新京报报道，早前春晚上展示过盘核桃、串烤肠的具身智能机器人“小盖”，这款由海淀企业银河通用研发的机器人又有新进展。日前，银河通用对外公布了全球首个人形机器人通用小脑GPT（生成式预训练模型）基础模型AstraBrain-WBC 0.5。公司方面介绍，AstraBrain-WBC 0.5属于“银河星脑（AstraBrain）”技术体系的组成部分，该模型利用了2万小时人类动作数据加以训练，建成了领域中规模最大的一个人形机器人运动语料库，参数量达到8040万，堪称全球首个达到GPT-1量级的人形机器人全身实时运控大模型。
这次创新首次在机器人运动控制范畴验证了类似GPT的规模扩展法则，业内普遍认为，人形机器人“小脑”的GPT关键时刻已经到来。如果说“大脑”负责机器人解析世界，那么“小脑”决定机器人在现实世界的表现。在具身智能研究领域，过去很长一段时间，人形机器人的运动控制高度依赖针对单一技能的定向训练，面对陌生的动作和场景往往力不从心。
AstraBrain-WBC 0.5的出现直接回应了这一挑战，它首次证实，机器人运动控制也能效仿GPT模式，通过数据、模型与训练体系的逐步扩展，持续掌握更普遍的运动规律。这意味着机器人不再局限于记忆特定动作，而是能理解动作背后的运动原理，继而将这种能力迁移到未曾见过的新动作与新场景，完成零样本泛化。
研究团队指出，这说明人形机器人运动控制正在突破传统“学一个动作、会一个动作”的局限，转向以持续泛化、不断演进的通用基础模型路径发展。银河通用某负责人说：“先前机器人只能对学过的动作进行反应，一旦遇上陌生场景就容易不知所措。我们期望借助AstraBrain-WBC 0.5，让机器人真正领悟动作的内在逻辑，完成从‘记忆动作’到‘理解运动’的转折。”
规模优势带来的实际效益体现在具体能力上。在实际机器人实验中，AstraBrain-WBC 0.5成功执行了诸多训练中未曾出现的高难度动态动作，包含篮球、拳击、舞蹈、翻身起立、协作搬运等复杂任务，均无需就个别任务单独调试。目前，相关论文、代码及技术成果已经全面开源。该负责人透露：“我们渴望与全球科研机构、高等院校及开发者携手，合力促进机器人运动基础模型的发展，助力更多创新应用加快实现。”
据悉，作为运动控制的基础模型，AstraBrain-WBC 0.5能为科研团队、开发者和数据采集组织提供覆盖广阔动作模式的模型资源，有效降低人形机器人全身控制模型的训练门槛。在诸如应急救援、高危环境作业、创意内容生产等领域，它的应用前景正在逐渐清晰。编辑 张牵
