北大92后博士掌舵，银河通用融资21亿刷新行业纪录
当宇树科技与智元机器人角逐春晚舞台焦点时，另一股力量正悄然改写通用智能机器人领域的融资格局。
银河通用正式宣布完成超3亿美元（约合人民币21亿元）C轮融资，这一数字刷新了通用智能机器人赛道的单轮融资纪录。至此，该公司累计融资额逼近8亿美元，最新估值跃升至30亿美元，一举成为国内估值最高的通用智能机器人初创企业。
成立仅两年有余的银河通用，目前仅推出一款核心产品——轮式双臂机器人Galbot G1。这款机器人摒弃双足设计，不追求全场景覆盖，也未主打“类人智能”概念，而是聚焦于具体的B端场景作业：在智慧药房完成拣药任务，在宁德时代、丰田等企业的工厂中承担重复性物料搬运工作。
银河通用选择的是一条看似不那么“吸睛”，却能快速实现商业化变现的路径——以机器人替代B端场景中的重复性劳动。
01 92后北大教授领衔，瞄准大模型+机器人融合机遇
银河通用由北京大学前沿计算研究中心助理教授、博士生导师王鹤发起创立，联合创始人姚腾洲则拥有丰富的机器人行业经验。
出生于1992年的王鹤，中学阶段就读于北京十一学校，高中时通过物理竞赛保送至清华大学，本科期间主攻半导体物理器件研究。毕业后他前往美国斯坦福大学深造，师从国际知名算法专家吉巴斯教授（Leonidas J. Guibas），博士阶段将研究方向锁定为“物理交互”，重点探索面向物理交互的物体感知技术，致力于让机器人具备对陌生物体的精准识别与抓取能力——这正是如今火热的具身智能领域。
2021年，王鹤获斯坦福大学电子工程系博士学位后回国，入职北京大学前沿计算研究中心，同时兼任北京智源人工智能研究院具身智能研究中心主任。2023年，Google发布的PaLM-E模型让王鹤看到了新的机遇：大模型技术的突破，有望解决机器人的环境理解与任务决策难题，通用机器人的商业化落地不再只是技术构想。同年，他与姚腾洲共同创办银河通用。
2024年6月，银河通用完成7亿元天使轮融资，创下当年赛道天使轮融资纪录，其首款产品轮式双臂机器人Galbot G1也同步亮相。该产品随即与美团展开合作，在美团24小时智慧药房投入试用，可完成药品上架、取送等核心任务。
轮式双臂机器人Galbot G1
目前，银河通用已在北京、深圳、苏州、香港设立研发中心，并与北京大学等高校机构共建联合实验室，持续推进技术研发与场景落地。
02 赛道分化下的资本选择：聚焦垂直场景成破局关键？
通用智能机器人市场潜力巨大。据预测，2025年中国通用智能机器人市场规模将达320亿美元，不过当前本土品牌市占率约30%，头部份额集中在埃斯顿、新松等企业，国际“四大家族”仍占据超半数市场。从全球范围看，麦肯锡预测2050年全球通用智能机器人市场规模有望突破1万亿美元，约为当前全球汽车市场规模的三分之一。
但行业发展仍面临多重挑战：通用人工智能与机械结构融合不充分，复杂环境操作精度有限；核心零部件依赖进口导致成本高企；不同行业场景需求差异大，难以形成标准化解决方案。在此背景下，国内具身智能第一梯队企业开始显现分化。
银河通用、宇树科技、智元机器人虽同属领先阵营，但技术路径与商业化策略差异明显：银河通用以具身大模型为核心驱动，推出轮式双臂机器人，聚焦智慧药店、工业制造等B端场景，主打可复制的规模化行业解决方案；宇树科技侧重硬件自研与运动控制，主打双足人形机器人和机器狗，通过性价比与量产能力拓展高校、科研及工业巡检市场；智元机器人则走全栈自研、全场景覆盖路线，产品横跨工业、商用与消费级市场，试图通过多场景适配形成协同效应。
银河通用、宇树机器人、智元机器人核心差异简表
值得注意的是，尽管宇树科技与智元机器人公众知名度更高，但银河通用的资本进展更为迅速：成立仅一年半，累计融资超40亿元人民币，最新估值达30亿美元，超过宇树（约120亿元）与智元（约150亿元）的估值水平，成为国内估值最高的具身智能公司。而在此期间，银河通用仅推出Galbot G1一款产品，且应用场景集中在药店拣药、工厂物料搬运等少数领域。
这一对比引发思考：在通用智能机器人发展早期，专注于少数可落地的垂直场景，是否反而更容易跑通商业化路径？
03 拒绝“性感”场景：从B端刚需切入的务实选择
银河通用并未涉足家庭或消费场景，而是将全部精力投入药店、仓库与工厂等B端领域，且仅推出一款产品，背后有其清晰的战略考量。
家庭场景对现阶段机器人而言挑战过大。家庭环境千差万别，户型、家具布局各异，人的行为与指令具有随机性，且普通用户对机器人的容错率极低——一次卡顿或误判就可能被判定“不可用”，这意味着家庭场景对机器人通用能力的要求实则高于工业环境。
相比之下，药店、仓库与工厂场景更具“标准化”特征：空间结构稳定，作业规则清晰，任务目标明确。这些场景能为机器人提供真实、可复用的数据，帮助企业建立统一任务标准。机器人部署越多，模型迭代越快；客户积累越多，系统在相似环境中的表现越稳定，这种正反馈在家庭场景中难以形成。
商业逻辑也推动银河通用做出这一选择。企业客户更关注机器人能否替代人工、降低成本，而非“类人程度”。在工业场景中，机器人可长期嵌入流程运行，即便出现问题也可由人工接手，这为企业提供了缓冲空间——通过工程与系统设计弥补模型能力不足，而非单纯依赖算法突破。
聚焦单一产品则有助于控制成本。在具身智能发展初期，多产品布局往往意味着更多技术挑战与成本压力，不同硬件结构与控制逻辑会导致数据分布差异，不利于通用模型训练。银河通用通过单一产品在垂直场景的反复应用，快速积累数据并优化模型。例如在宁德时代工厂，机器人每天执行天窗转运任务，三个月内任务成功率从85%提升至98%。
这种“单点突破”的策略，或许正是银河通用在资本与商业化上快速跑通的关键。在通用智能机器人行业早期，与其追求“全场景覆盖”的宏大叙事，不如聚焦少数可落地的垂直场景，通过持续的商业验证与数据积累，为未来的技术拓展奠定基础。
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本文来自微信公众号“铅笔道”（ID：pencilnews），作者：松格，36氪经授权发布。
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