21世纪经济报道记者申俊涵北京报道

　　光速光合合伙人蔡伟对第一次去具身智能公司“自变量机器人”测试DEMO的场景记忆犹新。当时，一个简单的指令“把杯子放到碟子上”，机器人不仅听懂，还发现了杯子倒置，用机械臂先放正杯子，再拿起把手成功放到碟子上，展示了其灵活性和智能程度。

　　自变量机器人成立不到一年，就推出了目前最大参数规模的端到端通用具身智能操作大模型WALL-A。在WALL-A的赋能下，仅用二指夹爪就能完成拉拉链、叠衣服等复杂操作，任务成功率高达95%以上。

　　2024年，光速光合领投了自变量机器人的Pre-A++轮融资。随后，自变量机器人又宣布完成了数亿元Pre-A+++轮及A轮融资，累计融资金额超10亿元。这些资金将助力自变量机器人在具身智能领域持续创新。

　　蔡伟表示：“我们看重自变量机器人在具身智能领域的领先技术和差异化竞争力。其自主研发的端到端具身通用大模型在国内领先，有望成为全球赛道的重要参与者。”

　　通往具身智能大模型的路径众多，自变量机器人创始人兼CEO王潜坚信“端到端的一体化模型架构”是正确方向。他拥有深厚的机器人和大模型背景，曾发表论文提出注意力机制，后在美国南加州大学专注机器人学习研究。

　　王潜意识到，人形机器人要解决通用问题，核心是AI。因此，他决定创业，回国在深圳创建了自变量机器人，利用国内完善的机器人供应链生态。

　　自变量机器人选择了一条孤独但前景广阔的路——端到端具身智能大模型。这种模型突破了以往单一专有任务训练的模式，显著提高跨任务学习效率。王潜组建了一支兼具“机器人+大模型”经验的团队，共同攻克技术难关。

　　自变量机器人联合创始人兼CTO王昊是大模型专家，曾负责封神榜大模型团队算法。两人一致认为，机器人是大模型在物理世界落地的理想领域。他们携手推进技术突破，为自变量机器人的发展节省了宝贵时间。

　　2024年4月，自变量机器人发布了国内首个端到端具身智能底座大模型。经过迭代，同年10月发布了WALL-A模型。该模型在部分新任务场景中展现出零样本泛化能力，是实现通用机器人的关键标志之一。

　　自变量机器人的模型已与海外头部具身智能公司站在同一水平线上，甚至在部分方面实现超越。他们构建了模型驱动的数据闭环体系，自主研发数据处理模型和数据采集设备，提升数据质量和采集效率。

　　同时，自变量机器人也在自研机器人本体，形成“软硬一体”的闭环能力。目前，其机器人本体已在多步骤复杂任务场景中落地应用，目标直指终端消费者市场。

　　蔡伟认为，具身智能大赛道中，企业的大模型能力、算法和数据采集能力至关重要。自变量机器人在这方面具有显著优势。

　　光速光合在机器人赛道的投资布局逐渐显现。他们不仅投资了自变量机器人，还布局了宇树科技。宇树科技的产品在全球市场领先，为具身智能行业提供了优质的硬件载体。

　　蔡伟追踪具身智能行业发展多年，偶然间发现了自变量机器人这个项目。他看好具身智能未来的发展，认为行业将百花齐放，催生更多机器人产品。

　　高盛预测，到2035年人形机器人市场规模将达1540亿美元。自变量机器人软硬同步迭代的通用具身机器人，将抢滩养老护理、家庭服务等增量市场。

　　“这是一条广阔的赛道，我们走在最合适的路上，并且一定能走到路的尽头。”王潜对未来充满信心。

（文章来源：21世纪经济报道）