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　　比春晚更早的一次考验，发生在一场面向投资人的闭门演示中。机器人在执行取放高脚杯的指令时，因抓夹微松、杯腿纤细，杯子意外滑落摔碎。然而，机器人并未停滞或报错，而是自主清理起地上的玻璃碎片。

　　这一举动完全超出预设，让在场所有人意外。“这不是脚本，是模型自身的闭环判断力。”银河通用首席战略官赵于莉回忆道。这个意外后来被写进了春晚节目，也成为银河通用对外讲述技术实力时最常提起的故事之一。

　　成立不到三年，估值突破210亿元，银河通用如今已经是国内估值最高的具身智能公司之一。但与行业里那些会连续后空翻、跳街舞的明星机器人相比，银河通用的产品看起来有些“朴素”，轮式底盘，没有酷炫的双足行走，甚至连春晚总导演第一次看到它时都觉得它“太务实了”。

　　赵于莉不回避这个评价。在她看来，银河通用要做的，是一个“能干活”的机器人。近日，「定焦One」与赵于莉进行对话，探讨了这家公司的技术逻辑与商业选择。

　　从清华硕士毕业后，她先进入麦肯锡，建立起战略分析的全局视野；随后加入奇虎360，参与了从战略规划到业务落地的整个过程；之后在游族网络，带领团队完成了从产品研发到市场发行的全链条实践。从PC互联网到移动时代，从流量经营到内容深耕，她都深度参与。

　　但熟悉感带来了另一种困境。“原有经验成了双刃剑，业务探索的兴奋感在递减。”她对「定焦One」表示。当互联网业务模式逐渐定型，她开始寻找一条能持续学习、并能参与塑造的新赛道。

　　当时，具身智能正在经历一轮快速发展。2024年，美国明星机器人公司Figure AI与OpenAI宣布合作，主要目的在于将大语言模型能力注入人形机器人，这一联盟吸引了包括微软、英伟达、亚马逊在内的巨头公司，Figure更是在最新一轮融资中估值接近400亿美元。

　　国内更是动作频频。七部门联合发布《关于推动未来产业创新发展的实施意见》，明确将人形机器人列为创新标志性产品。近两年，全球人形机器人行业融资事件密集，这条赛道正以前所未有的速度升温。

　　但她没有冲动入场。在正式加入银河通用这家2023年才成立的新公司之前，她花了大量时间做行业调研。

　　赵于莉说，银河通用最终打动她的是三个判断：技术在全球领先、商业理念务实、团队兼具学术深度和产业经验。

　　这些特质，在两位核心创始人身上得到了集中体现。赵于莉与银河通用机器人创始人兼首席技术官王鹤师出同门，都毕业于清华大学。这位年轻的学弟、如今的北大研究员，在斯坦福攻读博士期间便早早锁定了具身智能方向，2016年开始在此领域深耕，属于国内极少数的“原生”研究者。

　　联合创始人姚腾洲及其带领的硬件团队，则补全了拼图的另一半。他拥有多年的机器人创业与产品化经验，其上一代机器人产品累计出货产值达数亿元级别，深刻了解从实验室原型到稳定可靠产品之间该如何跨越。

　　赵于莉回忆当时的感受，“这家公司不是一个纯学院派的构想，也不是一个仅凭工程经验在既有路径上迭代的团队。他们真的在尝试解决一些本质问题，而不仅仅是做一个演示。”

　　2025年中关村论坛上，近100家机器人公司带着产品到场，热闹非凡，赵于莉在现场逐一观察，发现许多炫酷的演示背后，依然离不开人工的暗中辅助或频繁重置。而银河通用的展台是少数例外，其机器人在无人干预的情况下，连续五天承担了引导与商品售卖的工作，这种稳定感和实用性，在展会中颇为突出。

　　“在这家公司，我常常感到知识焦虑。”赵于莉说，“公司团队里博士比例很高，讨论技术细节时，我得打起十二分精神。但这恰恰是魅力所在，你不是在重复过去，而是在和一群最聪明的人，共同开垦一片名为物理智能的处女地。”

　　具身智能行业的核心瓶颈，是数据。赵于莉用一个对比来解释：ChatGPT之所以能横空出世，是因为互联网上有海量的文本数据可供训练。但机器人需要的是物理世界的操作数据——怎么抓取一瓶水、怎么搬运一个箱子、怎么在货架上精准取出一包方便面，这些数据在互联网上完全没有，无法免费获得。这就是赵于莉所说的“数据无人区”。

　　行业的主流解法是“人工喂养”，比如特斯拉雇佣数百名操作员，通过遥控机械臂，一遍遍演示“抓取电池”这一动作，生成供机器人模仿的数据。这种方法简单直接，但代价高昂、效率低下，且难以规模化到成千上万种任务。

　　因此，银河通用选择了另一条技术路径：合成仿真数据。在虚拟世界中重建物理规律，生成高质量的仿线.一家“朴实”的机器人公司

　　“如果仿真数据只是看起来像，那毫无意义。”赵于莉说，“早期的仿真，就像在玩一个画面精美的电子游戏。你可以在游戏里轻松抓起一个水杯，但这个水杯没有真实的质量、摩擦力、形变反馈，因此用这一数据训练出的机器人，在现实里可能连一张纸都抓不稳。”

　　其能力的极致体现之一，是旋转纸皮核桃。为了让灵巧手掌握这类对力度控制要求极高的精细操作，研发团队会先在仿真平台上进行海量预训练，建立基础策略，然后再在现实世界中采集少量真实交互数据，对模型进行微调与强化学习，让机器人学会精准拿捏“紧一点会碎，松一点会滑”的巧劲儿。

　　在具身智能行业，“秀肌肉”是最容易获得关注的方式。机器人跳舞、翻跟头、打太极，这些动作天然具有传播力。赵于莉也承认，去看一场体育比赛肯定比看一场奥数比赛更直观，这是人之常情。但银河通用的选择是：让机器人下场干活。

　　这个选择首先体现在产品形态上。银河通用为它的首款商用机器人Galbot G1，装上轮子。

　　“这不是成本问题，是‘生存’问题。”赵于莉解释，“双足动态平衡能耗巨大，站着不动都在‘烧钱’。对于需要24小时不间断工作的工厂等场景来说，无法接受机器人每两小时就回充电桩休息。轮式底盘是当前技术下实现可持续生产力的最优解。”银河通用在2024年联合美团开设的第一家智慧药仓，机器人已经7×24小时工作超过一年，中间几乎没有维修。

　　有两个数据引起了赵于莉的注意，一是宇树高达60%的毛利率，展现了其在运动控制与硬件成本上的极致能力；二是其约7.7%的研发费用率，这个比例在行业里算偏低，展示出“控制优先”路径的效率。

　　“银河通用更像一家AI公司，我们的研发投入高度聚焦于‘大脑’，也就是具身智能大模型本身。”赵于莉表示，这种差异也延伸至商业化上，宇树的部分机器人凭借其运动能力，服务于表演、科研等场景；而银河通用押注的，是工业与零售等“生产性场景”。

　　工业应用起步很慢，每个工厂、每条产线都需要深度定制。但魅力在于，当处理过的场景足够丰富、能力边界不断拓宽，形成的将是深厚的场景壁垒和可复制的规模效应。赵于莉认为，这种差异或许正是资本市场看中银河通用的原因，投资人赌的不仅是机器人，更是其通用AI能力在广阔物理世界中的应用潜力。

　　“比亚迪的收入和利润规模都已经超过特斯拉，但市值没有特斯拉高。特斯拉讲述的是能源革命、移民火星的宏大未来；比亚迪更聚焦于展示销量数据和具体技术。在机器人领域，美国Figure AI描绘的是家用机器人包揽一切家务的未来图景；而中国公司，包括我们，更习惯于展示工厂里的故障率、仓库里的拣选效率、零售点的ROI（投资回报率）数据。”