據(jù)悉，破解這一難題的關鍵，是銀河通用聯(lián)合清華大學交叉信息研究院自主研發(fā)的 AstraBrain中的靈巧手神經(jīng)動力學小腦模型。想要練好靈活盤核桃的小腦，機器人需要先是在虛擬世界里打基礎，讓機器手在虛擬世界里瘋狂練習，系統(tǒng)會給它喂各種大小、重量的虛擬核桃，讓它靠不斷試錯，練出一套適應性極強的“基礎盤法”。

2026年馬年央視春晚，全球億萬觀眾的目光聚焦央視演播廳，當歌舞的歡騰、戲曲的婉轉(zhuǎn)輪番上演，一檔打破常規(guī)的賀歲微電影《我最難忘的今宵》驚艷全場，成為當晚最具話題度的作品之一。

這檔由國民喜劇搭檔沈騰、馬麗領銜主演的節(jié)目，跳出了兩人深耕多年的傳統(tǒng)小品框架，以細膩的鏡頭語言、詼諧的戲中戲敘事，將喜劇張力與溫情內(nèi)核完美融合，鏡頭里，沈騰頂著那份標志性的松弛感，為圓自己一個演出夢四處求助、尋找搭檔，結果鬧出了連串笑料。

整場微電影沒有華麗的舞臺布景，卻以生活化的場景、接地氣的對話，將“追夢”與“科技”的主題悄悄融入，讓觀眾在陣陣歡聲笑語中，感受到了這種全新節(jié)目形態(tài)的獨特魅力，也為接下來的科技驚喜埋下了伏筆。

而比節(jié)目形式更具里程碑意義的是，這檔微電影中迎來了一位特殊的“特邀演員”——銀河通用人形機器人“小蓋”，這也是具身智能技術首次以實景互動的形式登上央視春晚的舞臺，與沈騰、馬麗完成真實場景下的同臺演繹，標志著中國具身智能從實驗室走向大眾視野的關鍵一步。

微電影《我最難忘的今宵》，圖片來源:中央廣播電視總臺《2026年春節(jié)聯(lián)歡晚會》，下同

不同于傳統(tǒng)機器人依賴預編程為主的表演形式，“小蓋”在微電影中的一系列操作堪稱驚艷全場：從精細地盤核桃、小心翼翼地撿拾玻璃碎片、靈活地貨架取物，到極具生活氣息的疊衣服、烤腸串制，每一個動作都自然擬人、精準流暢，完全融入劇情之中，絲毫沒有機械的生硬感。更值得關注的是，銀河通用此次展示的所有干活技能，均實現(xiàn)了100%自主決策、自主執(zhí)行，無需人工干預，真正展現(xiàn)了具身智能“能思考、會干活”的核心實力。

技術實力贏得了市場的熱烈回應。春晚亮相后，銀河通用機器人迅速走紅，其70萬元機型在24小時內(nèi)斬獲數(shù)百訂單。除夕當晚22時，京東平臺上線春晚同款機器人，數(shù)分鐘內(nèi)多款機器人即告售罄，其中兩臺近70萬元的GALBOT通用機器人G1被搶購一空。面對激增的市場需求，銀河通用已緊急調(diào)配產(chǎn)能，加班趕工保障交付，讓這項前沿技術從熒幕走向更多實際應用場景。

更關鍵的是，作為央視春晚“指定具身大模型機器人”，銀河通用此次攜手沈騰馬麗的微電影首秀，不僅讓大眾直觀感受到了具身智能的魅力，更引發(fā)了行業(yè)內(nèi)外對其背后核心技術的強烈好奇——這個能與演員默契配合、輕松完成各類精細生活化操作的機器人，究竟藏著什么樣的“黑科技”？其自主決策、靈活執(zhí)行的能力，又源于怎樣的技術突破？

機器人大講堂深入了解后發(fā)現(xiàn)，銀河通用機器人的核心競爭力，源于一條迥異于傳統(tǒng)機器人技術的大模型路徑。這家企業(yè)首創(chuàng)并打通了虛實結合、數(shù)據(jù)驅(qū)動、端到端的技術范式，構建了全球最大的百億級具身智能數(shù)據(jù)集，并依托這一核心優(yōu)勢，打造了全球首個集成“大腦-小腦-神經(jīng)控制”于一模的全身全手端到端大模型——“銀河星腦AstraBrain”。正是這個強大的“智能大腦”，賦予了“小蓋”自主思考、靈活應變的能力，支撐其在春晚微電影的復雜場景中完美完成各項操作。

今天，我們就透過“小蓋”在春晚上的各項絕活，首次深度解密這個“超級大腦”的修煉之道。

01.

絕活背后的技術突破

春晚舞臺上，“小蓋”展示的每一個干活動作，都不是提前編寫程序的“機械表演”，而是AstraBrain自主決策能力的實時輸出，是具身智能技術的生動具象化。透過這些最具代表性的絕活，我們得以拆解其背后的核心技術密碼。

絕活一：盤核桃—— AstraBrain 中的小腦賦予指尖“手感”

在微電影的場景中，“小蓋”將兩枚核桃置于掌心，手指靈巧地搓動、翻轉(zhuǎn)，動作嫻熟流暢，絲毫不遜色于人類，這一幕讓不少觀眾直呼“神奇”。殊不知，看似簡單的盤核桃動作，背后卻是靈巧操作領域的世界級難題。

盤核桃的挑戰(zhàn)在于：核桃表面不規(guī)則、重量分布不均，手掌握持狀態(tài)下每根手指的受力點時刻變化，任何細微的力矩偏差都會導致核桃滑落。

其次是在現(xiàn)實中加糾偏：因為電腦模擬和現(xiàn)實（比如真實的摩擦力、機械誤差）總有差別，所以我們讓真實的機器手去接觸各種實物，積累真實的“物理手感”。等它真正在現(xiàn)實里盤核桃時，系統(tǒng)就會利用這種手感，在后臺悄悄微調(diào)動作指令，把虛擬和現(xiàn)實的誤差給補齊。簡單來說，就是在虛擬世界練招式，在真實世界找手感，兩者結合，機器手就能在現(xiàn)實里把核桃盤得十分溜了。如果說盤核桃考驗的是機器人單手的靈巧度，那么烤腸串制，則是對其雙手協(xié)同與工具使用能力的雙重極限挑戰(zhàn)。在春晚微電影中，“小蓋”需要一手操控烤鉗進行烤腸烤制，另一只手抓取簽子，雙手默契協(xié)作、精準配合，完成串烤腸的全過程后，還能穩(wěn)穩(wěn)遞到沈騰手中，整個動作與演員的互動自然流暢，成為節(jié)目中的一大亮點。

下面是一段 2 分 37 秒的盤核桃視頻和解讀。

剛開始盤不動還總掉

逐步盤起來但還不夠流暢

逐漸流程自然，速度也提升

絕活二：撿玻璃碎片——AstraBrain 中的大腦挑戰(zhàn)感知極限

春晚微電影中，“小蓋”被要求從淺色桌面上撿起散落的玻璃碎片，這一場景不僅貼合生活，更極具挑戰(zhàn)性。對于人類而言，撿拾玻璃碎片都需要格外小心，避免被劃傷，而對于機器人來說，這更是感知與控制的雙重極限考驗。

玻璃碎片的難點在于：透明物體在視覺上近乎“隱形”，尤其是放置在淺色桌面上時，其邊緣、厚度、反光特征極易與環(huán)境融為一體。傳統(tǒng)視覺算法難以準確識別透明物體的三維輪廓和位姿，更無法判斷抓取點。

而AstraBrain的核心突破，正是攻克了透明物體感知與精細控制的難題。據(jù)了解，銀河通用通過在仿真環(huán)境中生成海量透明物體數(shù)據(jù)——涵蓋不同厚度、不同碎裂形狀、不同光照條件下的玻璃碎片，讓機器人在虛擬世界中“見過”各種可能的透明形態(tài)，積累了豐富的感知經(jīng)驗。

同時，結合多模態(tài)感知融合技術，“小蓋”能夠捕捉到玻璃碎片微弱的反光邊緣和陰影變化，從而精準“看見”玻璃的存在，并快速規(guī)劃出最安全的抓取策略。更關鍵的是，模型賦予的力覺反饋能力，讓它在接觸玻璃碎片時，能夠?qū)崟r感知其硬度和滑動趨勢，以恰到好處的力度穩(wěn)穩(wěn)捏起碎片，既不會捏碎，也不會滑落。

這一技術突破，不僅支撐了春晚的精彩展示，更為機器人在家庭清潔、工業(yè)回收等場景中的透明物體處理，打開了全新的應用可能。

絕活三：貨架取貨——AstraBrain 大小腦協(xié)同在動態(tài)環(huán)境中精準抓取

在春晚舞臺上，“小蓋”需要從貨架上取下一瓶礦泉水。

這看似簡單的動作，實則暗藏玄機——水瓶被緊密排列在貨架層板之間，周圍商品間距極小，稍有不慎便會碰倒鄰品或抓取失敗。

這要求機器人必須同時處理三重難題：一是通過大腦精準判斷水瓶在貨架上的位置；二是用擬人的動作伸手拿到水瓶，并過程中不能碰倒周圍的商品；三是靈巧操作，水瓶上半身較細、下半身較粗，且通常被緊密卡位，直接平移取出極易卡頓。

AstraBrain 的強化學習框架讓“小蓋”在虛擬世界中經(jīng)歷了億萬次“取貨試錯”：碰到旁邊商品扣分，成功取下加分。經(jīng)過這樣的自我博弈，它“悟”出了一條人類都未必想到的最優(yōu)路徑——先以靈巧的手指輕輕扣住水瓶上半身的瓶蓋處，微微傾斜以避讓兩側(cè)鄰品，感知到阻力后順勢調(diào)整角度，再穩(wěn)穩(wěn)向外抽出。

這一過程不是預設軌跡，而是實時決策的結果。每一次扣動、每一次傾斜、每一次抓取，都是機器人在毫秒級時間內(nèi)根據(jù)當前環(huán)境做出的自主判斷。

絕活四：疊衣服——AstraBrain 對柔性物體的泛化靈巧操作

疊衣服，看似是人類日常生活中最普通的動作，卻是機器人操作領域公認的最大難題之一。究其原因，衣服屬于柔性物體，沒有固定的形狀，每一次拿起來的褶皺狀態(tài)、擺放角度都完全不同，無法提前預設折疊軌跡和抓取點，對機器人的實時決策和靈活操作能力提出了極高要求。

春晚現(xiàn)場，“小蓋”面對的是隨機擺放的T恤，沒有預設的折疊軌跡，沒有固定的抓取點。它需要實時判斷布料當前的褶皺狀態(tài)，預測折疊后的形態(tài)，并規(guī)劃出一系列抓、拉、折、壓的動作序列。

銀河通用的技術團隊介紹，AstraBrain 的解決方案是在仿真環(huán)境中生成數(shù)以萬計的柔性物體變形數(shù)據(jù)，讓機器人在虛擬世界中“見過”各種可能的褶皺形態(tài)，并學會從當前狀態(tài)推演出最優(yōu)操作路徑。當“小蓋”的手指輕輕撫平衣角、精準對折時，它不是在執(zhí)行程序，而是在調(diào)用海量仿真經(jīng)驗基礎上的實時決策——這正是“舉一反三”能力的終極體現(xiàn)。

絕活五：串烤腸——雙手協(xié)作與工具使用的雙重突破

AstraBrain 的端到端大模型架構，讓機器人的“大腦”能夠同時處理雙手的獨立指令流，并在執(zhí)行過程中實時調(diào)整。更關鍵的是，通過對海量仿真數(shù)據(jù)的學習，“小蓋”理解了“工具”的本質(zhì)：烤鉗不是需要被控制的“物體”，而是手的延伸，是完成任務的媒介。這種對工具操作的泛化能力，讓它能夠像人類一樣，拿到任何新工具都能快速上手。

02.

銀河星腦 AstraBrain ：拒絕“死記硬背”，掌握“舉一反三”

透過“小蓋”在春晚上的五大絕活，我們可以清晰地看到AstraBrain的核心哲學：與傳統(tǒng)機器人“機械記憶、固定執(zhí)行”的模式不同，它不靠對特定動作的死記硬背，而是讓機器人掌握一套可以遷移至任何新任務的通用能力，真正實現(xiàn)“舉一反三”，這也是具身智能與傳統(tǒng)機器人的核心區(qū)別所在。

AstraBrain 銀河星腦技術框架

為了更直觀地理解AstraBrain的“修煉邏輯”，我們以“小蓋”應用最廣泛的“貨架取物”為例，拆解它掌握一項新技能所經(jīng)歷的四大步驟：

第一步：人類少樣本示范

過去教機器人一個新技能，往往需要遙操作手把手地教成千上萬遍。

AstraBrain 徹底改變了這一模式。

它僅需少量人類示范，機器人便能理解任務的核心意圖，將這些動作“記住”，并在自身硬件上等效地展示出來。這是“小蓋”快速適應春晚舞臺復雜光線、多變道具擺放的基礎。

第二步：仿真數(shù)據(jù)合成

現(xiàn)實中學習效率太低、數(shù)據(jù)成本太高。

AstraBrain 的第二招，是把機器人扔進一個“虛擬世界”——高精度物理真實的仿真環(huán)境。

在這里，系統(tǒng)可以自動生成數(shù)萬種不同的場景：貨架擺法隨機變化、光照條件任意切換，并通過生成式模型批量產(chǎn)出擬人化的抓取動作。機器人通過在海量仿真數(shù)據(jù)中模仿學習，掌握了應對各種復雜情況的操作精髓。

第三步：強化學習閉環(huán)

僅有模仿，還不足以支撐極致的精細化操作和動態(tài)避障。

為此，AstraBrain 引入強化學習機制，讓機器人的末端執(zhí)行器在虛擬世界中進行高強度的“自我博弈”：碰到旁邊的商品就扣分，完美避障順利取出就加分。經(jīng)過億萬次這樣的試錯迭代，機器人自己“悟”出了一條連人類示范都未必能給出的最優(yōu)路徑——這就練就了春晚上那種“舉重若輕”的絲滑手感。

第四步：真實世界再“見習”

虛擬世界訓練得再好，回到物理現(xiàn)實也難免存在誤差。AstraBrain 修煉的最后一步，就是讓機器人在真實環(huán)境中進行少量實際操作，收集這些真機數(shù)據(jù)進行“微調(diào)”。這一步看似簡單，卻是徹底打通虛擬與現(xiàn)實隔閡的關鍵一躍。

03.

數(shù)據(jù)金字塔：從基石到塔尖的修煉邏輯

上述四步完成的基石，是銀河通用技術體系中虛實融合的數(shù)據(jù)基建—— “銀河星坊”（AstraSynth），其具體包括以下基層：

基石層（人類數(shù)據(jù)）：為機器人構建通用的任務認知，讓“小蓋”理解“什么是盤核桃”“什么是抓取”。

中間層（仿真合成數(shù)據(jù)）：通過海量、低成本、多樣化的虛擬數(shù)據(jù)，讓機器人在仿真中遍歷各種可能性，從而跨越虛實鴻溝。

塔尖層（真機實戰(zhàn)數(shù)據(jù)）：在虛擬訓練成熟后，用極少量但高質(zhì)量的真實世界操作數(shù)據(jù)，完成實戰(zhàn)場景下的最后打磨。

銀河星坊 AstraSynth 數(shù)據(jù)金字塔

銀河通用這套“虛擬仿真解決數(shù)據(jù)不夠、強化學習解決動作不準”的邏輯，是其具身智能技術能夠?qū)崿F(xiàn)突破的核心關鍵。這套邏輯不僅能用來完成貨架取物，同樣能用來盤核桃、疊衣服、串烤腸——正如春晚舞臺上“小蓋”所展現(xiàn)的那樣，它并不是學會了某一個孤立的動作，而是真正掌握了一種可以快速學習任何新技能的通用能力，這也是具身智能最核心的價值所在。

以盤核桃為例，一個能夠在真實世界中穩(wěn)定運行的快速盤核桃策略，背后有兩點關鍵支撐：1）在仿真環(huán)境中基于強化學習進行大規(guī)模并行訓練，獲得高性能的基礎策略；2）為彌合仿真與現(xiàn)實之間的動力學差異，引入在真實世界數(shù)據(jù)上學習得到的神經(jīng)動力學模型驅(qū)動的殘差策略網(wǎng)絡。

據(jù)技術團隊介紹，先通過基礎的系統(tǒng)辨識，結合廣泛的域隨機化，使策略在仿真中具備高速、靈活且對真實核桃形狀與真實物理參數(shù)具有魯棒適應性的閉環(huán)控制能力。隨后在真實世界中采集大量基礎策略在不同類型物體上運行時的輸入-響應數(shù)據(jù)，學習靈巧手逐關節(jié)的神經(jīng)動力學模型，從而刻畫并理解靈巧手在與物體交互過程中的真實動力學響應；最后基于該動力學模型訓練一個殘差網(wǎng)絡，對基礎策略輸出的控制指令進行調(diào)控，使真實世界中的執(zhí)行結果更貼近仿真中的預期。

基于上述核心技術，銀河通用最終打造出了一套能夠在真實世界中穩(wěn)定運行的快速盤核桃策略，而春晚上的精彩展示，正是這套技術實力的最佳佐證。

04.

技術引領：不斷迭代模型，持續(xù)定義行業(yè)新高度

值得注意的是，此次春晚上“小蓋”演示的四大絕活，僅僅是銀河通用在具身智能核心技術領域的部分亮相。作為全球范圍內(nèi)首家真正實現(xiàn)從“百億數(shù)據(jù)集”到“具身大模型”再到“機器人本體”全棧自研的具身智能企業(yè)，銀河通用在多個技術領域均實現(xiàn)了全球領先的突破，持續(xù)定義著行業(yè)發(fā)展的新高度。

在操作大模型領域，銀河星腦AstraBrain中面向零售場景的具身大模型的的 GroceryVLA，是全球首個面向零售場景的端到端具身大模型。該模型突破了傳統(tǒng)“視覺識別+軌跡規(guī)劃”分離的技術架構，實現(xiàn)了真正的端到端閉環(huán)控制，讓機器人“邊看邊做”，無需預先編程路徑，就能自主判斷商品位置和抓取角度。在2025世界人工智能大會上，搭載該模型的Galbot機器人不僅獲評大會“鎮(zhèn)館之寶”，更為國務院總理李強精準取送商品，完成了一場自主推理、零遙操的真實展示，贏得了高度贊譽。

在導航技術領域，銀河通用此前發(fā)布的導航基座大模型NavFoM，讓機器人第一次理解“移動的本質(zhì)”，實現(xiàn)了復雜場景下的小時級長程自主導航和動態(tài)避障能力，進一步補齊了機器人在大范圍空間中自主移動的技術拼圖。

而在靈巧操作這一行業(yè)公認的“卡脖子”難題上，銀河通用自主研發(fā)的AstraBrain中的靈巧手神經(jīng)動力小腦模型，更是實現(xiàn)了革命性突破，讓具身智能正式邁入能夠賦能萬億級工業(yè)精密應用的新階段。這一技術不僅支撐了春晚“盤核桃”的精彩表演，更在工業(yè)場景中展現(xiàn)出巨大的應用價值——過去需要人工完成的擰螺絲、修桌腿、精密裝配等精細操作，如今正在被搭載該技術的機器人逐步替代。據(jù)悉，在本次春晚節(jié)目中，銀河通用機器人正是依托該神經(jīng)動力模型，結合來自Sharpa的靈巧手硬件，完成了對核桃這一復雜物品的精細操控。

05.

結語

銀河通用機器人用一場精彩的春晚首秀，讓“遙不可及”的具身智能以如此生動、親切的方式走進千家萬戶，不僅向全球展示了中國具身智能的技術實力，也用實際行動證明：具身智能正在從概念走向現(xiàn)實，從實驗室走向大眾視野。

“小蓋”在春晚上的每一個靈巧動作，背后都是AstraBrain“銀河星腦”的強大支撐，是銀河通用在具身智能領域多年深耕的成果。此次攜手沈騰馬麗，以微電影這一新穎形式完成春晚首秀，不僅讓大眾直觀感受到了具身智能的魅力，更實現(xiàn)了“科技+文化”的融合，讓前沿技術以更接地氣、更具趣味性的方式觸達人心。

這場春晚首秀的真正意義在于，它證明了通用機器人的能力可以不再是“刻意表演”，而是基于通用技術模型的“真實能力”展現(xiàn)。當機器人的大腦學會如何學習，當它能在虛擬世界中遍歷億萬種可能再回到物理世界精準執(zhí)行——一個由智能機器人參與和服務的未來，已從馬年春晚的舞臺開始，悄然走進每一個人的煙火日常。

在春晚的另一個節(jié)目《山海尋夢》中，銀河通用最新產(chǎn)品工業(yè)重載機器人 Galbot S1 與航天衛(wèi)星、C919 等一同在《山海》中亮相，展現(xiàn)大國重器的風范。

這就是銀河通用在馬年春晚上交出的時代答卷。

（封面圖來源：中央廣播電視總臺《2026年春節(jié)聯(lián)歡晚會》）