近日，具身智能公司自變量機(jī)器人（X Square Robot）完成 10 億元 A++ 輪融資，本輪融資由字節(jié)跳動(dòng)、紅杉中國、北京信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展基金、深創(chuàng)投、南山戰(zhàn)新投、錫創(chuàng)投等聯(lián)合投資。
據(jù)悉，這是深創(chuàng)投 AI 基金成立以來的第一筆投資。除字節(jié)外，自變量此前曾先后獲得美團(tuán)、阿里的投資，是國內(nèi)唯一同時(shí)被這三家互聯(lián)網(wǎng)大廠投資的具身智能企業(yè)。
2025 年 9 月，自變量機(jī)器人剛剛完成近 10 億元 A+ 輪融資，由阿里云、國科投資領(lǐng)投，國開金融、紅杉中國、渶策資本跟投，老股東美團(tuán)戰(zhàn)投超額跟投，聯(lián)想之星、君聯(lián)資本持續(xù)追投。
一、構(gòu)建物理世界的基礎(chǔ)模型，讓機(jī)器人真正能干活
近兩年，具身智能持續(xù)吸引市場(chǎng)目光，其 " 身體 " ——機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)與控制能力已取得顯著進(jìn)步。行業(yè)競(jìng)爭焦點(diǎn)也從 " 肢體 " 轉(zhuǎn)向 " 大腦 "。如何為機(jī)器人構(gòu)建能理解物理世界、能操作、能靈活應(yīng)對(duì)復(fù)雜多變場(chǎng)景的智能 " 大腦 "，使其真正勝任多樣化的實(shí)際物理世界的工作，成為突破的關(guān)鍵。
具身智能基礎(chǔ)模型是獨(dú)立于、平行于大語言模型、多模態(tài)模型等虛擬世界基礎(chǔ)模型的物理世界的基礎(chǔ)模型。基礎(chǔ)模型的核心在于突破泛化性與通用性瓶頸，物理現(xiàn)實(shí)世界的復(fù)雜性要求機(jī)器人能夠具備實(shí)時(shí)處理非結(jié)構(gòu)化、動(dòng)態(tài)及隨機(jī)任務(wù)的能力。自變量的具身基礎(chǔ)模型，以所有機(jī)器人的感知信息（例如視覺、觸覺、語音等）為輸入，直接輸出機(jī)器人的動(dòng)作、視覺，以及語言等。
自變量機(jī)器人創(chuàng)始人兼 CEO 王潛表示：" 具身智能的下一階段競(jìng)爭，本質(zhì)上還是數(shù)據(jù)閉環(huán)構(gòu)建的基礎(chǔ)模型與模型進(jìn)化能力的競(jìng)爭 "。在這個(gè)判斷下，全球正在從數(shù)據(jù)、模型、算力等多個(gè)方面加快投入，快速推進(jìn)具身智能的發(fā)展。
1、VLA 與世界模型深度融合，真機(jī)強(qiáng)化學(xué)習(xí)自主進(jìn)化
自變量自研的 WALL-A 模型，核心架構(gòu)首創(chuàng) VLA 與世界模型深度融合的系統(tǒng)范式。作為原生的多模態(tài)輸入輸出架構(gòu)，WALL-A 率先實(shí)現(xiàn)了具身多模態(tài)思維鏈。WALL-A 利用世界模型機(jī)制進(jìn)行時(shí)空狀態(tài)預(yù)測(cè)，協(xié)同視覺因果推理理解環(huán)境反饋，并通過可學(xué)習(xí)記憶機(jī)制從數(shù)據(jù)中內(nèi)化物理常識(shí)。
這一融合機(jī)制，顯著提升了機(jī)器人執(zhí)行非結(jié)構(gòu)化環(huán)境中移動(dòng)操作任務(wù)的零樣本泛化能力。
同時(shí)，依托于大規(guī)模真機(jī)強(qiáng)化學(xué)習(xí)，基礎(chǔ)模型進(jìn)一步在與真實(shí)物理世界的交互中獲得高質(zhì)量學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)，自主解決長尾問題，實(shí)現(xiàn)機(jī)器人能力的持續(xù)進(jìn)化。
自變量以完全端到端技術(shù)路線構(gòu)建了物理世界基礎(chǔ)模型 - 真機(jī)自主進(jìn)化的技術(shù)閉環(huán)。
2、高質(zhì)量真機(jī)數(shù)據(jù)，構(gòu)建模型進(jìn)化引擎
數(shù)據(jù)是基礎(chǔ)模型進(jìn)化的核心燃料，自變量自成立以來即重度投入，堅(jiān)持硬件 - 數(shù)據(jù) - 模型的閉環(huán)迭代。
作為國內(nèi)最早規(guī)模化擴(kuò)展真機(jī)數(shù)據(jù)采集的公司，自變量自研了主從遙操、外骨骼、無本體等多種數(shù)采設(shè)備，實(shí)現(xiàn)了各種數(shù)采設(shè)備上的數(shù)據(jù)驗(yàn)證和模型突破。
公司還搭建了模型驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)管線，通過數(shù)據(jù)生成、數(shù)據(jù)過濾、數(shù)據(jù)增強(qiáng)、數(shù)據(jù)標(biāo)注等環(huán)節(jié)持續(xù)產(chǎn)生規(guī)?；母哔|(zhì)量數(shù)據(jù)。
自變量堅(jiān)持通過基礎(chǔ)模型給數(shù)據(jù)處理和硬件設(shè)計(jì)等各個(gè)環(huán)節(jié)提供反饋，迭代更高質(zhì)量的數(shù)據(jù)和更高效率的數(shù)采設(shè)備，進(jìn)一步提升基礎(chǔ)模型的效果。
3、模型迭代驅(qū)動(dòng)能力躍遷，自主在真實(shí)世界完成任務(wù)
模型的持續(xù)進(jìn)化，讓自變量的機(jī)器人在真實(shí)場(chǎng)景中體現(xiàn)了極強(qiáng)的適應(yīng)力。
作為全球首個(gè)基于物理世界基礎(chǔ)模型的、成功跨越室外與室內(nèi)場(chǎng)景的移動(dòng)操作范例，機(jī)器人在外賣配送與紙箱回收任務(wù)中，面對(duì)強(qiáng)風(fēng)干擾或視線遮擋，均依靠基礎(chǔ)模型的泛化能力與世界模型的因果推演，不僅能像人類一樣腦補(bǔ)被遮擋物體的全貌，還能在遭遇卡頓時(shí)通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)策略自主糾錯(cuò)，無需人工干預(yù)即可完成任務(wù)閉環(huán)。
這種適應(yīng)力也體現(xiàn)在復(fù)雜困難的真實(shí)物流場(chǎng)景中。面對(duì)堆疊混亂的包裹，機(jī)器人憑借基礎(chǔ)模型的零樣本泛化能力識(shí)別異形件，并利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)快速適應(yīng)工作節(jié)拍。
值得一提的是，自變量基礎(chǔ)模型的進(jìn)化還解鎖了高自由度靈巧手的潛力，機(jī)器人自主掌握了手內(nèi)重定向等類人技能——從使用工具，到發(fā)牌這類對(duì)指尖力控要求極高的精細(xì)動(dòng)作，成功攻克了具身智能精細(xì)操作的最后一厘米。
在不斷突破技術(shù)邊界、專注探索前沿的同時(shí)，2025 年 9 月，自變量還開源了其自研端到端具身基礎(chǔ)模型 WALL-OSS，推動(dòng)具身智能技術(shù)的開放普及。
二、從全棧自研到多業(yè)落地，打通模型驅(qū)動(dòng)商業(yè)化的關(guān)鍵路徑
自變量堅(jiān)持軟硬件全棧自研。從模型算法、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的需求出發(fā)，深度定義了機(jī)器人的硬件架構(gòu)，設(shè)計(jì)發(fā)布了 " 量子一號(hào) "、" 量子二號(hào) " 兩款高性能的機(jī)器人本體，同步實(shí)現(xiàn)了機(jī)械臂、關(guān)節(jié)模組、動(dòng)力驅(qū)動(dòng)器、主控制器等核心零部件的全面自研與算法深度適配，促成了整機(jī)成本的大幅下降，為具身智能機(jī)器人的規(guī)模化量產(chǎn)與商業(yè)化落地奠定堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。
目前，自變量已逐步進(jìn)入工業(yè)制造、物流、養(yǎng)老等多個(gè)高價(jià)值領(lǐng)域，跨行業(yè)的應(yīng)用證明自變量的機(jī)器人正以高泛化、低成本部署的能力，精準(zhǔn)對(duì)接真實(shí)的市場(chǎng)商業(yè)需求。
王潛曾在多個(gè)場(chǎng)合明確表示，在具身智能這一前沿賽道，應(yīng)爭當(dāng)引領(lǐng)者，而非跟隨者。自變量持續(xù)深耕模型迭代、數(shù)據(jù)管線與機(jī)器人硬件三大核心領(lǐng)域，并通過扎實(shí)的技術(shù)積累與全棧自研能力，不斷突破既有的能力邊界。
未來，自變量將持續(xù)以領(lǐng)先的模型能力為支點(diǎn)，撬動(dòng)具身變革的深層力量，讓具身智能的技術(shù)價(jià)值在產(chǎn)業(yè)應(yīng)用中充分釋放，推動(dòng)模型驅(qū)動(dòng)具身智能在千行百業(yè)的規(guī)?；瘧?yīng)用，為產(chǎn)業(yè)升級(jí)與生產(chǎn)力躍升注入新動(dòng)能。
來源：獵云網(wǎng)
