Galbot ramasse 153 millions de dollars pour commercialiser le G1 semi-humanoïde

Galaxy General Robot Co., également connu sous le nom de Galbot, a terminé cette semaine un cycle de financement de 1,1 milliard de RMB, soit environ 153 millions de dollars. La société a déclaré que cela apportait son financement total à environ 335 millions de dollars levé au cours des deux dernières années.

En mars, Galbot a publié son robot phare, le G1. Le semi-humanoïde manipulateur mobile Comprend des roues et deux bras. Il est conçu pour automatiser les stocks, la réapprovisionnement, la livraison et l’emballage. La société a dit que c’était intelligence artificielle Les modèles permettent à G1 de gérer 5 000 types de marchandises différents.

Galbot a déclaré que le robot ne prenait qu’une journée pour se déployer dans un nouveau magasin. Actuellement, près de 10 magasins à Pékin ont déployé le robot. L’entreprise prévoit de la déployer dans 100 magasins à travers le pays au cours de l’année.

Fondée en mai 2023, Galbot utilise des ensembles de données d’action synthétique simulés pour les données pré-formation et réelles pour la post-formation. La base de Pékin entreprise a déclaré que cette approche conduit à l’itération rapide de la technologie de grande modèle incarnée dans le monde entier.

VLA Models Power G1 Robot

Galbot dit Il a développé trois modèles propriétaires d’action visuelle (VLAS). Le premier, publié en janvier 2025, est Graspvla, que la société a décrit comme un modèle incarné «de bout en bout» qui est pré-formé sur des données synthétiques simulées.

Aussi, Galbot a dit que c’était travailler avec Nvidia ISAAC SIM, et le modèle peut atteindre une généralisation zéro-tir avec uniquement la pré-formation.

Ensuite, il a créé Groceryvla, un modèle pour vente au détail commercialisation. Galbot a déclaré que ce modèle résout deux défis clés dans des environnements de vente au détail complexes:

• Prise intelligente de nombreux objets: Dans un scénario impliquant des marchandises complexes et densément empilées, le modèle n’a pas besoin d’ajuster les paramètres pour chaque produit séparément, a déclaré Galbot. Qu’il s’agisse de sacs mous, de boîtes dur, de bouteilles, de contenants en verre, d’emballage en plastique ou plus, le modèle permet aux robots de saisir avec précision l’article, a affirmé la société.
• Haute efficacité dans l’adaptation des scènes: Galbot a déclaré que le modèle a de fortes capacités de prise de décision autonomes, telles que la sélection dynamique de la cible de fonctionnement optimale. Il a également des capacités d’anti-interférence, ce qui signifie qu’elle peut gérer le déplacement accidentel ou le déversement de marchandises. Plus important encore, il ne nécessite aucune scène de pré-collecte pour se déployer.

Enfin, Galbot propose TrackVla, un niveau de produit navigation modèle. La société a déclaré qu’elle pouvait effectuer une gamme de tâches, notamment la perception de l’environnement visuel pur, la compréhension des commandes en langage naturel, la généralisation de l’échantillon zéro dans des scènes complexes, suivant des cibles très dynamiques, etc.

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Galbot investit dans la collaboration

Catl and Puquan Capital a dirigé le tour de financement de Galbot. Les autres investisseurs comprenaient la Chine Development Bank, la Chine Development Bank Science and Technology Innovation Fund, Beijing Robot Industry Fund, Qiming Venture Partners, etc.

Catl était l’investisseur stratégique de base. Les entreprises prévoient de collaborer à l’élaboration d’applications pour le grand modèle de Galbot Intelligence Intelligence de Galbot et de la promouvoir.

Galbot a également travaillé pour renforcer ses liens avec le automobile industrie. Le mois dernier, ça annoncé une coentreprise avec Boyuan Capital, une filiale du géant industriel mondial Groupe de bosch. La startup a également signé un mémorandum stratégique tripartite avec Bosch China et Boyuan Capital.

Les partenaires ont déclaré qu’ils se concentreraient sur l’industrie fabrication et la promotion conjointe des applications commerciales pour les robots intelligents incarnés.