Galbot（銀河通用）｜G1・S1・ET1の違いとCATL・百達精工の導入事例

2026年10月25日2026年10月28日

Galbot（中国名：銀河通用机器人）は、2023年に北京で設立されたロボット企業です。車輪で移動する双腕機G1、重量物向けのS1、二足歩行のET1に、自社の基盤モデルAstraBrainを組み合わせ、小売・製造・物流の現場へ展開しています。

2026年6月にはCATL（寧徳時代）が、S1を電池モジュール・パックの製造工程に導入したと発表しました。

一方、「1,000台」「24時間運用」といった数字は、契約・配備・稼働のどれを指すかで意味が変わります。この記事では、会社の成り立ち、製品の違い、導入事例の読み方、日本企業が調査や現地確認で確かめるべき条件を、一次情報と当社の分析を分けて整理します。

情報確認日：2026年10月24日。企業の発表値、報道、RobotWorksの分析を区別して記載しています。

Galbotの導入を検討する方へ。対象工程に合う製品や導入実績、供給・保守条件を整理する企業調査をご案内しています。

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関連する解説

Galbotはどんな会社か

項目	内容
中国語法人名	北京银河通用机器人有限公司
設立・拠点	2023年5月、北京
創業者	王鶴（創業者・CTO）、姚騰洲（共同創業者）
主な機体	G1（車輪移動・双腕）、S1（重量物）、ET1（二足歩行）
ソフトウェア	AstraBrain（具身基盤モデル）、AstraData（データ基盤）
資金調達	3億米ドルの調達、評価額200億元超（2025年12月の同社発表）
公式サイト	https://www.galbot.com/

Galbotは機体、認識・操作のモデル、学習データの仕組みを自社で一体に開発しています。同社によると、AstraBrainは認識から動作の制御までを一つにまとめた具身大規模モデル、AstraDataは「百億級」とするデータ基盤です（集計単位は公表されていません）。Galbot公式・会社概要

資金調達額と評価額は同社の発表によるもので、第三者が算定した企業価値ではありません。2025年12月の発表では、Bosch、CATL、Zeekrなどと協業していると説明しています。美通社・Galbot発表（2025年12月23日）

創業者と創業から現在まで

共同創業者の王鶴（王鹤）氏は、清華大学で学び、2021年にスタンフォード大学で博士号を取得した後、北京大学で研究に取り組んだ人物です。研究者出身という経歴は、機体の外形よりも、未知の物体を認識し操作する学習能力を事業の中心に据える背景として理解できます。北京市科学技術委員会が転載した新華社記事（2025年6月24日）

政府サイトへの掲載ですが、内容は取材記事であり、政府による性能の認証ではありません。

「中国企業家」のインタビューによると、王氏は研究を半導体からコンピュータービジョンへ広げ、2021年から北京大学で具身知能の研究を進めました。2023年の創業では、ABB出身の姚騰洲（姚腾洲）氏と組んでいます。啓明創投掲載インタビュー（2025年9月11日）

研究と産業経験を組み合わせた創業ですが、経歴だけで量産能力や顧客の投資回収を評価することはできません。

展開を時系列で見ると、次のようになります。

2023年5月：北京で設立。
2024年6月：車輪型のG1を公開。
2025年12月：百達精工との戦略提携と、新たな資金調達を発表。
2026年6月：CATLがS1の導入を発表。
2026年8月：二足歩行のET1を世界ロボット大会で公開。

「二足歩行の人型だけを作る会社」ではなく、用途ごとに身体を選びながら、共通の認識・操作モデルの実装先を増やす会社と捉えると、製品群を理解しやすくなります。これは公開情報を踏まえたRobotWorksの解釈です。

製品ラインの違い：G1・S1・ET1

Galbot G1・S1・ET1の移動方式と可搬重量、用途を比較し、製品写真を組み込んだ図解 — 図：Galbotの3機種は移動方式と扱う重さで選ぶ。製品写真を組み込んだ比較図。仕様はGalbot中国語公式製品ページ（2026年10月24日確認）。写真提供：Beijing Galbot AI Co., Ltd.／PR Newswire（2026年1月20日発表）。編集：株式会社ロボットワークス。

機体	移動方式	公表されている主な仕様	想定用途
G1	車輪	片腕5kg、両腕合計10kgの可搬重量	小売・即時配送倉庫での商品の取り出し
S1	車輪	両腕合計50kg級の可搬重量、約8時間稼働	工業・物流の重量物の搬送・ピッキング
ET1	二足歩行	対話・エンターテインメントを想定	人との接点がある場面

仕様は中国語公式製品ページG1・S1・ET1に基づくメーカー公表値です（2026年10月24日確認）。

同じブランドでも、G1をS1と同じ重量物の搬送に使えるわけではありません。ET1の動作デモから、工場での連続運転の性能を推定することもできません。

可搬重量が腕を伸ばした姿勢でも成立するのか、工具の重量を含むのか、速度と同時に満たせるのかは、購入候補の構成と試験条件で確認すべきです。

「8時間」と「24時間運用」は矛盾しない

約8時間のバッテリー稼働と「24時間運用」は、矛盾するとは限りません。電池交換、充電待機、複数機の交代を含めた運用設計で、長時間のサービスを実現できるからです。

ただし、そのための予備電池・交換要員・停止時間が必要なら、設備費と運用費に入れなければ比較になりません。「24時間」を、一台が一度の充電で24時間働く意味には読み替えないことが重要です。

ハードウェアとAstraBrain・AstraData

ハードウェアは、機体、腕、車輪や脚、センサー、電池、ハンドなどです。ソフトウェア側には、認識と行動の基盤モデルAstraBrainと、学習データの仕組みAstraDataがあります。

公式説明では、少量の人による例示、合成データ、強化学習、実環境での調整を組み合わせます。これは企業の技術説明であり、あらゆる未知の仕事を追加設定なしで実行できるという証明ではありません。

日本企業が仕様書で分けたいのは、機体購入に含まれる標準ソフト、別途契約するモデルやAPI、用途別の追加開発、現場での調整、継続的な更新・保守です。機体が同じでも、使えるモデルやツール、データの持ち出し条件が違えば、任せられる仕事は変わります。

中国での導入事例と、その段階

Galbotの導入事例を提携・配備・継続運用の段階で整理した図解 — 図：発表された数字を段階で整理。出典はCATL公式（2026年6月24日）、Galbot発表（2025年12月23日）。写真を使用しない模式図。区分はRobotWorksの分析。

CATL：電池工場の重量物工程

CATLは2026年6月24日、Galbotとのグローバル戦略提携を発表しました。中心は重量物向けのS1で、CATLのモジュールおよびバッテリーパックの製造工程で、物料搬送やピッキングなどの高負荷工程を担当するとしています。CATL公式発表（2026年6月24日）

CATLの説明では、S1は両腕合計50kg級の可搬能力、視覚情報だけによるセンチメートル級の測位、360度の障害物回避、約8時間の稼働を特徴とします。「人を直接代替する」という表現は企業発表であり、人員削減の規模や稼働率は公表されていません。

この発表で注目したいのは、電池の点検・保守・回収を担うCATLのサービス網「寧家服務」の対象をロボットへ広げ、両社でアフターサービスの基準づくりを進めるとした点です。機体の性能だけでなく、導入後の保守を誰が担うかに踏み込んだ事例として読めます。

百達精工：1,000台超の配備計画

2025年12月22日、Galbotは精密部品メーカーの百達精工（上海証券取引所、603331）と戦略提携を結び、同社と関連企業に1,000台超のロボットを配備する計画を発表しました。原料倉庫から精密加工、品質検査までの工程が対象とされています。美通社・Galbot発表（2025年12月23日）

Galbotの発表見出しは「1,000台の受注」ですが、本文の説明は提携に基づく配備規模です。出荷時期や検収条件は公表されていません。発表資料の「導入台数」が契約・出荷・稼働のどれを指すかは、発表文だけでは判別できないことが多く、調査では個別の確認が必要です。

即時配送倉庫と「銀河太空艙」

同じ発表でGalbotは、全国数十か所の即時配送倉庫で7×24時間の運用を1年続けてきたと説明しています。数十の都市で、人型ロボットが自律運営する小売ソリューション「銀河太空艙」も展開しているとしています。

公式G1ページは、2026年10月24日の確認時点で、40以上の都市・170以上の銀河太空艙拠点や、100か所の即時配送倉庫で1年半以上の7×24時間運用を掲げています。2025年12月発表の「数十か所・1年」とは時点が異なり、顧客数、設置拠点数、機体数を合算してはいけません。

拠点ごとの稼働率や人員配置を示す第三者の資料は、今回確認できていません。

事例	発表された内容	段階	未確認の点
CATL	S1をモジュール・パック工程に導入	配備（企業発表）	台数、稼働率、人の介入
百達精工	1,000台超の配備計画	提携・計画	出荷時期、検収条件
即時配送倉庫	7×24時間の運用を継続	継続運用（企業主張）	拠点ごとの稼働率、人員配置

CATLでの導入事例を、自社の工場や店舗でも再現できるとは限りません。対象工程、人の介入、保守、データ管理など、導入前に確かめたい条件は企業ごとに異なります。RobotWorksでは、候補企業の公開情報の整理から、メーカーへの確認事項の設計までを支援しています。

中国ロボット企業の調査

中国ロボット・フィジカルAI市場／企業調査中国ロボット・フィジカルAI市場、企業、製品、競合を中国語の一次情報と現地情報から調査し、日本企業の意思決定に使える形に整理します。

まずは「何を任せたいか」「どこが判断できないか」をお聞かせください。訪問や企業からの回答の可否は、個別に確認します。

なぜ「現場データの循環」が重要なのか

現在の人型ロボットは、歩行や物をつかむといった身体能力だけを見れば、数年前と比べて大きく進化しています。一方で、きれいに動けることと、実際の仕事を安定して続けられることは別の問題です。

店舗では商品が少し傾いていたり、包装が照明を反射したりします。工場では部材の置き方や設備の状態が日々変わります。人間にとっては小さな違いでも、ロボットにとっては失敗の原因になります。

Galbotが作ろうとしている循環を単純化すると、現場でロボットが働く、成功と失敗のデータが集まる、必要なデータを選別する、モデルを再学習する、改善したモデルを別のロボットへ展開する、という流れです。一台が初めての状況で失敗しても、その失敗をモデル改善につなげられれば、次に同じ状況に出会う別のロボットは対応できる可能性があります。

ただし、見るべきなのは導入台数や稼働時間の数字だけではありません。どのような作業のデータなのか、失敗や例外がどの程度含まれるのか、そのデータで成功率がどう改善したのかという中身です。

データの集め方には、遠隔操作、シミュレーション、実環境の稼働データなど複数の方式があります。方式ごとの費用と限界を知っておくと、メーカーの説明を聞くときの質問を具体化できます。Galbotの「合成データ中心、実データで補う」という説明も、この枠組みで位置付けられます。

Galbot固有の論点：運用・競合・外部条件

以下はRobotWorksの分析であり、Galbotの公式戦略ではありません。

製品を売るだけでなく、継続運用まで設計できるか

用途別の機体と共通する認識・操作モデルの組み合わせが、Galbotの製品の軸です。評価の単位を機種名ではなく、「どの工程を、どの条件で、どれだけ人の補助を減らして処理できるか」に置くと、専用機との比較もしやすくなります。

公開されている機体価格だけでなく、周辺設備、立ち上げ、ソフト利用料、保守、介入要員、停止による損失まで含めた総費用で見るべきです。非公開の見積もりは本稿に掲載していません。

販売店の有無よりも、設置・調整・故障からの復旧を誰が担うかが重要です。CATLとの保守網の提携は、この点への一つの答えと読めます。

顧客名を伴う導入発表が強い材料になります。ただし、工場の一工程で成立した条件を、別の顧客へ一般化しない慎重さが必要です。

競争相手は人型ロボット企業だけではない

重い物を扱う製造業と、多品種を扱う小売・物流で分けて考えます。人を減らすことだけでなく、身体負担、夜間要員、誤出荷、作業の変動など、何を改善したいかを特定すべきです。

他の人型ロボットだけでなく、産業用アーム、AMRとアームの組み合わせ、専用の自動化設備、既存作業の改善も競合に入ります。単一の固定工程なら専用設備が適する可能性があり、多品種・配置変更・例外の多い工程では柔軟性が価値になる可能性があります。

機体と学習基盤を持ち、実稼働のフィードバックを製品へ戻せる可能性がGalbotの強みです。ただし、顧客のデータを契約上利用できることと、別の顧客へ転用できることは別です。

日本で導入を判断する際の外部条件

制度面では、安全規格、映像や作業データの扱い、輸出入と保守の責任分担を案件ごとに確認する必要があります。本稿は個別の法令適合を保証するものではありません。

経済面では、人件費、稼働時間、設備改造費が投資回収を左右します。中国の顧客で成立した投資判断が、そのまま日本の工場で成立するわけではありません。

社会面では、作業者の負担軽減だけでなく、人と同じ空間で動くことへの受容、安全教育、例外時の担当者の設計が問われます。

技術面では、認識・把持・モデル更新の進歩が機会になります。一方、環境の変化で性能が落ちたときの検知と切り戻しが不可欠です。

日本企業が導入前に確認すべきこと

現場のデータは、単なる量の競争ではありません。顧客の工場で取得した映像には生産設備や工程という企業秘密が含まれ、店舗や医療の現場に入れば個人情報の問題も出てきます。導入台数が多いからといって、メーカーがすべてのデータを自由に学習へ使えるとは限りません。

中国のロボット企業を調べる際は、次の点を確認することを推奨します。

現場からどのようなデータを回収でき、失敗や例外をどのように抽出しているか。
顧客側のデータの権利と秘密保持がどう整理され、学習への利用範囲が契約でどう定められているか。
改善したモデルを現場の機体へどう戻すか（更新頻度、検証手順、切り戻しの可否）。
展示会のデモが練習した環境の再現なのか、商品の位置や人の動きが変わっても作業を続けられるのか。
試験で一度成功した性能を、半年後、一年後も維持できる保守・更新体制があるか。

とくに「全自律」「汎用」「ゼロショット」といった表現は、メーカーによって意味が異なります。発表資料の言葉を比べるのではなく、現場で何をロボット自身が行い、どこに人の事前設定や介入が残っているかを、稼働現場の確認や技術者への質問で切り分けることが重要です。

当社は2026年6月に同社関係者と情報交換を行っていますが、これを工場や店舗への訪問とは扱っていません。本稿の導入実績の根拠は、公開された顧客発表、企業資料、取材記事に置いています。

今後の展望：企業の目標と実現済みの機能を分ける

新華社の2026年8月21日の記事では、ET1が同月19日に世界ロボット大会で公開され、AstraBrain Agentを組み込む方針が紹介されています。同記事にある王氏の将来予測は経営者の見通しであり、納品の約束や性能の保証ではありません。新華社（2026年8月21日）

注目すべきは発表時の華やかさより、複数の用途で改善した能力をどこまで共通化できるか、導入後の更新が現場で再現するかです。ET1が公開された世界ロボット大会の全体像は、出展各社の傾向とあわせて現地レポートで整理しています。Galbotの発表を、同じ会場の他社と並べて位置付けたい方に向いています。

よくある質問

Galbotのロボットはすでに工場で稼働していますか？

CATLの2026年6月24日の発表によると、S1はCATLのモジュール・バッテリーパックの製造工程で物料搬送やピッキングを担当しています。台数や稼働率は公表されておらず、実際の稼働状況は現地での確認が必要です。

「1,000台」は販売実績ですか？

いいえ。百達精工との戦略提携に基づく配備計画です。出荷・検収・稼働の台数とは区別して読む必要があります。

G1とS1はどう違いますか？

G1は両腕合計10kgの可搬重量で、商品の取り出しなど小売・倉庫の作業を想定しています。S1は両腕合計50kg級で、工場・物流の重量物を扱う機体です。

中国のロボット企業を比較するとき、スペック以外に何を見るべきですか？

稼働している現場と期間、人による介入の頻度、失敗時の処理、モデル更新の方法、データ管理と秘密保持の取り決め、保守体制を確認することを推奨します。

まとめ：Galbotは「機体」と「現場で学ぶ仕組み」をセットで評価する

Galbotは、用途別の機体と共通の基盤モデルを組み合わせ、現場のデータを次の改善に戻す仕組みを作ろうとしている企業です。CATLや百達精工との提携は、その仕組みを工場へ持ち込む試みとして注目できます。

一方、発表された台数や運用時間は、提携・配備・継続運用の段階が混ざっています。日本企業が検討する際は、自社の工程に近い事例を選び、人の介入、保守、データの扱いを確かめることが出発点です。

Galbotを含む中国のロボット企業について、候補の比較や、メーカーに確認すべき条件を整理したい場合は、ご相談いただけます。