具身智能十亿融资震动业界：字节阿里美团首度联手，自变量机器人引领实体AI革命 | AI资讯

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巨头同框：互联网大厂的“具身”共识

字节、阿里、美团在同一张投资桌上的出现，并非偶然。这标志着互联网大厂对具身智能（Embodied AI）的认知已经从单纯的硬件探索转向了对核心模型能力的争夺。

在这一波由大模型（LLM）激发的浪潮中，巨头们深刻意识到，决定具身智能上限的不是机械结构，而是“大脑”。无论是国内的BAT，还是国外的谷歌、OpenAI，都在积极布局具身智能大模型。作为拥有深厚大模型技术积累的厂商，这些互联网巨头实际上扮演了行业“质检员”的角色。他们选择同时押注自变量机器人，本质上是对其端到端VLA（Vision-Language-Action）技术路线和模型实力的最高认可。

这种资本协同也预示着，具身智能正在从实验室的探索阶段，加速迈向产业共识和规模化落地的深水区。

“重脑”战略：构建物理世界的基础模型

自变量机器人之所以能从众多竞争者中脱颖而出，核心在于其坚定的“重脑”战略。与传统机器人注重控制算法不同，自变量致力于构建一个并列于虚拟世界基础模型的“物理世界基础模型”。

其核心护城河——WALL-A系列操作大模型，首创了VLA与世界模型深度融合的系统范式。这一创新使得机器人不再是执行僵硬代码的机器，而是具备了像人类一样的思考能力： * 时空状态预测：利用世界模型预测动作的后果。 * 跨模态因果推理：结合视觉信息直接进行决策。 * 全场景适应：成功实现了跨越室外与室内场景的移动操作。

例如，其“量子一号”机器人不仅能处理户外的强风干扰和视线遮挡，还能自主完成进出楼宇、乘坐电梯等复杂任务。这种能力证明了模型驱动的机器人已经具备了处理真实世界复杂性的潜力，是通往通用人工智能（AGI）的重要一步。

开源生态：WALL-OSS 赋能全球开发者

在追求商业壁垒的同时，自变量机器人展现出了极具远见的开源魄力。除了闭源的商业模型，公司正式开源了WALL-OSS端到端具身智能基础模型，致力于打造行业的公共底座。

WALL-OSS不仅仅是一个模型权重，它是一套完整的解决方案，包含了： 1. 创新架构：采用“共享注意力+专家分流（FNN）”架构。 2. 训练范式：“先离散、后连续、再联合”的训练方法，依托数万小时多元数据。 3. 全链路复现：提供训练代码、数据集接口及详细部署文档。

这种“彻底开源”的策略，允许高校、研究机构和小型企业站在巨人的肩膀上，专注于应用层的创新。正如其团队所言，开源能丰富整个生态，反哺技术路线的深度思考。这也是大厂们看重自变量的另一重原因——它不仅是技术的拥有者，更是生态的构建者。

软硬一体：打造“全栈不受限”的数据闭环

在AI新闻的报道中，我们常强调数据是模型的燃料。自变量机器人深知这一点，因此坚持“软硬件一体化”的研发策略，以攻克具身智能的数据卡点。

为了让模型拥有“能体验的身体”，自变量自主研发了包括“量子一号”、“量子二号”在内的机器人本体，以及灵巧手、关节模组等核心零部件。这种全栈自研带来了两大优势： * 成本下降：核心零部件的自研大幅降低了整机成本，为量产铺平道路。 * 数据闭环：硬件为模型量身定制，通过真机数据采集、主从遥操等手段，形成了“硬件-数据-模型”的高效迭代闭环。

这种“全栈不受限”的模式，确保了模型价值能够在物理世界中得到最大程度的兑现，使其成为真正驱动产业升级的新质生产力。

结语

自变量机器人完成十亿元A++轮融资，不仅是资金层面的胜利，更是技术路线与商业模式的双重验证。在字节、阿里、美团等巨头的加持下，自变量正通过“重脑”模型、开源生态与软硬一体化布局，打破虚拟AI与物理世界之间的最后一道屏障。

随着大模型能力的不断外溢，具身智能正处于爆发的前夜。作为这场物理AI革命的先行者，自变量机器人正在重新定义机器人的“思考”方式，也让我们看到了人工智能全面赋能实体经济的无限可能。关注AIGC.BAR，我们将持续为您带来更多关于AGI、LLM及具身智能的前沿资讯。