巨头重注的「变量」：自变量机器人如何定义具身智能新范式

在科技浪潮汹涌澎湃的当下，深圳这座创新之都再次成为焦点。一家成立不到两年的初创公司——自变量机器人，凭借近20亿元的融资规模，在具身智能赛道上脱颖而出，背后不仅有阿里、美团等巨头的重注押码，更承载着一位清华学霸的机器人梦想。自变量机器人正以独特的魅力，引领着通用机器人时代的到来。

梦想启航：学霸的机器人信仰

自变量机器人创始人兼ceo王潜，身上散发着典型清华学子的理性、执着与远见。他本硕毕业于清华大学，是全球最早在神经 *** 中引入注意力机制的学者之一，。在南加州大学攻读博士期间，王潜投身热爱的机器人领域，参与多项机器人学习和人机交互研究，深刻认识到传统机器人技术的局限。

博士毕业后，王潜虽在美国创立量化基金公司，但对机器人技术的执着始终萦绕心头。2023年，随着大语言模型等领域取得突破，他敏锐捕捉到机器人行业新契机，毅然解散基金，回国创业。他看准中国在硬件制造和供应链方面的全球领先优势，以及数据收集成本仅为美国1/10的巨大潜力，于2023年12月18日在深圳创立自变量机器人。深圳完善的产业链生态，让王潜印象深刻，两天甚至半天就能配齐所有零部件，为创业提供了坚实基础。

技术坚守：独辟蹊径的端到端之路

自变量机器人从成立之初，就选择了一条与众不同的技术路径——“大小脑统一的端到端大模型”路线。这一选择在当时饱受质疑，有名的机器人教授曾当面否定其设想，认为端到端可能永远只是个玩具，无法落地。

端到端模型与传统分层架构不同，它试图在统一架构中解决从感知、规划到控制的全流程问题，避免了分层模型因多步拆解引入的额外误差和不可控噪声，能在“感知—决策—执行”全流程中保持连续性。自变量机器人的技术理念可概括为“纵向统一”和“横向统一”，纵向统一指从原始输入到机器人运动输出由同一模型处理；横向统一则是不同任务共用同一模型，训练和推理在同一架构下完成。

这一技术路线的优势在WALL-A模型上得到充分体现。该模型使机器人仅用二指夹爪就能完成拉拉链、叠衣服、浇花等复杂操作，数分钟级别任务成功率达95%以上。成立仅两个月，公司就成功训练出之一版具身智能操作模型，实现切菜、倒水等复杂操作任务。2024年底，更是发布全球目前更大参数规模的具身智能通用操作大模型——Great Wall系列（GW）的WALL-A模型，展现出多模态信息融合、零样本泛化能力以及在动态环境感知、实时任务规划和超长程任务方面的显著进展。

数据策略：高质量真机数据筑牢根基

在数据策略上，自变量机器人坚持“高质量真机数据”路线，与依赖仿真数据或互联网视频数据的同行形成鲜明对比。王潜明确表示，涉及复杂物理交互的手部操作不应完全使用仿真数据，因为经过十几年探索，发现手部复杂操作无法通过仿真数据进化。

自变量的数据收集主要来自集中式数据采集场地、分布式现实环境收集以及机器人部署后的回流数据。这种多渠道、高质量的数据收集策略，为模型训练提供了坚实保障。王潜将泛化能力划分为四个层次，目前自变量的模型在前三个层面都体现出了很好的通用性和泛化性能力。

资本青睐：巨头押注下的飞速发展

自变量机器人在资本市场表现惊人。成立不到一年半，已完成8轮融资，累计超20亿元。2025年9月，公司宣布完成近10亿元A + 轮融资，阿里云、国科投资领投，国开金融、红杉中国、渶策资本跟投，老股东美团、联想之星、君联资本追投。

三大电商巨头在具身智能领域布局逻辑各异。阿里投资数量最多，已投10家，旨在通过云计算和大模型扩展人工智能应用边界，构建技术生态；美团布局更早、更广，在机器人上下游均有布局；京东今年开始投资，节奏快，4个月投6家，强调场景导向，聚焦零售、物流、家庭三大垂直应用。自变量机器人融资金额超10亿元，已进入一线之列。

商业化路径：从To B到To C的稳健布局

面对商业化这一具身智能领域备受质疑的问题，王潜有着清晰规划。他认为家庭是机器人更大市场，预计3 - 4年会出现早期产品。家庭机器人市场潜力巨大，人类家务劳动未计入GDP但占比高达四分之一。

自变量的商业化路径是从To B场景切入，逐步延展至To C。今年将在多个功能性场景中做商业化落地，让机器人在开放性、随机性场景里自主完成复杂操作。对于部分企业将人形机器人送入工厂从事简单重复性工作的做法，王潜直言是“PR行为”，认为真正有价值的商业化要依靠具身智能模型泛化能力提升。在价格方面，他预测消费者能接受、产业链能提供的价格在1 - 2万美元之间，但目前还需产业链成本进一步优化。他还预计类gpt - 3水平的具身智能大模型有望在一年左右出现，人形机器人的“chatgpt时刻”需3 - 5年。

未来挑战与展望：构建生态系统，迈向通用机器人

尽管自变量机器人取得显著进展，但王潜清醒认识到通往通用机器人道路充满挑战。现阶段限制机器人产业化应用的主要因素是机器人的“大脑”而非硬件，目前大量机器人运动能力不错，但实用价值有限。

面对挑战，自变量机器人积极构建具身智能开源生态系统。2025年9月，公司在合肥发布《具身智能生态建设计划》，通过引入自研具身基础模型，打造全球具身智能创新与产业核心枢纽。此前，开源自研端到端具身智能基础模型WALL - OSS，这是唯一一个面向物理世界交互、具备真正落地能力的开源端到端具身智能基础模型。对于长远发展，王潜认为机器人将采用软硬一体商业模式，因为机器人需软硬件高度耦合。

2025年世界机器人大会上，搭载自变量WALL - A模型的“量子1号”机器人自如完成 *** 香囊、整理客厅等复杂任务，引来众多围观。王潜站在展台旁冷静观察，他知道展台上的喝彩只是过程，真正的征程远未结束。那个让通用机器人走进千家万户的梦想，正以“深圳速度”一步步变为现实，自变量机器人也将凭借WALL - OSS的开源贡献，联合RoboChallenge，在通用机器人时代书写属于自己的辉煌篇章。

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