今年央视春晚，堪称机器人的才艺秀场。它们说学逗唱样样精通，台上能跳舞耍帅，台下能撸起袖子干活儿，俨然成了人类的“全能搭子”。
“马丽单飞了，沈腾怎么办？”除夕夜，这一话题冲上热搜。无数守候在电视机前的观众发现，这对国民喜剧搭档确实换了个赛道——他们出现在总台春晚的贺岁微电影《我最难忘的今宵》中。而与他们对戏的，除了熟悉的演员，还有这对搭档的“铁哥们儿”：来自海淀的银河通用机器人Galbot。面对两位即兴发挥的大咖，这位“机器人演员”丝毫不怯场，一双灵活的大长臂行云流水般展示着各种生活技能，引得网友纷纷调侃：“腾哥在家都不一定有这勤快！”
北京青年报记者了解到，与以往按程序跳舞的机器人不同，Galbot是春晚历史上首个“干活儿”机器人。盘核桃、捡玻璃碎片、货架取货、叠衣服、串烤肠——这五个看似平常的动作，其实对于机器人来说是十分高难度的挑战。更关键的是，每一个动作都不是提前编写的程序，而是机器人自主决策、实时完成的。
Galbot的表演绝活，藏着怎样的黑科技？
绝活一：盘核桃 让指尖拥有“手感”
两枚核桃在掌心旋转，难点在于：核桃形状不规则、重心一直在变，手指力量稍有偏差就会掉落。
银河通用自主研发的灵巧手神经动力学小脑模型，正是破解这一难题的关键。机器人在虚拟世界里疯狂练习，系统为它提供各种大小、重量的虚拟核桃，让它靠不断试错，练出一套适应性极强的“基础盘法”；然后再让真实的机器手接触各种实物，积累真实的“物理手感”。
在虚拟世界练招式，在真实世界找手感——两者结合，机器手就能在现实里把核桃盘得十分娴熟。
绝活二：捡玻璃碎片 挑战感知极限
舞台上，Galbot需要从浅色桌面上捡起散落的玻璃碎片。玻璃碎片的难点在于：透明物体在视觉上近乎“隐形”，尤其是放在浅色桌面上时，其边缘、厚度、反光特征极易与环境融为一体。
AstraBrain（银河星脑）的突破在于，通过在仿真环境中生成海量的透明物体数据——不同厚度、不同碎裂形状、不同光照条件下的玻璃碎片，让机器人在虚拟世界中“见过”各种可能的透明形态。结合多模态感知融合技术，Galbot能够从微弱的反光边缘和阴影变化中“看见”玻璃的存在。
更关键的是，力觉反馈让它在接触玻璃时能够感知到硬度和滑动趋势，以恰到好处的力度稳稳捏起碎片，既不会捏碎，也不会滑落。
绝活三：货架取货 动态环境中精准抓取
水瓶被紧密排列在货架层板之间，周围商品间距极小，稍有不慎便会碰倒邻品或抓取失败。
AstraBrain的强化学习框架让Galbot在虚拟世界中经历了亿万次“取货试错”：碰到旁边商品扣分，成功取下加分。经过这样的自我博弈，它“悟”出了一条最优路径——先以灵巧的手指轻轻扣住水瓶上半身的瓶盖处，微微倾斜以避让两侧邻品，感知到阻力后顺势调整角度，再稳稳向外抽出。
这不是预设轨迹，而是实时决策的结果。
绝活四：叠衣服 对柔性物体的泛化操作
衣服是柔性的，没有固定形状，每一次拿起来的状态都完全不同。
Galbot面对随机摆放的T恤，没有预设的折叠轨迹，也没有固定的抓取点。它需要实时判断布料当前的褶皱状态，预测折叠后的形态，并规划出一系列抓、拉、折、压的动作序列。
AstraBrain的解决方案是，在仿真环境中生成数以万计的柔性物体变形数据，让机器人在虚拟世界中“见过”各种可能的褶皱形态，并学会从当前状态推演出最优操作路径。
当Galbot的手指轻轻抚平衣角、精准对折时，它不是在执行程序，而是在调用海量仿真经验基础上的实时决策。
绝活五：串烤肠 双手协作与工具使用双重突破
如果说盘核桃考验的是单手的灵巧，那么串烤肠则是对双手协同与工具操作能力的极限挑战。
Galbot需要一手操控烤钳进行烤制，另一只手抓取签子，双手协作、精准完成串烤肠的动作，再将烤肠递给明星——整个动作丝滑流畅。这背后涉及双手的空间协同、力度的独立控制，以及对工具这一“身体延伸”的理解。
AstraBrain的端到端大模型架构，让机器人的“大脑”能够同时处理双手的独立指令流。更重要的是，通过对海量仿真数据的学习，Galbot理解了“工具”的本质：烤钳不是需要被控制的“物体”，而是手的延伸。
撰文：记者 王斌
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