具身智能正在敲開AGI的大門，全面引爆屬于通用機器人的第四次工業革命。

作者丨岑 峰

編輯丨馬曉寧

2026年6月3日，國際機器人與自動化會議（ICRA 2026）在奧地利維也納進入正會的第二天。在這一天的“行業主題演講”環節（Industry Keynote Session），具身智能領域知名學者、銀河通用（Galbot）創始人和CTO王鶴發表了題為《Towards the AlphaGo and ChatGPT Moments of Embodied AI》的主題演講。

在演講中，王鶴指出，具身智能正邁向專屬的“AlphaGo時刻”與“ChatGPT時刻”。

他表示，銀河通用已通過兩大突破觸及“AlphaGo時刻”：一是實現完全自主的人形機器人網球對抗，展現了極致的全身協調與Sim2Real能力；二是讓靈巧手擺脫遙操作依賴，基于“靈巧世界模型”像人一樣使用螺絲刀等工具完成精密裝配與復雜操作。

面向更通用的“ChatGPT時刻”，王鶴提出構建結合VLA與世界模型的“世界動作模型（WAM）”。其最新的LDA模型不僅能在隱空間中推演并執行長周期任務，還具備強大的多任務與跨機器人構型泛化能力，目前已在全家便利店、寧德時代及物流倉儲等真實場景實現全自主落地。

最后他總結，將WAM“大腦”與端到端控制器“小腦”結合，并在海量多維數據的驅動下，具身智能必將引爆第四次工業革命。

以下是王鶴在 ICRA 2026 大會發表的演講精編稿，AI 科技評論基于原英文演講內容進行了不改原意的翻譯編輯：

《Towards the AlphaGo and ChatGPT Moments of Embodied AI》

主講人：王鶴（He Wang），銀河通用

大家好，我是王鶴，銀河通用的創始人和CTO。今天我要演講的主題是：邁向具身智能的 AlphaGo 時刻與 ChatGPT 時刻。

銀河通用（Galbot）是一家致力于開發通用機器人和具身基礎模型的獨角獸初創公司。我們的使命是：讓通用機器人賦能千行百業，并走進千家萬戶。 帶著這個宏大的使命，我們最好先回顧一下“數字AI”的發展歷程，因為數字AI的步伐比具身智能領先了幾步。

首先，我們經歷了 AlphaGo 時刻：AI首次在一個單一但足夠復雜的棋類游戲（圍棋）中擊敗了人類。然后，人們從單一任務中找到了規模擴張（Scale up）的方法。這帶來了從 GPT-2 到 ChatGPT 時刻的演進，單一模型開始能夠處理幾乎所有的語言任務。而現在，人們仍在向著 AGI（通用人工智能）時刻 邁進。

如果我們審視具身智能，我們實際上正在完全遵循這條路徑，只不過物理世界的情況截然不同。為了實現具身智能的“AlphaGo 時刻”，我們必須選擇一個足夠復雜的任務。這個任務需要極高的全身協調能力（Whole-body coordination）以及極其復雜的策略，因此，我們選擇了網球（Tennis）。

因此，我們首次讓完全自主的人形機器人與人類進行真實的對抗，這中間沒有任何遙操作，一切都在完全自主模式下進行。 這項突破不僅體現在身體協調上，更體現在高階策略上。大家可以看到，我們的機器人學會了如何擊敗人類。它在這里，準備就緒并成功回球。實際上，我們利用了內部的仿真平臺來支持強化學習的訓練，更重要的是，實現了 Sim2Real的遷移。 實際上，這是與 AlphaGo 最大的不同之處：AlphaGo 是在純數字世界里下棋，而在物理世界中打網球的 Sim2Real 難度極高。但我們非常自豪，我們的策略模型可以直接部署在現實世界中，無需任何微調。 人們可能會反駁說：“哦，你們還需要展示一些關于手部精細操作的能力，才能真正宣稱達到了 AlphaGo 時刻。”。

因此，我們首次讓機器人的靈巧手完全像人類一樣去使用工具。大家現在看到的是使用螺絲刀進行精密裝配。我們后續還會看到更多手中操作（In-hand manipulation）的例子，比如使用刀具、錘子，甚至把桌腿安裝到桌子上。我們是如何做到的呢？

我們同樣是在仿真器中學習這項技能，但考慮到這個任務具有極高的接觸豐富度（Contact-rich），我們需要將模型部署到現實世界中去獲取一些展開軌跡，即使初始階段它的表現可能比較一般。 這些現實軌跡被用來訓練一個“靈巧世界模型”，基于神經動力學的殘差預測，我們可以利用它進一步大幅改進策略。

接下來是一個與 Figure 機器人的并排對比（Side-by-side comparison）。看看 Figure 是如何用手指擰開瓶蓋的——你會發現它其實是抓緊瓶蓋，然后整個手腕旋轉，再松開。這可能是因為他們依賴遙操作（Teleoperation）來收集數據。然而，如果你使用強化學習（RL），手指之間就能產生自然的協調，做出更加流暢的動作。

此外，像 Nvidia 在 2023 年展示了在仿真器中“轉筆（Pen spinning）”，但他們僅僅停留在了仿真階段。而我們首次在現實世界中實現了這種連續的靈巧盤玩。所以，這就是為什么我認為我們即將迎來具身智能的 AlphaGo 時刻，哪怕很多人目前還覺得這些任務難以企及。

那么，下一步是什么？我們如何才能走向具身智能的 ChatGPT 時刻？

我們需要找到一種方法來定義一個通用模型。這將是一個結合了 VLA（視覺-語言-動作）和世界模型的“世界動作模型”（World Action Model, WAM）。 要知道，雖然“世界動作模型”已經被公認為是具身基礎模型 Scale up 最有希望的路徑，但銀河通用（Galbot）早就在此前的頂級論文（如ICCV）中定義了它。如果你在 arXiv 上搜索 World Action Model，最早的論文之一就是來自銀河通用的。

我們最新的世界動作模型被稱為LDA（Latent Dynamics Action Model），它實現了從“在像素空間中想象（Imagining in pixels）”到“在隱空間中想象（Imagining in the latent space，即 DINO 空間）”的跨越。

這個模型允許我們執行超長周期（Long-horizon）的任務。例如，我們可以看到機器人能夠完全自主地煎牛排：它加速使用平底鍋，抓起牛排，翻面，抽出下面那塊，然后移動到盤子里，松開夾子（Tongs），撒上調料——全都是完全自主完成的。

同時，這個單一模型還展現出了強大的多任務能力，從撿起碎玻璃、疊衣服、貨架揀貨補貨，到把肉穿到烤串上（Thread meat onto skewers）。并且，它能夠泛化到不同的機器人構型上：包括帶輪子的長臂機器人、帶腿的短臂機器人，以及宇樹（Unitree）的機器人都能適配。左邊的機器人同樣來自銀河通用（Galbot），右邊也有宇樹的 G1 系列。

我們已經在許多實際場景中部署了我們的機器人。比如，我們接待過一位福克斯新聞（Fox News）的主持人，他參觀了第一家由人形機器人運營的全家便利店（Family Mart）。我們的機器人也在不同的物流倉庫中工作，在數十萬平米的廠區里經過了多次迭代。

此外，我們的重載（Heavy-duty）機器人已經部署在了寧德時代（CATL）。這款機器人可以搬運 50 公斤重的物體，處于完全自主模式下。而且它可以自己更換電池，因此實際有效工作時間是每天24小時。

那么，我們什么時候才能迎來 ChatGPT 時刻呢？

我認為，我們首先需要將“大腦”（Cerebrum）和“小腦”（Cerebellum）結合起來。“大腦”將是 WAM（世界動作模型），而“小腦”將是一個全身、全手的控制器（Whole-body, whole-hand controller）。它們絕大多數都將是通過神經網絡進行端到端（End-to-end）訓練的。

然后，我們要去吸收海量的數據：包括仿真數據、現實世界的遙操作數據，以及第一人稱視角數據（Egocentric data）。在這里，第一人稱視角數據是一個極具擴展性的數據源，實際上我們在五年前就開始了第一人稱數據收集的研究（即我們的 CVPR 2022 論文）。

這幫助我們構建了一個全面的數據基礎設施：從互聯網數據、人類第一人稱數據、跨構型的仿真數據、現實世界遙操作數據，到基于策略（On-policy）的強化學習獎勵數據。這個數據金字塔將成為推動我們邁向 ChatGPT 時刻的核心燃料。

我相信，整個社區的同仁們都會為了 AGI 時刻全力以赴。一旦我們到達那里，我們將見證第四次工業革命——它將伴隨著智能手機般的普及規模、汽車般的硬件價格，以及大模型帶來的巨大溢價。

歡迎大家來我們的137號展位（Booth 137）參觀，親自感受一下機器人打網球和貨架揀貨的震撼體驗。謝謝大家！

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