自变量机器人崛起，具身智能赛道新势力
王潜，这位清华本硕、美国南加州大学博士，毅然放弃量化基金事业，于2023年回国创立自变量机器人。自成立不到一年半，已完成7轮融资，累计超10亿元，近期获美团独投数亿元。在国内具身智能赛道，自变量机器人正从二线迈向准一线。
技术路线领先，模型能力卓越
自变量机器人自成立便坚定选择“端到端统一VLA大模型”路线，以每2 – 3个月更新一版模型的速度推进研发。其研发的WALL -A模型，能让机器人完成衣物处理等复杂精细操作，而多数厂商模型还停留在简单Pick&Place;操作。此外，自变量还在全模态融合框架下做出了思维链，与Google、PI等国外玩家进度相近，模型水平基本处于同一水平线。
聚焦模型提升，谨慎对待商业化
王潜认为具身智能商业化落地在未来一到两年逐步展开，但目前科研教育和迎宾表演等商业化场景规模小，对行业长期发展意义有限。自变量把重心放在模型能力提升上，三分之二支出投向模型及相关业务。在数据采集上，注重质量，主要靠自身采集。在花钱方面，既谨慎又不盲目等待国外开源成果。
真机演示彰显实力，拒绝低价值场景
自变量坚持真机演示评估模型能力，让投资人看到模型真实表现。对于投资人的商业化要求，公司有本体产品且已在服务业场景销售落地。王潜认为简单Pick&Place;操作对模型训练无帮助，科研教育、商城迎宾和工厂场景价值有限，自变量更倾向复杂场景以提升模型能力。
中美差距有望缩小，开源难以实现商业化
尽管国内具身智能整体水平与美国有差距，但自变量有机会在今明两年赶上甚至超越。对于美国同行的开源模型，复现难度大，且具身智能领域开源难以实现商业化，因为其需搭配硬件，很难获得广泛声量，也难以完整复现开源成果。
