银河通用发布了全球首个小脑 GPT 基模 AstraBrain-WBC 0.5，成功验证了运动控制 Scaling Law。该模型使用了史上最大的 20 亿帧动捕数据进行训练，零样本泛化全新动作的成功率从 MLP 架构的 76.89% 提升至 92.58%在线配资开户，推理延迟仅 0.39 毫秒，效果超越英伟达 SONIC 和业内主流 TWIST 系统。
AstraBrain-WBC 0.5 实现了领域外分布数据的泛化能力，填补了人形机器人通用小脑研究的空白。这项研究全面开源，代码和论文均可在线获取。
研究团队通过大量数据和 GPT 风格的 Transformer 架构验证了 Scaling Law 在人形机器人上的有效性。实验结果表明，架构换代和数据规模扩大共同提升了追踪成功率。在相同数据量下，AstraBrain-WBC 0.5 的关键点位置误差显著低于其他模型。此外，数据规模每增加 10 倍，误差持续下降，没有出现拐点。
AstraBrain-WBC 0.5 在宇树 G1 机器人上进行了真实测试，展示了高自由度的全身协同控制、高动态运动能力和毫秒级实时响应。与当前最强的开源追踪器相比，AstraBrain-WBC 0.5 在四段未见过的舞蹈动作中表现优异，关节位置误差更低。
工程部署方面，AstraBrain-WBC 0.5 经过优化后，平均推理延迟降至 0.39 毫秒，控制回路维持在 50Hz 实时频率，比 TWIST 系统快约 5 倍。未来，机器人训练可以直接基于 AstraBrain-WBC 0.5 进行二次开发与能力扩展，大幅降低训练门槛。
AstraBrain-WBC 0.5 的成功得益于三方面的努力：首先，汇总了大规模多样化的动捕数据；其次，采用了 GPT 风格的因果 Transformer 架构，提高了长程时序建模能力；最后，通过专家蒸馏流水线将多个专家策略压缩为一个统一的通用策略。
银河通用成立于 2023 年，总部位于北京，专注于具身智能和泛化操作能力的研发。公司已获得多轮融资，并在零售、制造、仓储物流等多个场景实现了机器人规模化落地。其人形机器人自主运营零售仓方案在全国数十家即时零售仓部署，机器人能在复杂环境中自主完成多项任务。银河通用还在 2026 年春晚展示了其具身智能技术，机器人在沈腾、马丽身边全自主完成多项任务，所有动作由「银河星脑」实时决策。
银河通用自主研发的「银河星脑」采用三层类脑架构，打通全链路实现端到端统一建模。AstraBrain-WBC 0.5 是这一架构中小脑能力的展现，一旦小脑具备跨场景零样本泛化的能力，整体系统的通用性和迁移效率就能提升。
AstraBrain-WBC 0.5 的发布标志着人形机器人运动控制迈向基础模型时代，为整个产业提供了坚实的技术支撑。虽然目前 AstraBrain-WBC 0.5 仍是一个纯运动追踪模型，但下一步方向是与视觉-语言-动作模型对接，加入多模态信息，迈向通用具身基础模型。
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