近日，光源伙伴「银河通用机器人」产品 Galbot 于 NVIDIA CES 2025 发布会上重磅亮相，站在英伟达创始人黄仁勋身后托举起其新一代显卡 RTX5090 ，获得了广泛关注。1 月 9 日，银河通用机器人正式发布了全球首个端到端具身抓取基础大模型 GraspVLA ，这一突破性成果一举打破了世界范围内具身通用机器人领域长期面临的两大瓶颈：数据瓶颈和泛化瓶颈。GraspVLA 的成功发布，标志着银河通用机器人将在 2025 年引领该领域的规模商业化浪潮，开启端到端具身大模型的新纪元。
在刚刚结束的 NVIDIA CES 2025 发布会上，银河通用具身大模型机器人 Galbot 作为全场唯一的轮式人形机器人重磅登场，站在英伟达创始人黄仁勋的身后，在全世界的注视下托举起了其发布的新一代显卡产品—— RTX5090。
受到英伟达特别邀请，Galbot 在其位于美国拉斯维加斯 Fountainebleu 展台的中心区域迎来亮相,为观众带来真机演示。通过其在现场搭建的 24 小时无人值守便利店场景，让参会观众体验机器人在便利店中取货、送货的便捷服务。凭借高效、流畅的工作展示，Galbot 再一次展现了作为具身大模型机器人领域领跑者的实力。
值得一提的是，英伟达将银河通用的展台设为打卡活动的重要位置，体现了双方在技术创新与合作潜力方面的高度信任。银河通用与英伟达的深度合作，始终以推动技术创新和行业发展为核心目标。双方在仿真合成数据等多个领域的协同合作中不断突破，共同致力于推动具身大模型机器人在更多实际应用场景中的落地，彰显了双方在推动机器人技术普及与发展方面的共同愿景。
人们不禁探究，究竟是什么让这家企业赢得了业界巨头英伟达创始人黄仁勋的青睐 ？
今天，银河通用以发布全球首个端到端具身抓取基础大模型（Foundation Model）给出一个圆满的回答。银河通用联合北京智源人工智能研究院（BAAI）及北京大学和香港大学研究人员，郑重发布首个全面泛化的端到端具身抓取基础大模型 GraspVLA。GraspVLA 的训练包含预训练和后训练两部分。其中预训练完全基于合成大数据，训练数据达到了有史以来最大的数据体量——十亿帧「视觉-语言-动作」对，掌握泛化闭环抓取能力、达成基础模型；预训练后，模型可直接 Sim2Real 在未见过的、千变万化的真实场景和物体上零样本测试，全球首次全面展现了七大卓越的泛化能力，满足大多数产品的需求；而针对特别需求，后训练仅需小样本学习即可迁移基础能力到特定场景，维持高泛化性的同时形成符合产品需求的专业技能。作为真正意义的端到端具身基础大模型，GraspVLA 展示了无需大规模真实数据、仅通过合成数据达到基础模型的预训练过程，和进一步通过小样本微调使基础“通才”快速成长为指定场景“专家”的能力，定义了 VLA 发展的新范式。这一范式具有重要意义，一举打破了世界范围内具身通用机器人当前发展的两大瓶颈。1. 数据瓶颈真实数据采集不仅非常昂贵，且很难覆盖所有可能的实际应用场景，导致数据量不够无法训练出基础模型、采集成本过大以致无法盈利。即便不计成本地采集，由于人形机器人硬件远未收敛，随着硬件更新，原有的数据效力将大打折扣，造成大规模的浪费。2. 泛化瓶颈数据的缺乏直接限制了机器人的泛化性和通用性。大部分机器人只能在特定的环境、特定的物体和特定的条件下完成专用任务，人形机器人无法实现规模商业化。以 GraspVLA 为代表的银河通用技术路线具有低成本、大数据、高泛化的特点，突破了具身智能的发展瓶颈，无愧于托举起芯片巨头下一代核心产品的重担，将在 2025 年引领端到端具身大模型走向规模商业化！下文将详细阐述这一新范式经受的一系列泛化性测试以及展示出的基础模型的强大迁移能力。
VLA 预训练如何才算达到基础模型？“金标准”来检验！近年来，具身大模型虽在泛化性上取得一定进展，包括 RDT 初步展示了对不同背景和同一类别不同外观物体泛化的能力，OpenVLA、π0、GR-2 等进一步展示了对干扰物、平面位置泛化的能力。但时至今日，端到端具身大模型的泛化性仍然达不到真实需求，无法支撑产品落地。基于此，银河通用首次给出了 VLA 达到基础模型需满足的七大泛化金标准。以下内容均为未见过的场景和物体进行零样本测试的结果，展现了 GraspVLA 单一模型的七大全面泛化能力。
光照泛化：光影百变，能力不变咖啡厅、便利店、生产车间、KTV 等真实工作环境中的光照条件各异，光线的冷暖、强弱变化不尽相同，既有渐变也有骤变。面对以上各种情景，GraspVLA 都不出意外，表现稳定：
视频为二倍速播放甚至是在极端黑暗环境下移动目标物体，GraspVLA 也能准确找到并正常抓取：
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背景泛化：万千纹理，始终如一
实际环境中机器人工作场景不尽相同，面对不同材质、不同纹理的桌面和操作台，甚至动态变化的背景画面，GraspVLA 皆不受影响，稳稳出手：
视频为三倍速播放同样的，面对动态变化的背景画面，GraspVLA 亦不受影响（需要注意的是，GraspVLA 采用双相机视角作为输入，演示视频拍摄的视角对应了机器人正面的相机视角）：
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平面位置泛化：平移旋转，随机应变将物体在桌面上随意平移、旋转，GraspVLA 仍旧轻车熟路：
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空间高度泛化：高低错落，从容不迫
GraspVLA 具备强大的高度泛化能力，即便是面对物体摆放高低错落的工作台，用户也不用担心模型蒙圈：
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动作策略泛化：闭环调整，随心应对GraspVLA 实时进行推理决策，不仅会移动跟随目标，对于物体竖放、倒放等不同摆放方式，还可根据物体和夹爪的位姿自动调整策略，选择最安全合理的抓取方式，处理复杂情况得心应手：
动态干扰泛化：超强抗扰，稳定抓取
真实工作场景复杂多变，机器人在执行任务时常常会受到干扰。在工作过程中，即使往工作空间中随意添加干扰物体，甚至发生撞击并使目标物体随机移位，GraspVLA 依然能够稳定地完成任务：
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物体类别泛化：开放词汇，触类旁通上述测试中，所有物体、场景、摆放方式均未进行任何训练，GraspVLA 仅通过仿真合成数据学习到的语义和动作能力，实现了在真实世界中零样本泛化测试。此外，通过把仿真合成的动作数据和海量互联网语义数据巧妙地联合训练，对于没有学习过动作数据的物体类别，GraspVLA 也能把已掌握的动作能力泛化迁移：
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产品有特殊需求？一人天数据后训练迅速对齐！经过合成大数据的预训练，GraspVLA 已经天然满足大多数应用需求，但是在产品和特定场景中常常有一些特殊需求。这里银河通用以商超、工厂、家庭中的三个需要后训练的情形进行举例，展示 GraspVLA 对新需求的快速适应及迁移能力。
迅速服从指定规范并“举一反三”
以商超场景为例，虽然 GraspVLA 具有泛化的抓取能力，预训练后即可轻松抓取指定商品，但用户希望模型按照顺序取出同类商品。
视频为二倍速播放为了满足用户需求，针对一箱怡宝矿泉水，银河通用仅需采集少量（少于一个人遥操一天）的真实数据，就能让 GraspVLA 理解并满足按序抓取的需求：少量数据即可学会按照顺序抓取指定商品对后训练数据分布外情形（OOD）的自然泛化只经过怡宝一人一天采集数据的后训练，GraspVLA 就能够举一反三，将这种少样本习得的行为自动迁移到其他品牌的饮品（农夫山泉、东方树叶），按摆放顺序分别抓取了瓶身颜色不同，瓶盖大小不一的同类商品。这充分展现了大量合成大数据预训练达成的基础模型。迅速掌握新词汇，拓展新类别工业场景中，往往有大量行业专用的特殊零件。虽然模型仅需预训练就可以抓起任意零件，但难以直接根据语言指令抓起对应物体，比如指定“抓取车窗控制器”，但模型抓起了接线座。
视频为二倍速播放为了提升模型识别罕见零件的能力，仅需采集少量轨迹进行快速后训练。GraspVLA 迅速掌握了诸如接线座（Wiring Base）、三角板（Triangular Panel）、黑色软管（Black Hose）等特殊工业名词，能从任意摆放的密集场景中精准找出对应零件：
视频为三倍速播放迅速对齐人类偏好在家庭场景中，人们对机器人的行为会有特定的偏好，例如抓取杯子时不要碰到杯子内壁。同样通过采集少量带偏好的抓取轨迹，GraspVLA 即可学会按照自然语义抓取：