商超里货架密集、商品繁多，分拣抓取总是又慢又容易出错；工业车间里，汽车零件分拣要分辨近似零件，遇到深筐作业或人为干扰更是麻烦不断。如果你也在为这些分拣问题发愁，不妨来看看银河通用的 Galbot AI 机器人，它在复杂场景下的表现或许会让你眼前一亮，继续往下读，了解它如何破解分拣难题。
Galbot 作为一款高效的 AI 机器人，核心优势在于搭载了端到端具身大模型 GroceryVLA。这个模型让它拥有了强大的环境适应和任务处理能力，不需要复杂的预设程序，就能根据实时感知到的信息做出判断和动作，大大提升了在复杂场景中的操作灵活性。
在真实商超场景中，货架排列紧密，几乎没有空隙，而且 SKU（商品种类）众多，不同商品的形状、大小、包装差异很大。但 Galbot AI 机器人能在这里自如作业。
它能自主识别货架上的各种商品，不管是瓶装饮料、盒装零食，还是袋装日用品，都能准确辨认。更厉害的是，它不需要提前规划路径，就能在狭窄的货架之间灵活移动，找到最佳的抓取角度。抓取时动作稳定，不会碰倒周围的商品，即使是易碎的玻璃瓶装商品，也能稳稳拿起，大大提高了商超分拣、补货的效率。
在工业领域，Galbot AI 机器人同样表现出色，尤其在汽车零件 SPS 分拣工作中。面对种类繁多、外观相似的零件，它能精准识别目标工件，哪怕是细微差别的近似零件，也能准确分辨，避免分拣错误。
进行深筐作业时，它能自主避开筐内的其他物品，精准抓取深处的零件，不会碰倒周围工件。更让人放心的是，它能应对人为 “捣乱” 情况，比如有人调换了工件筐的位置，或者故意弄乱筐内的工件，Galbot 都能快速适应变化，重新识别并完成抓取任务，保证分拣工作不中断。
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应用场景
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传统分拣方式
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银河通用 Galbot AI 机器人
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商超密集货架
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依赖人工，效率低、易出错
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自主识别抓取，无需路径规划，灵活高效
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汽车零件 SPS 分拣
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近似零件易混淆，受干扰后需重新调试
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精准分辨近似零件，抗干扰能力强，稳定作业
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Galbot 在商超能识别多少种商品？
答：由于搭载了强大的 GroceryVLA 模型，它能识别市面上绝大多数常见商品，且能通过学习不断增加可识别的 SKU 数量。
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工业场景中，Galbot 的抓取精度能达到多少？
答：在汽车零件分拣中，抓取精度可控制在毫米级，能满足工业生产对零件分拣的高精度要求。
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7月27日 
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