Touch · Think · Trust

將手臂、雙手與底盤視為一個整體來感知、規劃和控制的人形機器人，能適應新任務，並在環境變化時持續運作。

僅靠視覺無法掌握接觸瞬間發生的一切，而此時的力、壓力與振動，正決定了夾取能否穩固。TSF-85 直接在指尖讀取壓力、振動與方向，並由專為連續生產中數百萬次循環而設計的工業級夾爪提供支撐。

Humanoid Control Packages 以安全優先的配置，為研究實驗室提供雙足行走能力與 VLA 資料蒐集系統，讓研究從第一天就開始。

了解這三層能力如何結合，推動 Physical AI 從展示走向部署。

The Proven Hand: Unlocking Physical AI Data with 30,000+ Deployed Grippers

The Brain: A Generalist Brain Model for Humanoid Robots

The Body: Ready for Research from Day 1

• 硬體基礎：為何 30,000 多次成功部署，對 AI 可靠性與持續資料蒐集至關重要（高稼動率、IP 防護等級的耐用性）。
• 釋放「手」的資料：TSF-85 觸覺感測器（壓力、1000 Hz 振動、方向）如何從您早已信賴的夾爪中擷取豐富的多模態資料。
• 無縫銜接模擬與現實：運用 Robotiq 開源的 Contact Core（Isaac Sim 資源、ROS 2、豐富接觸資料 API），更快訓練模型，並部署到久經驗證的硬體上。

• 一個大腦，全身智慧：Galbot 的 AstraBrain 如何整合感知、推理、規劃與全身控制，實現協調一致的人形機器人行為。
• 打造通用具身基礎模型：Galbot 打造能適應多元任務與環境之機器人智慧的方法。
• 從模型到真實世界的自主能力：通用智慧如何在零售、工業、物流等真實場景中，轉化為實用的自主能力。

• 人形機器人研究為何尚未開始就停滯：團隊花費大量寶貴時間，只為讓人形機器人穩定站立與行走，而每一次跌倒，都讓機器人與周遭人員面臨風險。
• 穩穩站立的人形機器人：Bipedal Locomotion Package 如何在被推擠或碰撞後恢復平衡，並在斜坡與不平整地面上穩定行走。
• 第一天就投入研究：VLA Data Collection System 如何讓您的實驗室立即開始蒐集訓練資料。