還記得小時候科幻電影裡，那些能幫忙買藥、搬貨、甚至上工廠生產線的人型機器人嗎？
這些畫面看似遙遠，但在 2025 年的北京，「Galbot」已經用實力證明：這不再只是幻想。
這篇文章要帶你看清楚——Galbot 如何憑藉 Sim2Real 技術從賽場拿下冠軍，並快速推進到真實藥局與產線的應用。讀完後，你不只會知道技術的亮點，還能理解這波浪潮背後，為什麼連 Bosch、NVIDIA 都加入戰局。一、北京的舞台：人型機器人的「奧運會」
今年 8 月，北京舉辦了第一屆 World Humanoid Robot Games，號稱是「人型機器人的奧運會」。
來自 16 個國家、超過 280 支隊伍、500 多台機器人齊聚一堂。比賽項目五花八門，從足球、清掃到藥物分揀。
在這麼大的競技舞台上，Galbot G1 機器人以「全自主操作」拿下了 Robot Skills Challenge 冠軍。它花了 10 分 22 秒完成任務，得分 336 分，比亞軍整整高出 160 分以上。
這不是小勝，而是一種「技術代差」。對觀眾來說，這是一場震撼：原來人型機器人已經可以自己動腦、動手，完成現實世界的複雜挑戰。
二、關鍵突破：Sim2Real 技術是什麼？
Galbot 的核心祕密，就是 Sim2Real（模擬到現實）技術。
傳統的機器人訓練，必須收集大量現場資料，不僅貴，還常常受限於場地與安全。
Galbot 的做法是：
- 在模擬環境中先生成龐大的數據集，讓機器人「練基本功」。
- 再用少量的真實世界資料進行微調，確保能夠落地。
這種方式大幅縮短訓練週期，也讓機器人在面對新環境時能快速適應。
而且他們還針對不同場景設計了 三個 VLA 模型：
- GraspVLA：專門學習如何抓取物品。
- TrackVLA：專注在導航與路徑規劃。
- GroceryVLA：特別針對零售、藥局情境。
換句話說，Galbot 不只是造一個「萬能大腦」，而是讓機器人學會分工合作的「專業技能」。
三、硬體升級：NVIDIA Thor 的加入
除了演算法，Galbot 在硬體也有重大突破——它是世界上第一個整合 NVIDIA Jetson AGX Thor 的人型機器人。
這顆新平台讓計算效能提升 7.5 倍、能效提升 3.5 倍。
對比實際效果：
- 過去機器人可能需要「想半天」才能判斷物品位置，
- 現在可以接近「即時」做出反應。
在比賽現場，有觀眾甚至形容 G1 是「跑得最快的人型機器人工作者」，因為它的動作幾乎沒有機械卡頓感，而是流暢又自然。
四、走出賽場：藥局與工廠的真實場景
比賽結束後，Galbot 並沒有停留在「展示型選手」的角色。
目前它已經在 北京 10 多家藥局部署，負責藥品分揀和領藥協助。年底前，官方目標是擴展到 全國 100 家藥局。
更進一步，Galbot 還和 Bosch 合作，把 G1 導入智慧工廠。對比傳統工業機械手臂，G1 更能靈活應對變動工序，也能處理多樣化的生產需求。
這表示人型機器人正從「單點展示」走向「商業模式」。藥局的落地，是消費端的驗證；工廠的應用，則是 B2B 市場的切入。
五、平台與生態：打造開放式加速器
Galbot 也不是單打獨鬥。它和 清華大學、上海啓智研究院共同推出 OpenWBT_Isaac 平台，支援跨平台模擬、全身遠端操作與數據收集。
這個平台採用 NVIDIA L20 與 RTX 5880 Ada GPU，目的是讓更多開發者能「直接在模擬世界裡練兵」，再快速轉換到實體機器人上。
某種程度上，這就像是幫人型機器人建立一個「App Store 生態圈」，讓不同應用可以快速孵化。
六、對我們的啟示
Galbot 的故事提醒我們：
- 人型機器人已經不是實驗室玩具，而是正要進入生活的勞動力。
- Sim2Real 技術讓它們訓練成本大幅下降，商業落地變得可能。
- 全球大廠如 Bosch、NVIDIA 都已經開始佈局，這條供應鏈勢必會擴散。
對台灣產業來說，這其實是一個機會。
無論是伺服馬達、減速機、鋁合金結構件，還是 AI 軟體服務，台灣的中小企業都有可能切進這波浪潮。
結語
從北京賽場上的驚艷奪冠，到藥局和工廠的實際部署，Galbot 正在把「人型機器人」四個字，從未來式變成現在進行式。
當我們在新聞裡看到它的時候，或許會心想：「離我們還很遠吧？」
但當你下次走進藥局、或在工廠看見它時，你會發現——這場革命，其實比我們想像得更快到來。
