36氪消息，具身智能领域的自变量机器人（X SquareRobot）成功完成数亿元Pre-A++轮融资。此轮融资由光速光合与君联资本领投，北京机器人产业基金、神骐资本跟投。所筹资金将投入到下一代统一具身智能通用大模型的训练及场景落地工作中。
自变量机器人于2023年12月创立，目标是通过研发具身智能通用大模型打造通用机器人。早在2024年11月，36氪就曾报道过该公司完成亿元级Pre-A与Pre-A+轮融资。
通用机器人的终极追求是像人类一样，借助交互、感知和行动自主执行任务，具备高效的泛化与迁移能力。而实现这一目标的关键，正是机器人通用具身智能大模型。在海外，SkildAI、谷歌DeepMind、Physical Intelligence（Pi）等科技公司已在该领域积极布局。
具身智能主要分为大脑（认知与决策）和小脑（运动控制）。当前国内企业探索着不同发展路径：有的专注大脑，提升机器人语言理解与规划能力；有的聚焦小脑，优化行走、抓取动作等运动控制。而自变量机器人从创立起就选择了“大小脑统一的端到端大模型”路线。
公司创始人兼CEO王潜称，真正的具身智能大模型应一个模型覆盖从感知信号输入到动作输出的完整过程，无需人为分层或模块划分，这才是实现通用具身智能的关键。传统分层架构虽能在特定任务优化，但难以适应复杂环境动态变化。端到端方案能让机器人从感知直接映射到运动，形成高效反馈闭环，在多任务、多场景中具备更强自主学习与适应能力。
在国内选择端到端模型的厂商中，技术路线存在分化：部分优先训练特定任务或单一场景的小模型；自变量则从一开始就采用多任务、大量场景训练，提升模型通用性和适应能力。王潜表示，对于复杂任务，较好的实现结果多由具身智能大模型完成。小模型为每个任务设计特定结构，往往只能执行基本单一操作，无法泛化。大模型重视通过工程化实现scaling-up直至完全通用，二者技术栈不同，小模型积累无法有效迁移至大模型。
去年11月，自变量机器人推出全球目前最大参数规模的具身智能通用操作大模型——Great Wall系列（GW）的WALL-A模型。该模型在通用性、泛化性方面表现出色，能用较少样本完成各种物理环境变量、动作模式的泛化和迁移，在长序列复杂操作上优势明显。经过数月迭代，WALL-A模型能力已与Skild AI、Physical Intelligence相当，部分能力更胜国外对手。
从任务复杂度看，WALL-A能完成拉拉链、整理衣物等精细操作，适应随机环境中的复杂拓扑结构和物理交互。在复杂柔性操作如叠衣服、晾衣服中，数分钟级别的任务成功率达90%以上。此外，自变量机器人的通用具身智能大模型还能实现无需地图和深度输入的语义导航，基于视频即时决策和实时指令跟随，具备自主环境探索能力。
团队方面，自变量机器人核心团队成员在深圳，软件算法团队有RoboticsLearning（机器人学习）和大模型双重背景。硬件方面，公司汇聚了头部硬件公司的核心技术骨干及高管，工程能力成熟，有量产经验。创始人兼CEO王潜本硕毕业于清华大学，是全球最早提出注意力机制的研究人员之一，博士期间在美国顶级机器人实验室参与多项RoboticsLearning研究。联合创始人兼CTO王昊是北大计算物理博士，曾在IDEA研究院担任封神榜大模型团队算法负责人，领导研发国内第一个百亿级大模型和最早一批千亿级大模型之一Ziya。
投资人对自变量机器人也充满信心。光速光合合伙人蔡伟表示，投资自变量机器人是看重其在具身智能领域的领先技术布局和差异化竞争力。公司自主研发的端到端具身通用大模型在泛化性和智能程度上国内领先。随着具身智能成为下一代机器人革命核心，自变量机器人有望凭借技术通用性、团队执行力和产业资源整合能力，成为全球赛道重要参与者。
光速光合合伙人朱嘉认为，自变量机器人是国内端到端机器人大模型的领导者，不仅模型泛化性领先，研发工具链也大量自研。创始人王潜和DeepSeek创始人梁文锋都做量化策略出身，期待自变量成为具身智能大脑领域的Deepseek。
君联资本董事总经理纪海泉称，具身智能正处发展关键转折点，应用前景广阔，有望重塑多个行业格局。自变量机器人专注具身智能通用大模型研发，选择“大小脑统一的端到端大模型”技术路线，极具创新性与前瞻性。君联资本长期关注前沿科技，此次投资期待与团队共同推动中国具身智能产业发展。
京国瑞基金总经理梁望南表示，北京机器人产业基金看好具身智能产业市场空间。随着人工智能大模型与具身智能技术发展，机器人任务规划、执行能力提升，智能通用机器人有望成新一代人机交互终端。自变量的统一端到端基础大模型基于零样本或少样本后训练展现良好泛化能力，复杂长程任务完成效果好。机器人基金将依托北京产学研体系和下游场景支持自变量发展。
神骐资本管理合伙人梁铭枢表示，长期看好自变量机器人在具身智能领域的技术优势与成长潜力。公司成立初就选择端到端统一具身大模型技术路径，该模型在参数规模、跨场景迁移效率、长周期复杂任务处理等方面领先。与公司接触中，见证团队在模型优化、数据积累、产品落地等方面快速迭代，期待其继续引领具身智能技术突破。神骐资本也将关注具身智能创新应用，结合产业场景赋能优秀企业。
