公司概况与创始人背景 - 公司为深圳初创企业自变量机器人，成立于2023年12月，成立不到两年已完成8轮融资，累计金额超20亿元[1] - 创始人兼CEO王潜本硕毕业于清华大学，是全球最早将注意力机制引入神经网络的学者之一，其研究成果为Transformer架构奠定基础[3] - 王潜在美国南加州大学攻读博士期间转向机器人研究，后曾在美国创办量化基金公司，于2023年因看到大模型带来的行业机遇而解散基金回国创业[4] 技术路线与核心突破 - 公司自成立之初便选择“大小脑统一的端到端大模型”技术路线，与传统分层架构有本质区别，旨在通过统一架构实现从感知、规划到控制的全流程闭环[7] - 技术理念概括为“纵向统一”与“横向统一”，在WALL-A模型上得到验证，使机器人仅用二指夹爪就能完成拉拉链、叠衣服等复杂操作，数分钟级任务成功率超过95%[8] - 公司成立仅两个月便研发出第一版具身智能操作模型，2024年底发布全球最大参数规模的具身智能通用操作大模型Great Wall系列WALL-A模型，实现了多模态信息融合、零样本泛化能力及在动态环境与长序列复杂任务上的突破[9] 数据策略与泛化能力 - 在数据策略上，公司坚持“高质量真机数据”路线，与依赖仿真或互联网视频数据的做法不同，认为涉及复杂物理交互的手部操作无法通过仿真数据进化[10] - 公司构建了集中式采集、分布式收集及部署后数据回流的三维数据收集体系，以保障数据质量[10] - 公司将泛化能力分为四个层次，目前其模型在基础条件泛化、跨环境泛化和对象层面泛化三个层次已展现出优异的通用性[10] 融资情况与巨头布局 - 公司在2025年9月宣布完成近10亿元A+轮融资，由阿里云、国科投资领投，国开金融、红杉中国等跟投，老股东美团、联想之星等追投[11] - 此次融资是阿里云首次布局具身智能领域，也是美团第二次加注[11] - 行业巨头布局逻辑各异：阿里已投资10家相关企业，核心逻辑是通过云计算和大模型扩展AI应用边界；美团布局更早更全，覆盖上下游全链条；京东聚焦零售、物流、家庭三大垂直场景[11] 商业化路径与市场展望 - 公司商业化路径确定为“To B切入，逐步延展至To C”，计划在2025年于多个功能性场景实现商业化落地[12] - 创始人认为家庭是机器人最大市场，预计3-4年会出现早期产品，经济学测算显示人类家务劳动占比高达四分之一，市场潜力巨大[12] - 预测消费者可接受的价格区间约为1-2万美元（折合人民币10万元上下），类GPT-3水平的具身智能大模型有望一年内出现，而人形机器人的“ChatGPT时刻”则需要3-5年[12] 生态构建与产品展示 - 公司正积极构建具身智能生态，于2025年9月在合肥发布《具身智能生态建设计划》，并开源了全球首个面向物理世界交互、具备落地能力的开源端到端具身智能基础模型WALL-OSS[13] - 公司明确“软硬一体”的商业模式，认为机器人需要软硬件高度耦合[13] - 在2025年世界机器人大会上，公司展示了搭载WALL-A模型的“量子1号”机器人及拥有62个自由度的全栈自研硬件“量子2号”机器人[13][14] 创业环境与供应链优势 - 创始人选择在深圳创业，看重其完善的产业生态，实验室所需硬件及零配件大多产自深圳，两天甚至半天就能配齐[6] - 创始人认为中国在硬件制造与供应链领域具备全球领先优势，供应链优势可能领先美国一个数量级，且数据收集成本仅为美国的十分之一，为具身智能研发提供了核心支撑[4]

文章核心观点 - 自变量机器人作为一家成立不足两年的具身智能初创公司，凭借其独特的“大小脑统一的端到端大模型”技术路线、对高质量真机数据的坚持以及强大的资本支持，迅速成为行业明星，并展现出清晰的商业化路径和构建技术生态的野心 [3][4][5][9][13][14] 公司概况与创始人背景 - 公司成立于2023年12月，在不到两年时间内已完成8轮融资，累计金额超过20亿元人民币 [3][9] - 创始人王潜本硕毕业于清华大学，是全球最早在神经网络中引入注意力机制的学者之一，其研究为Transformer架构奠定基础，后于美国南加州大学攻读机器人学博士 [3] - 创始人因看到大语言模型突破带来的行业新机，于2023年解散美国量化基金回国创业，看中中国领先的硬件制造与供应链优势，其中数据收集成本约为美国的十分之一 [3][4] 核心技术路线 - 公司选择了“大小脑统一的端到端大模型”技术路线，与传统分层架构不同，该模型用一个统一架构处理从原始感知到运动输出的全流程，旨在减少误差和噪声，追求可靠执行 [4][5] - 技术理念包含“纵向统一”（从输入到输出由同一模型处理）和“横向统一”（不同任务共享同一模型），其WALL-A模型仅用二指夹爪完成复杂操作，数分钟级任务成功率超过95% [5] - WALL-A模型展现了多模态信息融合、零样本泛化能力（在部分新场景中无需重新训练即可适应）以及处理复杂长程任务（如一系列连贯操作）三大突破 [6][7][8] 数据策略与能力 - 在数据策略上，公司坚持使用“高质量真机数据”，认为涉及复杂物理交互（如手部操作）不应完全依赖仿真数据，数据来源包括集中式采集、分布式环境收集及部署后回流数据 [8] - 公司将泛化能力分为四个层次，并透露其模型在基础条件变化、跨环境、跨对象（处理未见过的同类物体）这三个层次已展现出优秀的通用性与泛化能力 [8] 资本表现与行业格局 - 公司在资本市场表现耀眼，2025年9月完成近10亿元A+轮融资，由阿里云、国科投资领投，这是阿里云首次投资具身智能公司，老股东美团第二次参投 [9] - 国内电商巨头投资逻辑各异：阿里已投资10家，旨在通过云计算与大模型构建技术生态；美团布局更早更广，覆盖机器人上下游；京东投资节奏快（4个月投6家），强调场景导向 [10][11] - 国内人形机器人创业已形成梯队，宇树科技、智元机器人、银河通用为第一梯队（融资均超15亿元），自变量以超10亿元融资额已跻身一线行列 [12] 商业化路径与市场展望 - 公司商业化将先从To B场景切入，逐步延伸至To C，计划今年在多个功能场景推动落地，让机器人在开放、随机环境中自主完成复杂操作 [13] - 创始人认为家庭是机器人最大市场，预计3-4年会出现早期产品，有经济学测算指出未被计入GDP的家务劳动价值约占总量四分之一，市场潜力巨大 [13] - 创始人预测消费者可接受且产业链能支撑的价格区间可能在1-2万美元（约人民币10万元上下），类GPT-3水平的具身智能大模型可能在一年左右出现，而人形机器人的“ChatGPT时刻”需要3-5年 [13] 未来挑战与生态构建 - 创始人认为当前限制产业化的主要是机器人的“大脑”（智能），而非硬件，许多机器人提供的“实用价值”有限 [14] - 公司正积极构建生态，于2025年9月在合肥发布《具身智能生态建设计划》，旨在打造全球创新与产业枢纽，并开源了自研的端到端具身智能基础模型WALL-OSS [14] - 对于长远商业模式，创始人认为机器人将走向软硬一体，需要软硬件高度耦合，一体化的模式最为合理 [14]