“银河通用机器人”官方公众号近日宣布，其成功研发出全球首个人形机器人通用小脑模型——AstraBrain-WBC 0.5。这一模型以全球最大规模的2万小时人类动作数据为训练基础，参数规模高达8040万，标志着人形机器人全身实时运动控制领域迈入新阶段。
作为行业首个达到GPT-1量级的人形机器人全身实时运控大模型，AstraBrain-WBC 0.5首次验证了机器人运动控制领域的“扩展法则”（Scaling Law）。实验数据显示，当训练数据从200万帧扩展至20亿帧时，模型成功率从83.26%提升至92.58%，零样本跟踪误差显著下降，为机器人复杂动作的精准执行提供了理论支撑。
该模型采用GPT风格的因果Transformer架构，将全身控制问题转化为连续序列预测任务。通过分析动作历史数据，机器人能够自主预测未来运动趋势，实现毫秒级时间内数十个自由度的协同控制。这一特性使其在动态环境中保持平衡、抵抗外部扰动的能力大幅提升，可持续完成高精度、高复杂度的动作任务。
官方解释称，若将机器人的“大脑”视为理解世界的核心，那么“小脑”则是连接虚拟认知与现实行动的桥梁。AstraBrain-WBC 0.5的突破在于，它首次构建了面向人形机器人全身的通用基础模型，为机器人从实验室走向真实场景奠定了技术基础。
据技术团队介绍，该模型已通过多轮场景测试，包括在非结构化环境中行走、抓取不规则物体等任务。其训练数据覆盖了人类日常活动的广泛场景，确保机器人能够适应多样化的现实需求。这一成果被视为人形机器人技术从“专用化”向“通用化”转型的关键一步。
