光速、君聯聯合領投，「自變量機器人」一月內完成數億元融資，加速具身智能大模型訓練迭代 | 36氪正選
文 | 王方玉
編輯 | 蘇建勳
近期，36氪獲悉，具身智能創業公司「自變量機器人（X Square Robot）」完成數億元Pre-A++輪融資。本輪融資由光速光合與君聯資本領投、北京機器人產業基金、神騏資本跟投。融資將用於下一代統一具身智能通用大模型的訓練與場景落地。
自變量機器人成立於2023年12月，致力於通過研發具身智能通用大模型，實現通用機器人。2024年11月，36氪曾報導過其完成億元級Pre-A與Pre-A+輪融資。
通用機器人的終極目標是像人一樣通過交互、感知和行動自主執行任務，擁有高效的泛化和遷移能力。而實現這一目標的核心，就在於機器人通用具身智能大模型。在海外，包括Skild AI、GoogleDeepMind、Physical Intelligence（PI）等科技公司都在該領域進行積極佈局。
具身智能可主要分為大腦（認知與決策）和小腦（運動控制）。目前國內企業在探索不同發展路徑：部分專注於大腦，提升機器人語言理解與規劃能力；部分聚焦小腦，優化行走、抓取動作等運動控制。
也有企業選擇大小腦統一的端到端路線，這一路線也是國外頭部科技公司如Physical Intelligence（PI）、Skild AI等的選擇。
自變量從成立之初就選擇了「大小腦統一的端到端大模型」路線。
公司創始人兼CEO王潛對36氪表示，真正的具身智能大模型，應當由一個模型覆蓋從感知信號輸入到動作輸出的完整過程，而不進行人為地分層或模塊劃分。這才是實現通用具身智能的真正解法。
「傳統的分層架構雖能在特定任務上實現優化，但難以適應複雜環境的動態變化。而端到端方案，使機器人能夠從感知直接映射到運動，形成高效的反饋閉環，從而在多任務、多場景中具備更強的自主學習與適應能力。」
而在國內，選擇端到端模型的廠商中，技術路線也有所分化：部分廠商選擇優先訓練特定任務或單一場景的小模型；自變量則從一開始採用多任務、大量場景訓練，以提升模型的通用性和適應能力。
王潛表示，目前業內對於明顯超過單一操作的複雜任務，所有較好的實現結果幾乎都是由具身智能大模型完成的。小模型為每個任務設計特定的模型結構，往往只能執行最基本的單一操作，無法實現泛化。
與之相反，大模型則重視如何通過工程化方式實現模型的scaling-up，直至達到完全通用。二者技術棧完全不同，依賴小模型的積累並不能有效遷移實現大模型。
去年11月，自變量機器人宣佈實現了全球目前最大參數規模的具身智能通用操作大模型——Great Wall系列（GW）的WALL-A模型。該模型在通用性、泛化性上可以做到用較少的樣本，完成各種物理環境變量、動作模式的泛化和遷移，同時在長序列複雜操作上具有優勢。
王潛介紹，經過最近數月的迭代，WALL-A模型的能力已經與Skild AI、Physical Intelligence處於同一水平線上，部分能力甚至強於國外競爭對手。
從任務複雜度層面來看，WALL-A能夠完成例如拉拉鏈、整理衣物等精細操作，展現出在隨機環境中對複雜拓撲結構、複雜物理交互的適應性。從複雜任務的準確率來看，在疊衣服、晾衣服等複雜柔性操作中表現出色，數分鐘級別的任務成功率達到90%以上。
此外，自變量機器人的通用具身智能大模型，還能夠實現無需地圖和深度輸入的語義導航，並能基於影片進行即時決策和實時指令跟隨，也具備自主環境探索能力。
團隊方面，自變量機器人的核心團隊成員位於深圳，軟件算法團隊具有Robotics Learning（機器人學習）和大模型的雙重背景。硬件方面，公司彙集了一批來自頭部硬件公司的核心技術骨幹及高管，擁有成熟的工程能力和量產經驗。
創始人兼CEO王潛本碩畢業於清華大學，是全球最早在神經網絡中提出注意力機制的研究人員之一，博士期間曾在美國頂級機器人實驗室參與了多項Robotics Learning的研究，研究經歷涵蓋機器人操作和家庭服務機器人相關的幾乎所有領域。聯合創始人兼CTO王昊是北大計算物理博士，曾在粵港澳大灣區數字經濟研究院（IDEA研究院）擔任封神榜大模型團隊算法負責人，領導了國內第一個百億級大模型和最早一批千億級大模型之一Ziya的研發。
投資人觀點：
光速光合合夥人蔡偉表示：我們投資自變量機器人，是看重其在具身智能領域的領先技術佈局和差異化競爭力。公司自主研發的端到端具身通用大模型在泛化性和智能程度上在國內處於領先身位。我們相信，隨著具身智能成為下一代機器人革命的核心，自變量機器人有望憑藉技術通用性、團隊執行力和產業資源整合能力，成為全球賽道的重要參與者。
光速光合合夥人朱嘉表示：自變量機器人是國內端到端機器人大模型的領導者，不僅在模型泛化性上明顯領先，在研發工具鏈上也大量自研，這是過往成功的硬科技創業公司身上的共同特點。很有意思的是創始人王潛和Deepseek創始人梁文鋒都是做量化策略出身，期待自變量也能有機會成為具身智能大腦領域的Deepseek。
君聯資本執行董事紀海泉表示：當下，具身智能正站在發展的關鍵轉折點，其應用前景極為廣闊，有望重塑多個行業的發展格局。自變量機器人專注於具身智能通用大模型研發，堅定地選擇「大小腦統一的端到端大模型」技術路線，這一技術方向極具創新性與賽前分析性。君聯資本長期關注前沿科技領域，在AI與具身賽道，深入研究、積極佈局。此次投資自變量機器人，我們期待與團隊攜手共進，助力其在具身智能領域持續深耕，加速技術創新與場景落地，推動中國具身智能產業邁向新高度。
京國瑞基金總經理梁望南表示：北京機器人產業基金看好未來具身智能產業的廣闊市場空間，隨著人工智能大模型與具身智能技術的發展，機器人的任務規劃、執行能力進入快速提升期，智能通用機器人有望成為新一代的人機交互終端。自變量的統一端到端基礎大模型基於零樣本或少樣本的後訓練已經可以展現出來良好的模型泛化能力，針對複雜長程任務展現出了較好的完成效果。機器人基金將依託於北京市的產學研體系和豐富的下遊場景賦能持續支持自變量發展。
神騏資本管理合夥人梁銘樞表示：我們長期看好自變量機器人在具身智能領域的技術優勢與成長潛力。公司自成立之初即堅定選擇端到端統一具身大模型的技術路徑，該模型不僅在參數規模上樹立行業標杆，更在跨場景遷移效率、長週期複雜任務處理等關鍵維度展現出卓越的領先性。在與公司接觸期間，我們見證了團隊在模型優化、數據積累、產品落地等方面實現超預期的快速迭代，期待公司繼續引領具身智能的技術突破。神騏資本也將持續關注具身智能的創新應用，結合自身豐富的產業場景，賦能優秀企業，共同推動技術走向更廣泛的普惠價值。
