两年前，银河通用Galbot机器人在服贸会的展台上，携手美团买药第一次把“机器人智慧药房”展示到公众面前，这也是业界首创解决方案。 面对一整排货架，Galbot可以自主判断商品位置、完成补货，也可以在接到订单后自行移动、取货，再把商品送到指定位置。 彼时，这套方案更多是在回答一个问题： 机器人能不能把药房里的活干起来？ 两年后，这个问题已经有了更具体的答案。 目前，银河通用以药品销售为核心的机器人即时零售模式已在全国数十个城市部署近40个即时零售仓，累计完成订单超过30万单，售出商品约100万件，稳定常态化运营超两年。 今年9月，在上海徐汇区虹漕路的一家老百姓大药房里，Galbot开始进入常态化运营。 订单进来后，它会自己找到对应货架，识别并抓取药品，核对商品信息，再完成打包并送进智能取货柜，等骑手到店，输入用户手机尾号就能直接取货。 目前，这家门店日均履单已经稳定在400—500单，单均作业时间约68秒。 从展台上的一次演示，到每天真正处理几百张订单，银河通用这次进入老百姓大药房，值得看的显然不只是一台机器人学会了“抓药”。 机器人开始真正进入药房这套复杂的经营系统里，而药房，可能也是观察具身智能能否走向规模化落地，一个很有意思的窗口。 01. 会抓药，只是第一关 机器人从货架上拿起一盒药，看上去并不算什么高难度动作。 但真把它放进药房，事情很快就复杂起来。 一间药房里可以摆着成千上万种商品。 有规整的盒装感冒药，有圆柱形的糖浆瓶，有容易反光的塑封包装，也有铝塑泡罩、软包装、异形医疗器械，甚至还有易碎的玻璃瓶。 它们的大小、形状、材质、重心都不一样。 Galbot目前已经能够识别和处理上万种商品，覆盖处方药、非处方药、医疗器械以及预包装食品等多个品类。 真正考验它的，也并非某一次抓取得有多漂亮。 一张线上订单进来之后，机器人需要理解任务、找到商品、移动到对应位置、识别目标、完成抓取，再进行核验、打包和出库。 这是一整条连续任务链。 其中任何一步卡住，订单都出不去。 这也是银河通用一直在强调“银河星脑”的原因。 银河星脑AstraBrain，是银河通用自研的全身全手端到端具身大模型：开创WAM范式、跨本体、跨任务、跨场景，让机器人能够根据真实环境持续完成任务。 所以药房真正考的，是机器人面对大量不同商品和不断变化的订单时，能不能把一件事从头到尾稳定做完。 会抓药，只是第一关。 02. 卖药，比普通零售更难 到了药房，技术之外还有另一道门槛： 合规。 普通零售里，系统需要确认商品名称、数量和库存。 药品背后多了一整套更严格的要求。 规格对不对？追溯码有没有核验？药品是否临期？库存信息有没有同步？涉及处方药时，又该如何进入原有的药事管理流程？ 这些问题决定了一台机器人即便已经能够准确取货，也不能直接等同于可以进入药房长期运行。 今年3月，北京海淀区市场监管部门向海王星辰丹棱街店颁发《药品经营许可证》，Galbot由此正式进入药品零售的合规经营体系，银河通用至此也成为了全球第一家且唯一“持证上岗”的机器人企业。 在这套系统中，机器人除了接单、分拣和打包，还接入了追溯码采集和效期预警，可以记录药品流转信息，并识别临期商品。监管部门也明确提出，会围绕药品扫码追溯、效期管理、处方药销售等关键环节进行持续监管。 这一步的意义其实很大。 机器人进入药房以后，要适应的不再只有货架和商品，还有一套已经运行多年的药品经营规则。 与此同时，人和机器之间的分工也开始变得更加清晰。 机器人负责找货、拣货、核验、打包等高频、流程化工作；执业药师和门店人员则把更多精力放在问症评估、处方审核、合理用药指导、慢病管理等需要专业知识和人与人沟通的环节。 老百姓大药房给这套模式的概括很直接： “技术提效率，人工做专业。” 这也是“人机协同”真正落到药房里的样子。 机器人的价值，并不需要建立在角色之间的此消彼长上。把高频、重复、流程明确的工作交给机器，人的时间回到专业服务，药房整体的服务能力才有进一步提升的空间。 03. 为什么大家都盯上了药房？ 有意思的是，盯上药房这门生意的，已经不只有银河通用。 今年7月，蚂蚁灵波与国大药房合作的机器人智慧药房亮相世界人工智能大会。 它走的是另一条技术路线：通过LingBot具身大模型驱动不同品牌的机器人协同工作。 一家做机器人本体和具身大模型，一家更强调“通用大脑”和跨本体适配，技术路线并不完全一样。 这个巧合背后，其实是同一套现实需求。 首先是 即时零售 过去买药更多发生在线下柜台，现在越来越多的订单先出现在手机上。用户下单以后，药房需要快速找货、核验、打包，再交给骑手。 门店里因此多出了一条高频的线上履约链路。 其次是 夜间服务：很多药品需求恰恰发生在正常营业时间之外。 孩子半夜突然发烧、老人发现常用药断了、临时需要血糖试纸