或于央视春晚“露脸”的人形机器人企业再锁定一家。1月25日，央视披露，银河通用成为2026年春节联欢晚会指定具身大模型机器人。
而在此之前，1月23日，“追觅系”机器人企业魔法原子，也成功认领成为央视春晚的机器人战略合作伙伴之一。
21世纪经济报道记者向银河通用方面询问春晚表演和互动方式，但对方表示暂不便回复。
“京圈”机器人企业狂揽近8亿美元
自宇树科技人形机器人表演一炮而红之后，央视春晚已然成为部分具身智能企业暗自较劲的高光舞台。
而银河通用虽被认为是人形机器人“准第一梯队”企业，但在春晚之前，尚无宇树、智元、众擎等机器人企业获得过的“破圈时刻”。
不过，相比以上知名企业，银河通用却以一级市场的海量融资与极高估值而成为资本圈关注的对象。
资料显示，银河通用成立于2023年5月，公司位于北京，聚焦通用机器人产品的研发和销售。
从履历来看，公司与北京大学、中关村方面渊源较深，公司联合创始人王鹤为斯坦福博士，北大前沿计算研究中心助理教授，博士生导师，北大-银河通用具身智能联合实验室和北京智源人工智能研究院具身智能研究中心主任。
另一位联合创始人姚腾洲毕业于北京航空航天大学机器人研究所。师从机器人行业泰斗、中关村智友研究院院长王田苗教授，拥有扎实的专业背景。
同时，银河通用在北京、深圳、苏州、香港设有研发中心，与北京大学、北京智源人工智能研究院、宣武医院、北京中关村学院分别成立了联合实验室/研究中心等。
作为一家初创企业，银河通用成立不足三年，已经累计获得四轮融资。
其中，2024年6月，公司天使轮融资即获得来自蓝驰创投、经纬创投、源码资本、美团等在内知名投资方的合计7亿元人民币融资。同年11月，银河通用再获5亿元人民币融资，开启融资首年即获得12亿元人民币。
2025年，具身智能行业融资呈现典型的两极分化局面，单笔融资呈现小而散的格局。但银河通用两轮融资又获得满堂彩，其中由宁德时代公司战投及宁德时代旗下溥泉资本领投的11亿融资于去年6月完成。同年12月，银河通用官宣完成一轮3亿美元融资，中国移动链长基金领投，中金资本、中科院基金、苏创投、央视融媒体基金、天奇股份等产业和地方性投资者纷纷入局。
从融资经历来看，银河通用在初创阶段即获得约8亿美元融资，总融资在中国具身智能行业规模，仅次于已经完成港股上市并进行多轮再融资的优必选（约9.5亿美元）。估值方面，在去年12月完成融资之后，银河通用估值来到约200亿元人民币。而按照宇树、智元等公司市场预估末轮估值120亿元和150亿元计算，银河通用估值甚至高于前两者。
一款机器人打天下
值得注意的是，在过去三年中，大量头部人形机器人企业在展览、教研、消费场景、制造业车间等均有各自主要抓手。
但目前绝大部分机器人解决方案落地依托遥操和固定程序算法。而鉴于相关企业融资规模的限制，算力投入的瓶颈，持营经济性的考量等，大部分人形机器人企业“端到端”具身智能暂时未进行大额投入。
相比之下，“多金”银河通用则明确宣称瞄准具身多模态大模型通用机器人，其在业内并不多见。
据记者向银河通用方面了解，公司目前主要订单围绕工业制造领域进行，其次在智慧城市、即时零售仓储领域也在攫取市场。
在产业落地层面，银河通用已与宁德时代、博世集团、丰田汽车、韩国现代、北汽集团、上汽集团、极氪汽车、长城汽车等国内外头部车企与制造业龙头建立深度合作关系，率先实现人形机器人在工业场景中“进厂自主干活”。
此外，银河通用与全球知名汽车Tier博世旗下国内投资平台博原资本合资成立“博银合创”，聚焦具身人工智能在工业自动化领域的规模化应用。
在具体订单层面，银河通用机器人与百达精工签署战略合作协议，围绕复杂精密制造场景开展深度协同，计划在百达精工及其产业生态内部署超过1000台具身智能机器人，推动人形机器人在工业场景的批量化落地。
智慧城市服务方面，银河通用正在尝试落地完全自主机器人运营与值守，打造人与机器人“零距离”交互的智慧零售与城市服务终端。
而在即时零售仓储领域，银河通用在2024年底与爱博医疗联合推出全国首家24小时智慧医疗门店。至今已在北京、上海、杭州、深圳等全国范围内数十个零售仓规模化部署，实现自主拣货、打包全流程等功能。
除此之外，银河通用还在康养医疗方面布局，与宣武医院等知名三甲医院开展深度合作，推动人形机器人在病房辅助、药房管理与智慧导诊等场景落地。
值得注意的是，银河通用的所有场景涉足，目前均依赖其GALBOT G1具身大模型机器人实现落地——其与智元机器人采用不同机器人处理不同应用场景的思路形成鲜明反差。
银河通用官网显示，GALBOT G1高度为173厘米，体重85公斤，续航时间达到10小时，末端负载达到5公斤。而与其他“同行”通用人形机器人头牌不同，GALBOT G1移动方式主要采用轮式基座，其几乎是传统协作机器人与AMR机器人的结合体。
虽然舍弃双腿意味着GALBOT G1在无规律通用场景中无法自如行动，但轮式移动却意味着机器人有着相对更低的故障率和更长续航，能更易在结构化或半结构化场景中解决实际问题。
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