自變數機器人從成立之初就選擇了
“大小腦統一的端到端大模型”路線。
文｜王方玉
編輯｜蘇建勳
來源｜智慧湧現（ID：AIEmergence）
封面來源｜IC photo
《智慧湧現》獲悉，具身智慧公司“自變數機器人”近日完成數億元A輪融資，由美團戰投領投、美團龍珠跟投。
本輪融資將用於持續加速全自研端到端通用具身智慧大模型與機器人本體的同步迭代，以及未來多個應用場景的智慧化方案合作和落地。
除了今年2月對外披露的光速光合、君聯資本領投的數億元Pre-A++輪融資外，A輪融資前自變數機器人還完成了由華映資本、雲啟資本、廣發信德投資的數億元Pre-A+++輪融資。
自成立起不到一年半時間內，自變數機器人目前已完成7輪融資，累計融資金額超10億元。
自變數機器人（X Square Robot）成立於2023年12月，聚焦“通用具身大模型”的研發，以真實世界資料為主要資料來源，構建具備精細操作能力的通用機器人。
作為國內最早採用完全端到端路徑實現通用具身智慧大模型的公司之一，自變數機器人致力於構建統一感知、規劃與控制的一體化系統架構。
公司自主開發的“Great Wall”操作大模型系列的“WALL-A”模型具備多模態資訊融合能力，可以整合不同型別的感知資料、自然語言指令與運動控制訊號，實現輸入到輸出的端到端對映。
基於大規模通用知識預訓練與多工學習機制，“WALL-A”模型在部分未見過的新任務場景中已展現出零樣本泛化能力——廣泛場景的零樣本泛化是實現通用機器人的關鍵標誌之一。
同時，自變數機器人構建了以模型驅動的資料閉環體系。公司自主研發了數十個資料處理模型和多代資料採集裝置，用於實現資料質量的自動化控制與資料採集效率的全面提升。
硬體層面，公司自主研發並持續最佳化適配多模態大模型控制的機器人本體，更好地滿足開放環境中的精細操作和穩定執行需求。目前，自變數的機器人本體已在多步驟複雜任務場景中落地應用。
值得關注的是，從去年底起，自變數機器人已在多模態輸出和具身思維鏈方面取得突破，早於Gemini Robotics今年3月公佈思維鏈研究成果的時間。
公司研發的模型架構以多模態輸出為核心，實現了端到端的資訊融合，使機器人在視覺、語言和動作等多種資訊通道間實現高效對齊，顯著提升了模型在超長序列任務中的上下文推理與自我反饋能力。
公司在動態環境感知、即時任務規劃和超長程任務等方面也持續取得新進展。以上突破與進展進一步提升了機器人在複雜開放環境中的自主決策能力和執行效率。
自變數機器人創始人兼CEO王潛認為：具身智慧的發展短期有賴於模型演算法優勢，中期依靠資料優勢，長期核心在於產品優勢。自變數始終圍繞這三大方向加深積累，並率先在國內開放性服務場景落地實踐，探索不同場景下的服務閉環。
公司的核心團隊匯聚了來自世界知名人工智慧與機器人實驗室的專家及海內外頂級高校的學者，致力於推動具身智慧與機器人技術的創新與發展。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，以及機器人硬體領域的專家等。
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