Galbot 是实体智能和机器人领域的全球领导者，它正在将 NVIDIA Jetson AGX Thor 集成到其 G1 Premium 机器人中，该机器人最近在世界机器人大会 (WRC) 上展示。作为该行业的早期采用者之一，Galbot 正在利用 Jetson Thor 来提升性能，解锁更快速、更流畅、更智能的自主性，同时为零售、医疗保健和物流领域的部署设定新基准。

Galbot 借助 Jetson Thor 开启机器人新时代

通过集成 NVIDIA Jetson Thor，Galbot 显着提高了通用机器人技术的标准，加速了其发展路线图，并展示尖端计算如何直接转化为更强的自主性和更广泛的商业部署。

基于 Jetson Thor 构建的 G1 Premium 已经在速度、流畅性和实时推理方面取得了重大进展。人工智能计算量提高 7.5 倍Galbot 的机器人与上一代 NVIDIA Jetson Orin 相比，能源效率提高了 3.5 倍，现在可以执行复杂的规划和运动，其精确度重新定义了实体智能的可能性。

“我们的 G1 Premium 现在运行在 NVIDIA Jetson Thor 上，已经在速度和实时推理能力方面取得了显着进步，”Galbot 创始人兼首席技术官王鹤教授表示。 “这种早期采用使我们能够将我们专有的 VLA 模型推向现实世界能力的新水平。”

这种集成的影响在世界机器人大会 (WRC) 上得到了充分展示，Galbot 的 G1 Premium 展示了流畅的运动控制、无缝导航和精确漂移，赢得了与会者的认可，被称为“最快的人形机器人工人”。这次演示凸显了加尔博特在突破现实世界中的具身智能极限方面的领导力

高博特在世界人形机器人运动会上夺得金牌

完全自主参赛，不依赖远程操作，高博特从预赛到决赛每一轮都名列第一，最终以10分22秒的完美成绩夺得金牌，获得336分，领先亚军160多分。在挑战赛中，Galbot 成功快速、准确地从多层货架中识别并检索处方药物，展示了其将嵌入式 AI 转化为医疗保健等现实世界、高风险场景的独特能力。

Galbot 的技术基础：Sim2Real 和 Embodied AI 基础模型

Galbot 成就的核心是其独特的 Sim2Real 方法，利用基于 NVIDIA Omniverse 构建的开源机器人模拟和学习框架 NVIDIA Isaac Sim 和 Isaac Lab。通过使用大量预- 在大规模、高质量的合成数据集上进行训练，仅使用最少的真实数据进行改进。这种方法大大减少了对昂贵的现实世界收集的依赖，同时显着提高了复杂环境中的通用性。

在此基础上，Galbot 开发了其专有的 VLA 技术——GraspVLA、TrackVLA 和 GroceryVLA——世界上第一个端到端具体化 AI 基础模型系列。它们共同为 Galbot 机器人提供了零次抓取、自主导航和高密度零售操作能力，从而在动态环境中实现流畅、类人的性能。

通过利用 NVIDIA 的先进模拟框架，Galbot 创建了世界上第一个数百亿规模的数据集，用于抓取操作和可变形物体操纵。这些广泛的综合数据集（涵盖各种物理环境中的刚性和柔性物体）确保 GalbotVLA 大型模型可有效泛化，并在实际应用中表现出卓越的鲁棒性。

OpenWBT_Isaac：推进人形机器人远程操作
作为清华大学、上海启智研究院和 Galbot 的共同努力，推出了OpenWBT_Isaac，作为仿真中人形机器人全身远程操作的专用平台。 OpenWBT_Isaac 基于 NVIDIA 强大的 Isaac Sim 和 Isaac Lab 模拟功能构建，继承了 OpenWBT 系统（全球首个开源类人机器人全身远程操作系统，由同一团队开发；GitHub 链接）的全身远程操作优势。

通过集成 NVIDIA L20/RTX 5880 Ada GPU 加速和虚实融合仿真技术，OpenWBT_Isaac可实现多种机器人模型的快速部署、高效数据采集、跨平台兼容。这一创新平台为将研究突破转化为现实应用提供了强有力的支持，以无与伦比的效率推进仿人机器人能力。

从技术到现实世界部署

在 Sim2Real 方法和大型 VLA 模型的支持下，Galbot 机器人已在由 Galbot G1 提供支持的北京 10 多家智能药房中运行，并计划到今年年底扩展到全国 100 多个地点。这些机器人提供无摩擦、完全自主的服务，展示了合成数据驱动的实体智能如何转化为现实世界的影响。

此外，Galbot 还与博世集团等领先制造商合作，在智能生产中部署其由人工智能驱动的实体机器人平台，用更智能、适应性更强的解决方案取代传统的预编程机械臂。