端到端践行玩家自变量呆板人，让通用呆板人以“深圳速率”走进千家万户 ...
深圳的一家初创公司，建立不到一年半融资超20亿，背后是阿里、美团等巨头的重注押码，以及一个清华学霸的呆板人空想。2025年深圳国际人工智能展览会上，一台名为“小量”的呆板人正在纯熟地制作果味冰沙。从取杯、接冰到添加小料，全部动作趁热打铁，仅用两分钟便完成了一份晶莹剔透的冰沙。这场展示吸引了大量围观者，但更引人注目标是。
这台呆板人背后的公司——自变量呆板人，建立不到一年半已完成7轮融资，累计融资金额凌驾20亿元人民币，成为国内具身智能赛道最受资源青睐的创业公司之一。
在自变量呆板人首创人兼CEO王潜的规划中，制作冰沙只是出发点，他的终极目的是“让通用呆板人真正走入千家万户”。
01 信奉
王潜身上有着典范清华学子的特质——理性、执着且富有远见。他本硕结业于清华大学，是环球最早在神经网络中引入留意力机制的学者之一，与Google在该范畴的首篇文章发表在同一集会。
这一贡献厥后成为Transformer架构的关键，奠基了当代大模子的技能底子。
在美国南加州大学攻读博士期间，王潜选择了热爱的呆板人范畴，在美国顶级呆板人实行室到场了多项呆板人学习和人机交互的研究。这段履历让他对呆板人技能有了更深刻的明白，也让他意识到传统呆板人技能的范围性。
博士结业后，王潜曾在美国建立量化基金公司，可“晚上常常睡不着想做呆板人”。对呆板人技能的执着始终萦绕在他心头。2023年，随着大语言模子等相干范畴取得突破性希望，王潜敏锐地捕获到呆板人行业的新契机。
他毅然决定遣散基金，返国创业。
王潜选择返国创业并非一时激动。在他看来，中国在硬件制造和供应链方面具有环球领先的上风。“美国硬件人才多数被‘金手铐’拷进了大公司”，而“中国的供应链上风大概领先了美国一个数目级”。
他特殊指出，数据网络工作的本钱在中国根本上是美国的1/10。
2023年12月18日，王潜第一次来到深圳，自变量呆板人正式建立。深圳的财产链生态让他印象深刻：“其时，我们实行室里用的呆板人硬件，包罗零配件等等，许多都是深圳产的。
”他增补道，“在深圳，两天乃至半天就能配齐全部零部件”。
02 服从
自变量呆板人从建立之初就选择了一条与众差别的技能路径——“巨细脑同一的端到端大模子”门路。这一选择在其时显得颇为孤傲，乃至遭到了业内专家的质疑。
几年前，王潜提出端到端思绪的时间，一位著名的呆板人传授曾劈面否定了他的假想：“端到端很故意思，但大概永久只是个玩具，不会落地。”
什么是端到端模子？ 与传统的分层架构差别，端到端模子试图在同一架构中办理从感知、规划到控制的全流程题目。传统分层架构将使命分解为感知、规划、控制等多个模块，每个模块有独立模子，而端到端模子则是单一的、整合的模子。
王潜表明道，“分层模子每多一步拆解，就会引入额外偏差和不可控的噪声，难以实现真正可靠地实行；而端到端同一模子，可以或许在‘感知—决议—实行’的全流程中保持一连性，从根本上办理这一题目。”
自变量呆板人的技能理念可以概括为“纵向同一”和“横向同一”。纵向同一指从视频、传感器等原始输入到呆板人活动输出，全部由同一模子处置惩罚；横向同一则是差别使命共用同一个模子，练习和推理都在同一架构下完成。
这一技能门路的上风在WALL-A模子上得到了充实表现。该模子使呆板人仅用二指夹爪就能完成拉拉链、叠衣服、浇花等复杂操纵，数分钟级别的使命乐成率到达了95%以上。
03 进化
自变量呆板人的产物演化路径清楚地反映了其技能门路的精确性。建立仅两个月，公司就乐成练习出第一版具身智能操纵模子，可以或许实现切菜、倒水等复杂的操纵使命。
2024年底，自变量呆板人发布了环球现在最大参数规模的具身智能通用操纵大模子——Great Wall系列（GW）的WALL-A模子。
WALL-A模子显现出三大技能突破：
起首，它实现了多模态信息融合，可以整合差别范例的感知数据、天然语言指令与活动控制信号，实现输入到输出的端到端映射。
其次，该模子具备零样本泛化本领，即在部门未见过的新使命场景中无需重新练习就能顺应。这是实现通用呆板人的关键标记之一。
第三，模子在动态情况感知、及时使命规划和超长程使命方面取得明显希望。比方，呆板人可以处置惩罚拉上散开衣服的拉链或扣扣子、然后挂起来如许的复杂长序列使命。
光速光合合资人朱嘉在观光自变量呆板人DEMO时，特意做了突击测试：他在公司附近的超市买了十几个样式各异的玻璃瓶、马克杯乃至烧水壶，现场测试呆板人的抓取本领。
“有些外形的杯子它从来没见过，固然抓得很踉跄，但终极照旧乐成了。”
04 选择
在数据计谋上，自变量呆板人对峙“高质量真机数据”的门路，这与很多依靠仿真数据或互联网视频数据的偕行形成光显对比。
王潜明白表现：“全部涉及到复杂物理交互（如打仗丰富的手部操纵）完全不利用仿真数据。我们在这个方面探索了十几年，根本结论是，手部复杂操纵无法通过仿真数据来进化。”
自变量的数据网络重要来自三个渠道：会合式数据收罗园地、分布式实际情况网络，以及呆板人摆设后的回流数据。这种多渠道、高质量的数据网络计谋，为模子练习提供了坚固保障。
王潜将泛化本领分别为四个条理：底子条件的泛化（顺应光照、物体位置等变革）、跨情况的泛化（从一个场景扩展到差别场景）、对象层面的泛化（对同类但未见过的全新物体依然能完成使命），以及使命的泛化（对完全未学习过的使命具备探索息争决的本领）。
他透露，现在自变量的模子在前三个层面都表现出了很好的通用性、泛化性本领。
05 野心
自变量呆板人在资源市场的体现令人瞩目。自建立起不到一年半时间内，公司已完成7轮融资，累计融资金额凌驾20亿元。
2025年9月，自变量呆板人公布完成近10亿元A+轮融资，阿里云、国科投资领投，国开金融、红杉中国、渶策资源跟投，老股东美团、遐想之星、君联资源追投。这是阿里云初次投资具身智能公司，也是美团第二次到场自变量呆板人的融资。
三大电商巨头在具身智能范畴的结构逻辑存在显着差别：
阿里投资的具身智能公司数目最多，已投了10家。其逻辑并不但限于业务场景，而是更盼望通过云盘算和大模子扩展人工智能的应用界限，构建具身智能技能生态。
美团固然投资数目不及阿里，但对呆板人的结构更早、更广。从将来呆板人、非夕、普渡科技等物流、协作、室内配送方向的呆板人本体企业，到智谱AI、光年之外、月之暗面等大模子和AI芯片公司，美团险些在呆板人相干的上卑鄙都有结构。
京东本年才开始投资具身智能，但节奏很快，4个月内就投了6家具身公司。与阿里雷同，京东也盼望打造具身智能技能生态，但更夸大场景导向，重点聚焦零售、物流、家庭三大垂直应用。
一位双币机构投资人指出，从融资金额看，现在国内人形呆板人创业公司已经形成了光显的梯队。第一梯队的公司有三家：宇树科技、智元呆板人和银河通用，融资金额都在15亿元以上。
自变量呆板人融资金额凌驾10亿元，已从二线企业进入准一线之列。
06 路径
面临贸易化这一具身智能范畴最受质疑的题目，王潜有着清楚的规划。他以为，“家庭是呆板人最大市场，预计3-4年会出现早期产物”。
经济学有过测算，人类家务劳动未计入GDP，但占比高达四分之一，因此家庭呆板人市场潜力巨大，乃至大概比工业场景，以及全部其他场景都要更大。
自变量的贸易化路径是从To B场景切入，渐渐延展至To C。王潜指出，公司本年将在多个功能性场景中做贸易化落地，让呆板人在开放性、随机性场景里自主完成各种复杂的操纵。
对于现在行业中部门企业将人形呆板人送入工厂从事简朴重复性工作的做法，王潜直言“那实在就是一个PR（公关）举动”。在他看来，要实现真正有代价的贸易化，必须要依赖具身智能模子的泛化本领提拔。
在代价方面，王潜猜测，消耗者能担当、财产链可以或许提供的一个代价大概在1-2万美元之间，也就是10万元上下。但他坦言，如今各人照旧做不到这一点，这必要财产链本钱进一步优化。
王潜预计，类GPT-3程度的具身智能大模子有望在一年左右出现。而人形呆板人的“ChatGPT时候”则必要3-5年时间周期，才会到达雷同ChatGPT的程度。
07 将来
只管自变量呆板人取得了明显希望，但王潜苏醒地熟悉到，通往通用呆板人的门路上仍布满挑衅。他以为，现阶段限定呆板人财产化应用的重要因素是呆板人的“大脑”，而非硬件。
“各人在展馆中看到了大量活动本领做得很不错的呆板人，但与此同时，他们可以或许提供的‘实用代价’有限，更多提供的照旧‘情势代价’。”
数据隐私和安全性题目也是具身智能发展过程中必须面临的挑衅。随着具身智能从实行室走向现实应用，通过传感器（摄像头、麦克风）连续网络情况数据（如家庭结构、人脸图像、对话内容）大概侵占隐私。
面临这些挑衅，自变量呆板人正在积极构建具身智能生态体系。2025年9月，公司在合肥发布了《具身智能生态建立筹划》，通过引入自研具身底子模子，打造环球具身智能创新与财产的焦点枢纽。
同时，公司还开源了自研端到端具身智能底子模子WALL-OSS，这是唯逐一个面向物理天下交互、具备真正落地本领的开源端到端具身智能底子模子。
对于久远发展，王潜以为呆板人会接纳软硬一体的贸易模式。“呆板人相对特别，无法形成像Windows或Android如许的贸易模式，呆板人需软硬件高度耦合，软硬一体是最公道的贸易模式。”
2025年天下呆板人大会上，搭载自变量WALL-A模子的“量子2号”呆板人自若地完成制作香囊、整理客堂等复杂使命，引来浩繁围观。
王潜站在展台旁岑寂观察，脸上没有太多心情。于他而言，展台上的喝采只是过程，真正的征程远未竣事。
谁人让通用呆板人走进千家万户的空想，正在以“深圳速率”一步步变为实际。
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