自变量成「获最多大厂投资的具身企业」，新一代机器人35天后将入驻真实家庭

王潜坚信，Aha Moment就在未来非常近的地方，可能比大家想象的要近一点。

本文为IPO早知道原创

作者｜Stone Jin

微信公众号｜ipozaozhidao

据IPO早知道消息，自变量创始人兼CEO王潜于4月21日证实，自变量机器人日前已完成由小米战投领投的B轮融资。

这意味着，自变量成为国内唯一同时被美团、阿里、字节跳动、小米这四家互联网大厂投资的具身智能企业。同时，自变量也随之成为在国内具身智能领域被最多大厂投资的一家。

当然，上述大厂本身也都在积极布局具身赛道。对此，王潜认为，这并不妨碍这些大厂投资自变量，也不妨碍自变量接受这些大厂的投资。

王潜进一步指出，首先，这个市场足够大；其次，自变量作为创业公司也有着大厂不可比拟的优势。

“我们软硬一体的能力是非常重要的一个竞争优势。”王潜补充道，“另外从最近几年大模型的发展历史上不难发现，资源某种程度上并不构成任何意义上的追赶速度或者并不构成任何意义上的壁垒，就像谷歌这样的大厂投入了比OpenAI至少大一到两个数量级的人力、财力和资源，都没能产生太多实际的效果。技术本身是一个非常非常高的门槛，在机器人领域技术又没法‘蒸馏’，所以真正的技术差距是非常大的。”

王潜甚至坦言，相较于自动驾驶、移动互联网、互联网等这样的大机会，当前具身智能赛道不是“过热”、而是“过冷”的，自变量之所以能获得如此多大厂青睐的核心原因还是技术领先性。毕竟，这些大厂均为国内乃至全球范围内模型能力最强的企业之一。

不妨补充一点，从成立之初，自变量便聚焦于为机器人构建“大脑”，即端到端的具身智能基础模型。2024 年底，自变量发布了基于 VLA（视觉-语言-动作）架构的第一代具身基础模型 WALL-A；2025年9月，自变量将同样思路架构下的轻量化模型版本WALL-OSS开源。

4月21日，自变量还发布了新一代自研具身智能基础模型WALL-B——这是全球首个基于世界统一模型架构（World Unified Model，WUM） 的具身智能基础模型，标志着具身基础模型从VLA架构向原生多模态融合架构的重大跨越。

具体而言：WALL-B采用的WUM的核心理念为：将视觉、语言、动作、物理预测等所有能力，放在同一个网络中从零开始联合训练、融为一体，消除模块间的边界和数据搬运损耗。

基于这一架构，WALL-B实现了三项区别于行业现有模型的核心技术特征：

1、原生多模态——从第一天起就实现“多模态进、多模态出”，并首次赋予了模型一种被称为“原生本体感”的能力。这是一种内生的空间感知能力，而非通过外部测量或建模获得。据自变量联合创始人兼CTO王昊介绍，这一点甚至许多动物都不具备。

2、物理世界的“世界观”——WALL-B能够感知并预测重力、惯性、摩擦力、速度等基本物理规律。这种对物理规律的理解为零样本泛化提供了基础。日常生活中，物理规律在不同环境中均保持一致，WALL-B 在任何一个它从未去过的家庭中，都能利用对基本物理常识的理解来应对新场景，不需要针对每个家庭重新训练。

3、与世界交互并自我进化——目前，主流机器人在任务失败后通常直接停止，返回错误信息，无法从失败中学习。WALL-B 的行为模式则完全不同：它在失败后会调整策略再次尝试，如果成功，则将这次成功的经验直接更新到模型参数中。

换言之，WALL-B克服了Transformer架构难以进行长期内化记忆的问题，所有经验以原生多模态记忆的方式，通过类似人脑记忆的机制实现自我更新。

至于数据层面，自变量的策略可总结为：实验数据打底，真实场景提质。实验室数据用于建立基本能力——识别常见物体、执行基础动作；真实家庭数据用于让模型学会在不确定环境中生存。真实随机、不可预测的现实数据所驱动的数据飞轮，才是真正的壁垒。而为了获取真实家庭环境中采集的嘈杂、多变、充满随机性的数据，自变量团队还进入了数百个志愿者的真实家庭进行模型训练。

更值得注意的是，王潜透露，35天后，新一代搭载WALL-B，并根据家居环境进行硬件升级的新一代机器人将入驻首批用户的家庭。

“尽管进入家庭的机器人现在还很笨，走得很慢，经常犯错。人类从婴儿时期迈出的第一步也是如此。每一个伟大的旅程，都是从踉踉跄跄的第一步开始的。如今，机器人已经在最复杂的地方开始了它学习和进化的征程。”王潜表示，“我们希望能够在比如说两到三年的时间里实现真正意义上的、物理世界的Aha Moment。或者如果说得通俗一点，就像当年ChatGPT所做的事一样。所以我们觉得这个事情还是基础第一性的一件事情，如果当那个转折点出现的时候我们不需要再去考虑给自己设一个什么样的milestone，我们希望Aha moment是我们第一个能做出来的。我坚信Aha Moment就在未来非常近的地方，可能比大家想象的要近一点。”

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