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

银河通用机器人通过官方公众号推出AstraBrain-WBC 0.5，这是全球首个人形机器人通用小脑GPT基础模型，填补人形机器人全身实时运动控制基础模型领域空白，相关技术成果现已开源。

该模型属于银河星脑 AstraBrain 技术体系，依托2万小时、合计20亿帧人类动作数据完成训练，参数规模达8040万，是业内首个达到GPT-1量级的人形机器人全身运控大模型。团队首次在机器人运动控制领域验证出类似大模型的Scaling Law缩放规律：训练数据由200万帧扩充至20亿帧时，模型动作执行成功率从83.26%提升至92.58%，零样本动作跟踪误差持续降低。

在机器人技术体系中，“大脑”负责环境感知、任务理解与决策，而“小脑”承担全身运动协同执行工作。AstraBrain-WBC 0.5可在毫秒级完成全身数十个自由度协同控制，让机器人在复杂环境下稳定平衡、抵御外力扰动，流畅完成高动态、高精度操作任务。

技术架构上，模型采用GPT式因果Transformer架构，将机器人全身运动控制转化为时序连续预测任务，依托历史动作预判后续运动轨迹，实现全新动作零样本泛化。实测数据显示，对比传统MLP、TCN等基础架构，该模型在动作误差、速度误差、关节精度等多项核心指标全面领先，无需提前编程训练，就能自主完成篮球、拳击、舞蹈、搬运等从未见过的复杂动作。

对比多代基线模型测试数据可见，随着模型参数量与训练数据同步扩容，机器人运动稳定性、泛化能力持续提升，打破传统机器人单任务定制控制方案的局限。过往人形机器人大多仅能复现提前录入的动作，该模型实现分布外陌生任务自主适配，大幅降低机器人场景部署成本。