證券時報
吳家明
2025-09-06 18:16
光速光合合伙人蔡偉至今還對第一次去具身智能公司“自變量機器人”測試DEMO的場景記憶猶新。
僅僅是一個簡單的指令：把杯子放到碟子上。聽懂指令的機器人“發(fā)現(xiàn)”杯子被倒置了，它用僅有夾爪的機械臂把杯子先放正，然后準(zhǔn)確地找到杯子把手的位置，最終拿起把手成功地放到碟子上，整個動作一氣呵成。
“在看到機器人靈活性和智能程度涌現(xiàn)的那一刻，其實自己雞皮疙瘩都起來了，一下子就能真實感受到未來巨大的可能性和潛力。”蔡偉語帶興奮地回憶起當(dāng)時的情景。
成立不滿一年，自變量機器人就推出了目前最大參數(shù)規(guī)模的端到端通用具身智能操作大模型WALL-A。在WALL-A模型的賦能下，自變量機器人僅用二指夾爪，就能完成拉拉鏈、疊衣服、澆花等復(fù)雜操作，數(shù)分鐘級別的任務(wù)成功率達(dá)到了95%以上。
2024年，光速光合領(lǐng)投了自變量機器人的Pre-A++輪融資。不久前自變量機器人宣布完成了數(shù)億元Pre-A+++輪融資，以及由美團戰(zhàn)投領(lǐng)投、美團龍珠跟投的數(shù)億元A輪融資。自成立起不到一年半時間內(nèi)，公司已完成7輪融資，累計融資金額超10億元。
蔡偉表示：“我們投資自變量機器人，是看重其在具身智能領(lǐng)域的領(lǐng)先技術(shù)布局和差異化競爭力。公司自主研發(fā)的端到端具身通用大模型在泛化性和智能程度上在國內(nèi)處于領(lǐng)先身位。我們相信，隨著具身智能成為下一代機器人革命的核心，自變量機器人有望憑借技術(shù)通用性、團隊執(zhí)行力和產(chǎn)業(yè)資源整合能力，成為全球賽道的重要參與者?！?/p>
通往具身智能大模型的路徑有無數(shù)條，自變量機器人創(chuàng)始人兼CEO王潛相信，“端到端的一體化模型架構(gòu)”最終能通向羅馬。
造出全球最大“機器人腦”機器人的端到端突圍
王潛是“通用具身智能”的挑戰(zhàn)者之一，他在機器人和大模型領(lǐng)域都有很深的積累。王潛2007年考入清華大學(xué)電子工程系，后獲得生物醫(yī)學(xué)工程系碩士學(xué)位。碩士期間，他發(fā)表論文，率先成為在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中提出注意力（Attention）機制的研究學(xué)者之一，并與Google在該領(lǐng)域的首篇文章發(fā)表在同一會議。這些研究成果也成為后來Transformer架構(gòu)中的關(guān)鍵。
碩士畢業(yè)后，王潛前往南加州大學(xué)讀博，在全球頂級的機器人實驗室，專注機器人學(xué)習(xí)、人機交互等相關(guān)領(lǐng)域的研究。
他很早就意識到，人形機器人要解決通用問題，最核心的是要解決AI問題。2016年，王潛開始研究端到端。后來，大（語言）模型的成果，為機器人的發(fā)展帶來了全新視角，王潛決定自己創(chuàng)業(yè)。
“美國的優(yōu)勢在于軟件層面，但機器人是一個軟硬結(jié)合的產(chǎn)物，沒有成熟的供應(yīng)鏈環(huán)境是不可能做出來的?！庇谑?，2023年王潛選擇回國，在機器人供應(yīng)鏈生態(tài)完整的深圳，創(chuàng)建了自變量機器人。
端到端具身智能大模型是一條孤獨的路。在國內(nèi)，鮮少有具身智能初創(chuàng)公司選擇這一方案。而且，自變量還將所有的任務(wù)都在同一個模型中訓(xùn)練和實現(xiàn)操作。這種統(tǒng)一的機器人學(xué)習(xí)范式突破以往單一專有任務(wù)訓(xùn)練的模式，顯著提高跨任務(wù)學(xué)習(xí)效率。
為此，王潛組建了一支在軟件算法層面兼具“機器人 + 大模型”經(jīng)驗的團隊，團隊成員主要來自世界知名人工智能/機器人實驗室及海內(nèi)外頂級高校，研發(fā)人員占比超90%。
自變量機器人聯(lián)合創(chuàng)始人兼CTO王昊，是大模型領(lǐng)域的專家。王昊是北京大學(xué)計算物理博士，在粵港澳大灣區(qū)數(shù)字經(jīng)濟研究院（IDEA研究院）期間擔(dān)任封神榜大模型團隊算法負(fù)責(zé)人。
兩人一致認(rèn)為，機器人會是大模型能在物理世界真正落地的領(lǐng)域。王潛回國創(chuàng)業(yè)后，王昊也很快加入了團隊?！罢_的戰(zhàn)略選擇和團隊優(yōu)勢，不夸張地說，為我們節(jié)省了大概半年的時間。”王潛說道。
2024年4月，成立4個月的自變量機器人，發(fā)布了國內(nèi)首個端到端具身智能底座大模型。經(jīng)過數(shù)次迭代后，自變量機器人在同年10月發(fā)布了WALL-A模型。
基于大規(guī)模通用知識預(yù)訓(xùn)練與多任務(wù)學(xué)習(xí)機制，當(dāng)前「WALL-A」模型在部分未見過的新任務(wù)場景中已展現(xiàn)出零樣本泛化能力——廣泛場景的零樣本泛化是實現(xiàn)通用機器人的關(guān)鍵標(biāo)志之一。
經(jīng)過不足一年半的研發(fā)迭代，自變量機器人的模型已經(jīng)和海外頭部具身智能公司Physical Intelligence（PI）等，站在了同一水平線上，甚至在部分方面實現(xiàn)超越，比如在一些高級別的泛化性操作、操作復(fù)雜度等層面。
從宇樹科技到自變量機器人，機器人賽道投資浮出水面
蔡偉認(rèn)為，“在具身智能這個大賽道里最終能脫穎而出，除了考驗企業(yè)的大模型能力之外，是否有更好的算法，能收集大規(guī)模、低成本的真實數(shù)據(jù)非常重要。大模型的泛化能力是由數(shù)據(jù)采集能力來決定的，數(shù)據(jù)積累到一定程度，對泛化能力和智能程度的提升會產(chǎn)生很大價值。”
據(jù)悉，自變量機器人構(gòu)建了以模型驅(qū)動的數(shù)據(jù)閉環(huán)體系。公司自主研發(fā)了數(shù)十個數(shù)據(jù)處理模型和多代數(shù)據(jù)采集設(shè)備，用于實現(xiàn)數(shù)據(jù)質(zhì)量的自動化控制與數(shù)據(jù)采集效率的全面提升。
同時，自變量機器人也在同步自研機器人本體，形成“軟硬一體”的閉環(huán)能力。公司自主研發(fā)并持續(xù)優(yōu)化適配多模態(tài)大模型控制的機器人本體，更好地滿足開放環(huán)境中的精細(xì)操作和穩(wěn)定運行需求。目前，自變量的機器人本體已在多步驟復(fù)雜任務(wù)場景中落地應(yīng)用。
“我們最終的目標(biāo)是直接面向終端消費者，讓每個家庭都擁有自己的機器人保姆?！蓖鯘撜f，不過，他估計人形機器人要在C端實現(xiàn)規(guī)?；黄菩缘芈涞兀辽龠€要5-7年。
“我們今年將在多個功能性場景中做商業(yè)化落地，讓機器人在開放性、隨機性場景里自主完成各種復(fù)雜的操作。這看似一小步，實則是整個技術(shù)范式牽引產(chǎn)品范式轉(zhuǎn)變的一大步?！蓖鯘摫硎?。
從布局宇樹科技，到投資自變量機器人，光速光合在機器人賽道的投資正慢慢浮出水面。
“我們看到當(dāng)下無論是在國內(nèi)還是海外，優(yōu)秀的大學(xué)、科研院所、科技公司都在研究具身智能機器人行業(yè)，當(dāng)他們需要硬件載體時，都無一例外地選擇用宇樹的機器狗及人形機器人，他們的產(chǎn)品競爭力不僅在中國市場，在全球都是非常領(lǐng)先的?！惫馑俟夂虾匣锶酥旒位貞浫ツ陮τ顦淇萍嫉耐顿Y時說。
朱嘉指出，此外，團隊還看到之前宇樹的產(chǎn)品更多是以四足機器人的形態(tài)出現(xiàn)，但從去年開始，它的人形機器人產(chǎn)品，從第一代到第二代，快速迭代推向市場，公司的第二增長曲線開拓取得了優(yōu)異的成績，說明他們有很好地復(fù)制并快速做出成功產(chǎn)品的能力。
對于自變量機器人的投資也是如此。
事實上，蔡偉一直在追蹤具身智能行業(yè)的發(fā)展。最終能找到自變量機器人，蔡偉笑言這是一個偶然的契機，一次理發(fā)的經(jīng)歷讓他“撞到”了這個項目。他回憶當(dāng)時在理發(fā)的間隙看到一篇介紹自變量機器人做端對端大模型的文章，發(fā)現(xiàn)這正是自己非?？春玫囊粋€路線。就這樣，還沒理完發(fā)，蔡偉已通過作者聯(lián)系上了王潛。
在蔡偉看來，具身智能未來的發(fā)展必定是以一個系統(tǒng)的形式存在，既有軟件，也有硬件，且有很高的進(jìn)入門檻?！拔磥砜赡苁怯卸嗉移髽I(yè)在不同的細(xì)分場景積累不同的認(rèn)知，行業(yè)會是一個百花齊放的局面?！彼f。
“我們看好具身智能在一個通用的大腦下會不斷衍生出更多具體的應(yīng)用，不論是To B還是To C，催生更多瞄準(zhǔn)某些垂直領(lǐng)域應(yīng)用的機器人產(chǎn)品。它可以借助現(xiàn)有機器人的大腦，結(jié)合行業(yè)的需求定制針對特定行業(yè)的產(chǎn)品?！敝旒伪硎?，“產(chǎn)業(yè)一旦做大的話在其產(chǎn)業(yè)鏈上，不僅上游的核心零部件，還有與產(chǎn)業(yè)相配套的一些產(chǎn)品、技術(shù)都會有長足的發(fā)展機會和投資價值。”
技術(shù)的持續(xù)突破，正撬動一個千億美元級市場。高盛預(yù)測，到2035年人形機器人市場規(guī)模將達(dá)1540億美元，而自變量軟硬同步迭代的通用具身機器人，將搶灘養(yǎng)老護(hù)理、家庭服務(wù)等增量市場，奪得先機。
“這是一條廣闊的賽道，我們走在最合適的路上，并且一定能走到路的盡頭。”王潛說。這條路徑的盡頭，或許正是人形機器人走進(jìn)千家萬戶的時代。
