在马年春晚的舞台上，一台名为“小盖”的银河通用机器人凭借一系列令人惊叹的操作成为全场焦点。从精准地盘核桃、捡拾玻璃碎片、货架取物，到熟练地叠衣服、串烤肠，它的动作流畅自然，仿佛拥有与人类无异的手部灵活性。更令人称奇的是，这些看似精心编排的表演，实则是机器人通过银河星脑AstraBrain自主决策系统实时完成的，而非预先设定的程序指令。
盘核桃这一任务对机器人而言充满挑战。核桃表面凹凸不平，重量分布不均，手掌握持时每根手指的受力点会随动作不断变化，稍有偏差便可能导致核桃滑落。要实现如此精细的操作，机器人需要具备极高的感知能力和动态调整能力。
银河通用团队为攻克这一难题，开发了AstraBrain中的灵巧手神经动力学小脑模型。该模型通过“虚拟训练+现实纠偏”的双阶段学习方式，让机器人逐步掌握盘核桃的技巧。在虚拟世界中，机器手通过海量模拟练习，接触各种尺寸和重量的虚拟核桃，通过不断试错形成一套适应性强的基础操作模式。这一过程如同人类在脑海中反复演练动作，为实际操作打下坚实基础。
然而，虚拟训练与现实环境存在差异。为弥补这一差距，研究人员让机器手在真实场景中接触实物，积累对摩擦力、机械误差等物理特性的感知经验。当机器人实际盘核桃时，系统会结合这些真实数据，在后台微调动作指令，确保操作精准无误。这种“虚拟练招式、现实找手感”的融合训练方式，使机器手最终能够像人类一样熟练地完成盘核桃任务。
