北京
中国商报（记者 赵熠如 文/图）当人形机器人具备搬运、分拣、安装等各项技能时，行业关注的问题也正在发生变化：大家对机器人的期许不再只是“能干活”，而是能以足够低的成本和可靠性，在成千上万个不同场景中复制。
近日，在2026世界机器人大会举办期间，银河通用创始人兼首席技术官王鹤在接受媒体采访时表示，具身大模型或人形机器人能否真正落地，最终要看它能不能成为一款“好用且具有普遍适用性的产品”。在他看来，具身智能走向大规模商业化，需要基础模型、后训练效率和硬件可靠性同时成熟。
银河通用创始人兼首席技术官王鹤。
首先是基础模型的能力。王鹤认为，具身智能商业化的第一个关键，在于基础模型能否达到ChatGPT或GPT-4在数字世界中展现出的能力水平。
按照王鹤的判断，当前具身智能基础模型的整体水平，大约相当于当年的ChatGPT-2。“现阶段，模型还不具备在零样本条件下直接进入各行各业完成所有任务的能力，因此仍然比较依赖针对特定行业开展进一步的中训练，并针对难度较大的任务进行后训练。”王鹤说。
后训练效率的提升变得很重要。“目前的问题在于，后训练仍然需要专业人员参与，也需要投入较多研发资源，因此还不能立即在所有行业中进行超大规模部署。”王鹤说，“这正是我们需要继续提升基础模型能力、进一步降低后训练需求的原因。随着投入产出比不断提高，行业的应用规模有可能实现从千台、万台到十万台、百万台的数量级跃升。”
为了降低这一门槛，银河通用推出了WAM-TTT世界动作模型测试时后训练框架。按照王鹤的介绍，客户可以拍摄实际作业视频，“不需要任何标注，不需要任何遥操作”，便可以利用视频对基础模型进行后训练，使模型获得在客户场景中完成任务的能力。
硬件可靠性是容易被企业忽视的要素之一。相比展会上的短时演示，进入工厂等商业场景的机器人，需要长时间连续工作，并保持操作准确性和机械稳定性。
“银河通用从2024年12月开始率先进入药房场景。目前，我们的机器人已经在北京、上海、广州、深圳等城市的近百家药房中累计拣药超过100万盒。经过硬件与模型的长期磨合，机器人已经实现了较长时间的无故障运行。目前，无机械故障运行时间已经达到一年半，我们还会继续朝三年、五年的目标努力。”王鹤说。
值得一提的是，王鹤强调，目前的具身大模型不存在所谓“失控”的问题。
“具身大模型目前的主要训练方向，是增强机器人的操作能力，并不是训练它的思想或自由意识。因此，目前的模型不存在所谓‘失控’的问题。它接受的所有训练，都是为了按照人的指令完成任务。”王鹤说。
“举个例子，我们的机器人在药房已经抓取了100万盒药，没有抓错一盒。原因在于，我们要求模型在处理每一盒药时，都必须核对药品图片、名称、条形码和追溯码。只有全部检验通过，才能把药品放入包装袋。”他说，“经过这样的训练，机器人不会跳过任何步骤。相比之下，人反而可能在疲惫或过度自信时省略流程，但机器人不会主动偷懒。”
不过，王鹤也表示，从更长远的角度来看，人工智能是否可能受到挟持、是否会有人恶意向人工智能注入有害数据等，确实值得关注。人工智能安全治理是数字世界大模型和物理世界大模型共同面临的问题，需要通过法律法规以及国际协作共同加以约束。
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