全球首个人形机器人通用小脑 GPT 模型：银河通用发布 AstraBrain-WBC 0.5

6月19日，银河通用机器人正式推出全球首个人形机器人通用小脑GPT基础模型——AstraBrain-WBC 0.5。作为银河星脑（AstraBrain）技术体系的关键拼图，该模型聚焦于机器人“通用小脑”的基础设施级能力建设，首次在人形机器人运控领域验证了类似GPT的Scaling Law：当数据与模型规模同步扩展时，运动能力持续提升，泛化性与稳定性显著增强。这意味着人形机器人运动控制正从“单技能训练”走向“基础模型时代”。

2万小时人类动作数据，构建全球最大人形机器人运动语料库

AstraBrain-WBC 0.5的训练根基是一套行业最大规模的动作数据集。银河通用联合研究团队累计汇聚约2万小时人类动作数据，等效约20亿帧画面，数据规模比肩GPT-1时代。该语料库覆盖舞蹈、运动、日常行为、工业操作、协作搬运等丰富场景，尤其注重长尾动作——如复杂舞蹈、高动态运动、快速转向、跌倒恢复等，为模型提供了远超传统重复行走数据的人体运动先验。基于此，模型参数规模扩展至8040万级别，成为全球首个达到GPT-1量级的人形机器人全身实时运控大模型。

Transformer架构+动作专家蒸馏，突破传统运控瓶颈

长期以来，人形机器人运控模型多依赖浅层MLP网络，容量有限且难以随数据增长而提升。AstraBrain-WBC 0.5首次将GPT式Transformer架构引入机器人运控领域，使其不再仅关注当前时刻运动，而是能结合过去连续动作历史，对未来趋势进行实时预测与控制。同时，研究团队构建了由384个动作专家组成的运动先验库，通过蒸馏训练将其融合为统一控制模型，实现从“专家技能集合”到“通用运动基础模型”的跃迁。数据显示，随着数据规模从百万帧扩展至20亿帧，模型零样本跟踪误差持续下降，成功率从83.26%提升至92.58%。

全身协同、毫秒响应，零样本完成篮球、拳击等高动态动作

在真机测试中，AstraBrain-WBC 0.5展现出四项此前难以兼顾的核心能力：

• 更高自由度的全身协同控制：在29自由度机器人上实现手脚联动、重心切换与身体协调，完成协作搬运等复杂任务。
• 零样本高动态泛化：篮球投篮、拳击、舞蹈、翻身起立等训练集中从未出现的高动态动作，机器人可直接执行，无需单独重新训练。
• 毫秒级实时响应：经工程优化后，单张RTX 4090显卡上端到端推理延迟低于1.5毫秒，整套动捕链路延迟小于20毫秒，满足50Hz实时闭环控制。
• 前所未有的鲁棒性：在快速运动、重心剧烈变化、复杂接触切换等场景中保持稳定，有效抵抗外界扰动。

数据生产、危险作业、创意跟踪——商业化想象空间打开

作为运动控制的基座模型，AstraBrain-WBC 0.5在产业场景中释放多重价值：

• 高质量VLA数据采集：基于其稳定泛化的全身控制与灵巧操作能力，研究机构和开发者可轻松采集海量操作数据，反哺上层大脑模型训练。
• 实时全身遥操作与危险区域作业：支持人类实时遥操作，使机器人率先进入火灾、辐射、高危环境执行探测、处置与救援任务，做到“人不能及，我先到”。
• 创意内容实时跟踪：结合动作驱动，实现“即想即有”的复杂动作演绎，为影视、娱乐、教育等领域提供低门槛动作生成方案。

全面开源，邀全球开发者共建机器人基础模型生态

与GPT推动人工智能生态繁荣类似，银河通用机器人将AstraBrain-WBC 0.5视为机器人运动基础模型发展的重要起点。目前，相关论文、代码与技术成果已全面开源，向全球开发者开放。这一举措旨在降低人形机器人运控研发门槛，吸引学术界与产业界共同探索运动控制的基础模型范式。对具身智能产业而言，AstraBrain-WBC 0.5的出现补齐了从认知到执行的闭环，使人形机器人从“可演示”走向“可部署、可持续运行”，为零售、工业、服务等场景的规模化落地提供了底层能力支撑。