沈腾“铁哥们”的实力,可不止舞台上那些本事

内地明星 2 0

“哥,来啦?特喜欢您,瘦了啊!”

一口地道的北京话,配上手里那对盘得锃亮的核桃,总台春晚《我最难忘的今宵》节目中的“铁哥们”一张口,瞬间打破了科技与生活的次元壁。

叠衣服、串烤肠、货架取物、收拾碎玻璃,这位“技能”机器人动作细腻稳健、行云流水,

其中春晚节目中干活技能全部自主,一次拍摄完毕。

它的名字叫——

银河通用机器人盖博特

春晚绝活揭秘:

每一个动作都藏着技术密码

盖博特在春晚上的每一个动作,都不是提前编好的“固定表演”,而是它专属“大脑”——银河星脑AstraBrain

实时自主决策

的结果。

这款“大脑-小脑-神经控制”一体化端到端大模型,靠着百亿级虚实融合数据集,赋予盖博特自主感知、决策、执行的硬实力,也正是这颗“超强大脑”,让每一个春晚绝活都藏着不简单的技术密码,下面我们逐一拆解。

盘核桃可是灵巧操作界的“世界级难题”。核桃表面不规则、受力点随时变,稍微没控制好力度就会滑落,而破解这一难题的关键,就是AstraBrain里的灵巧手神经动力学小脑模型。

为了练会这门“绝活”,盖博特也下足了苦功:先在虚拟世界反复练习各类虚拟核桃,靠不断试错打磨出“基础盘法”;再用真机接触实物,积累真实的物理手感,后台实时微调指令、补齐虚拟与现实的小误差,最终才能把核桃盘得丝滑又精准。

捡玻璃碎片的难度一点不低,

透明玻璃放在浅色桌面上,几乎快“隐形”了

,传统视觉算法根本认不出它的轮廓,对机器人的感知和控制能力,无疑是极大的考验。

不过AstraBrain早有准备:它借助仿真技术,生成海量不同形态、不同光照下的玻璃碎片数据,让盖博特在虚拟世界“见遍”所有透明玻璃的样子;再结合多模态感知融合技术,从微弱的反光和阴影里精准锁定玻璃,借力觉感知把控力度,稳稳捏起碎片——既不捏碎也不滑落,安全感直接拉满。

绝活三:货架取物——大小脑协同实现动态精准抓取

货架取物看着简单,实则要同时搞定

定位、避障、灵巧操作

三件事,而AstraBrain的强化学习框架,就是盖博特的“制胜法宝”!

它让盖博特在虚拟世界反复练习亿万次,不断试错、优化,最终自己“悟”出最优取货路径:轻轻扣住瓶盖微微倾斜,避开两侧邻品,感知到阻力后调整角度,再缓缓抽出,全程都是毫秒级实时决策,流畅又精准。

叠衣服也是机器人操作的“老大难”。衣服是柔性的,没有固定形态,春晚现场盖博特面对的还是随机摆放的T恤,没有预设轨迹,只能实时判断褶皱、规划折叠动作。

这一切都多亏了AstraBrain的提前“修炼”:它在仿真环境中积累了数万种柔性物体的变形数据,让盖博特能“举一反三”,

只需看一眼布料的褶皱,就能快速找到最优折叠路径

,轻松把衣服叠得整整齐齐。

绝活五:串烤肠——双手协同与工具使用的双重突破

串烤肠考验的是双手协同和工具使用的双重能力。AstraBrain的端到端架构,能同时处理双手指令、实时调整动作节奏;再通过仿真学习,让盖博特真正读懂“工具是手的延伸”,最终实现丝滑的双手协同,完美完成串烤肠的动作。

这背后的关键,正是AstraBrain对人类动作数据的大规模仿真生成——最大化利用我们的日常动作经验,这也是机器人大模型能实现突破性进展的核心原因。

其实在登上春晚前,

盖博特早早就在春晚后台的“银河太空舱”智慧便利店“上岗”了

,它还带着一身技能,来央视新闻《探班春晚》的直播间露了一手。

从“整活儿”到“干活儿”

春晚后台“银河太空舱”智慧便利店的货架上,摆满了各种总台文创周边、美味零食和解渴饮料。作为“主理人”,盖博特身兼多职,在这间小店里忙得不可开交,不仅要招呼客人,还要自主取物补货。

商品那么多,它是如何精准识别并拿取呢?

奥秘就藏在盖博特的“大脑”里。银河通用发布的全球首个产品级端到端具身大模型,赋予了机器人在真实复杂、动态环境中感知、理解并完成任务的能力。简单来说,就是机器人不需要预先采集每一种商品的数据,而是通过深度学习,理解商品的特征,实现“举一反三”。

“银河太空舱”已经在全国二十多个城市落地运营,从繁华商圈到市民中心,触达更多人的烟火日常。盖博特完美诠释了人形机器人从“吸睛整活儿”到“给力干活儿”的蜕变。

从机器“人”到“机器”人

过去,我们追求的是“形似”——让机器人长得像人,能走、能看、能说简单的词句,在聚光灯下完成一场“惊艳亮相”。而银河通用的具身智能创新,让机器人从“看得见”变成了“用得着”。

北京银河通用机器人有限公司创始人、北京大学研究员王鹤介绍,银河通用的人形机器人拥有专属的“大脑”,依托自研大模型,让机器人看得明白、听得懂指令、干得好活儿,这也是银河通用打造机器人的核心。

如今,机器人不再只是实验室里的展品、舞台上的演员,或者工厂流水线上的机械臂。它们具备更灵巧的操作能力、更智能的环境感知和更自然的人机交互,真正走进了商圈、社区、街道,甚至是家里,成为我们生活中那个“会干活、能聊天、懂人情”的新成员。

从机器“人”到“机器”人,不仅是技术的发展,也是目光的转变。