全球首个人形机器人通用小脑GPT模型发布参数8040万
银河通用机器人公司发布了全球首个人形机器人通用小脑GPT基础模型AstraBrain-WBC0 5。该模型基于2万小时人类动作数据训练，参数规模达8040万，首次构建了面向全身实时运动控制的通用基础模型。其发布验证了机器人运动控制领域也存在类似GPT的“缩放定律”，随着数据量增大，模型性能显著提升
人形机器人运动控制领域迎来里程碑式突破。2025年6月19日，银河通用机器人公司正式推出了全球首个面向人形机器人全身实时运动控制的通用小脑GPT基础模型——AstraBrain-WBC 0.5。该模型首次构建了专用于人形机器人全身协同运动的通用基础模型，标志着机器人运动控制正式迈入“大模型”时代。
如果说机器人的“大脑”决定了它如何理解外部世界，那么“小脑”则决定了它如何在真实物理空间中高效行动。AstraBrain-WBC 0.5正是扮演了“小脑”这一关键角色，其核心能力在于支撑毫秒级时间内完成全身数十个自由度的协同控制，使机器人能够在复杂环境下维持平衡、抵抗外界扰动，并持续执行高动态、高精度的动作任务。
基于2万小时人类动作数据训练
此次发布的模型采用了目前全球规模最大的训练数据集，基于2万小时的人类动作数据进行训练，参数规模达到8040万。银河通用机器人官方表示，这是行业内首个达到GPT-1量级的人形机器人全身实时运控大模型。
验证机器人运动控制的“缩放定律”
该模型的成功推出，首次在机器人运动控制领域验证了类似GPT的“缩放定律”（Scaling Law）。实验数据表明，随着训练数据从200万帧扩展至20亿帧，模型的任务成功率从83.26%显著提升至92.58%，同时零样本跟踪误差持续下降。这一发现为未来更大规模模型的研发提供了关键理论依据。
在技术架构层面，AstraBrain-WBC 0.5采用了GPT风格的因果Transformer架构，创新地将机器人全身控制重新定义为连续序列预测问题。这使得机器人能够结合过往的动作历史信息，更准确地预测未来的运动趋势，从而实现对复杂动作的流畅、精准执行。
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