,但當前沒那么多高質(zhì)量數(shù)據(jù)。銀河通用在業(yè)內(nèi)開創(chuàng)性的采用仿真合成動作數(shù)據(jù)集做預(yù)訓(xùn)練,真實數(shù)據(jù)做后訓(xùn)練的技術(shù)范式,推出基于十億級仿真合成動作數(shù)據(jù)預(yù)訓(xùn)練的端到端具身大模型GraspVLA,該模型實現(xiàn)了全球首個僅靠預(yù)訓(xùn)練即可實現(xiàn)零樣本(Zero-Shot)泛化能力。



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