具身智能公司自變量機器人完成近10億元A+輪融資，阿里云、國科投資領投
近日，具身智能公司自變量機器人（X Square Robot，下稱：自變量）完成近10億元A+輪融資，本輪融資由阿里云、國科投資領投，國開金融、紅杉中國、渶策資本跟投，老股東美團戰投超額跟投，聯想之星、君聯資本持續追投。
據了解，本輪融資將用于自變量全自研通用具身智能基礎模型的持續訓練和硬件產品的研發迭代。
今年2月，自變量完成數億元Pre-A++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；此后該公司還完成了數億元Pre-A+++輪融資，由華映資本、云啟資本、廣發信德投資；今年5月，自變量完成數億元A輪融資，由美團戰投領投，美團龍珠跟投。至此，該公司已完成7輪融資，累計融資超10億元。
自變量機器人科技（濟南）有限公司成立于2023年12月，創始人兼CEO王潛本碩畢業于清華大學，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。
據介紹，自變量核心團隊成員位于深圳，核心團隊成員包括全球最早提出注意力（Attention）機制（Transformer結構的核心）的研究者，國際頂級機器人實驗室的專家，中國首批千億級大模型的技術負責人，以及機器人硬件領域的專家等。
從2023年底成立起，自變量就確立了以端到端統一大模型實現通用具身智能的技術路徑，并于近期發布了適配多模態大模型控制的全自研輪式雙臂仿人形機器人——量子2號（Quanta X2）。自變量軟硬一體同步發展的技術路線，及前瞻性的技術理念和成果也受到國家級投資平臺、國內外頂級投資機構與產業資本的認可。
作為國內最早實現端到端具身智能大模型的公司，自變量自主研發「WALL-A」系列VLA（Vision-Language-Action）操作大模型，構建統一的認知與行動框架。在統一表示空間中，模型同時處理感知、推理和行動，直接進行跨模態的因果推理和行動決策，讓機器人最終能夠像人類一樣思考和工作。當前，「WALL-A」模型已在部分完全未訓練過的新任務類型中展現出零樣本泛化能力。
同時，公司率先實現端到端具身思維鏈推理框架，基于多模態輸入進行深度推理并生成多模態輸出，形成模型自主決策、執行、探索和反思的完整閉環。模型能夠將語言理解、視覺感知與動作執行緊密結合，形成更接近人類思維的推理過程，成功突破多步驟長序列任務瓶頸，任務完成度大幅提升，極大擴展了機器人處理復雜現實場景的能力邊界。
今年年中，公司首個實現具身智能大模型控制高自由度靈巧手進行復雜操作。此前，自變量發布了自研大模型控制高自由度靈巧手精巧拿取并分發撲克牌這類彈性易形變物體的視頻。
當前，為推動具身智能大模型的研究與應用，自變量開源其面向開發者的具身基礎模型：「Wall-OSS」，并公開相關訓練代碼，便于全球開發者們在自有本體上快速微調和實際應用。
Wall-OSS 具備強大的泛化性和推理能力，在長程操作任務方面表現優于其他基礎模型，同時作為多模態基座，模型也具備良好的因果推理、空間理解和反思能力等。
Wall-OSS是一個基于大規模真實數據訓練的開源具身基礎模型。在模型架構上，
創新性設計“共享注意力 + 專家分流 (FFN)”架構，將 VLM 的知識無損遷移到操作模型，實現語言與動作的深度耦合；在訓練方式上，首創“先離散、后連續、再聯合”的三階段訓練范式，確保VLM的認知能力被穩定、無損地遷移和擴展到物理動作上；此外，統一跨層級思維鏈實現了跨層級抽象層面的前向任意映射，模型能夠在單一可微分框架內無縫切換高層決策與底層執行。
硬件方面，今年8月，自變量發布了全自研輪式雙臂仿人形機器人“量子2號（Quanta X2）。在過去不到半年時間內，公司實現了機器人本體整機、高自由度靈巧手、外骨骼遙操數采設備等全棧自研。
量子2號是模型原生的通用機器人本體，在設計上不僅考慮了模型訓練及復雜操作任務的需求，更在負載能力、操作空間、運動速度及控制精度等核心指標上，實現了全面的平衡與優化。
量子2號的五指靈巧手采用仿生結構設計，單手擁有 20 個自由度，并能感知細微的壓力變化。同時，基于臂手一體化外骨骼技術，自變量首創行業領先的“仿人機械臂+高自由度靈巧手”一體化全身遙操方案，量子2號不僅能采集高質量數據反哺模型訓練，也將與自研模型深度融合，真正進入到現實場景中落地應用。
隨著軟硬一體綜合能力的提升，目前自變量的機器人，已與頭部服務業、工業客戶達成合作，在多場景中投入使用。未來自變量也將與客戶圍繞模型和硬件共建開放生態，推動具身智能的進一步發展。
