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已投企业 | 实现亿元级融资，「自变量机械人」实现全球最大“具身智能操作基座模型”

颁布日期：：：

2024-11-08

近期，《智能涌现》获悉，具身智能创业公司“自变量机械人（X Square）”陆续实现Pre-A与Pre-A+轮融资，总金额达到亿元级。投资方蕴含德联本钱、、、基石本钱、、、啟赋本钱、、、新盛官网，老股东九合创投持续加注，一苇本钱担任独家财政照拂。

据相识，融资将用于下一代统一具身智能大模型的训练与场景落地。

自变量机械人成立于2023年12月。公司致力于通过研发具身智能通用大模型的蹊径，实现通用机械人。2024年4月初，《智能涌现》曾报道过其实现数千万元天使轮及天使+轮融资。

自变量机械人的首创团队，兼具Robotics Learning（机械人学习）和大模型的双重布景。

首创人兼CEO王潜毕业于清华大学，是全球最早在神经网络中引入把稳力机制的学者之一。博士期间，王潜在美国顶级机械人尝试室参加了多项Robotics Learning的钻研，钻研方向覆盖了机械人的多个前沿领域。

结合首创人兼CTO王昊是北大推算物理博士，在粤港澳大湾区数字经济钻研院（IDEA钻研院）期间担任封神榜大模型团队算法掌管人，颁布了国内首个多模态开源大模型“太乙”，首批百亿级大说话模型“燃灯”以及千亿级大说话模型“姜子牙”。

当前，“脑”（不论大脑还是小脑）日益成为具身智能赛道的热点话题。

在外洋，两位前卡内基梅隆大学教授成立的Skild AI，在2024年7月实现了3亿美元的融资，成立仅一年估值就达15亿美元；；由前Google钻研员，Stanford与Berkeley教授成立的Physical Intelligence（PI），估值则已达到20亿美元。

“自变量机械人从成立之日起就坚定选择了‘统一大模型’的技术路线，与这两家公司后续颁布的不谋而合�！！蓖跚卑凳�。

但目前，具身智能大模型领域还存在不少无人区。在国内，首批百亿级大说话模型和机械人的结合还较浅，时时只局限在单一的语音互动与感知规划。

与此同时，全球领域内尚未出现能真正解决物理世界复杂的操作问题的通用大模型。传统机械人通�；；谔囟ǔ【昂凸ぷ�，很难凭据环境和工作的变动自主调整战术。长远来看，作为“脑”的模型泛化性不及，也会给具身智能的规�；；斐晒收�。

王潜对《智能涌现》暗示，训练拥有高泛化性的具身智能通用大模型，也就是统一大模型，是目前真正的解法。

为具身智能接入一个通用的底层模型，意味着机械人有了一个学习了所有工作之间的通用架构的大脑，好比物理世界的法规、、、物体的个性、、、机械臂的节制力度等。

相较于合用于特定工作或场景的垂直模型，具身智能通用模型所拥有的工作泛化性，可能让开发者不用凭据每个新工作从0-1训练模型，削减模型微调所需训练数据量的同时，所得模型还能凭据工作和环境变动自主调整战术。

成立以来，自变量机械人在具身智能通用操作模型的研发上进行了急剧迭代。成立仅2个月，自变量机械人就训练出了初版具身智能操作模型，可实现切菜、、、倒水等步骤长且复杂的操作工作。在2024年中，模型在特定工作上已显露出少样本学习和自觉的跨工作迁徙能力。

近期，自变量机械人实现了全球目前最大参数规模的具身智能通用操作大模型：：：Great Wall系列（GW）的WALL-A模型，选取的技术路线为“统一具身智能大模型”。王潜暗示，该模型在多个维度上达到或超过了SOTA水平。

据王潜介绍，WALL-A模型的特点在于，实现了两个维度的“统一”：：：

一，实现了所有步骤“端到端”的齐全纵向统一。输入最原始的视频、、、说话、、、传感器信号，输出最后的机械人的速度、、、位姿、、、力矩，用一个模型齐全解决，中央没有任何切分的步骤；；

二，实现了分歧工作的横向统一。所有的工作放在统一个模型训练，推理用统一个模型进行操作。也就是说，所有操作工作，只用这一个模型，就解决所有问题。

王潜对《智能涌现》提到，端到端的纵向统一，能够预防报答过问所引入的噪声和信息损失；；工作的横向统一，则让机械人像人一样从分歧工作中获得可相互借鉴的经验。

“新一代的具身智能技术的突破体此刻泛化性、、、通用性、、、自学习、、、处置复杂工作的能力上，这所有在统一大模型均有体现�！！蓖跚卑凳�。

他泄漏，自变量机械人已经实现了一系列创新，既蕴含底层算法、、、框架的创新，也蕴含数据工程、、、训练工程的整体系统级创新和优化。

以下是投资人评价：：：

德联本钱：：：德联本钱持久以来坚定支持机械人领域的早期创新，大模型带来的具身智能技术跃迁将使机械人泛化性得到性质提升，加快场景遍及利用。自变量机械人作为具身智能基础模型公司，创新性地提出巨细脑融合的统一端到端具身基础大模型，展示了scaling law在具身智能领域的巨大潜力。自变量团队具备行业稀缺的Robotics Learning与多模态大模型融合能力，将模型架构、、、训练步骤、、、数据管线深度耦合，拥有显著的差距化与竞争壁垒。德联本钱高度认可并坚定支持自变量成为行业当先的具身智能基础模型公司。

基石本钱：：：自变量机械人在具身大模型上的深刻理解与技术堆集令人印象深刻，是国内极少数既齐全做过多模态大模型又深刻理解机械人复杂操作的复合型团队。公司成立之初就坚定选择端到端的训练范式，搭载其模型的机械人在空间关系理解、、、长序列复杂作为以及场景泛化能力等关键难点上都展示出国内外当先的水平。我们以为自变量是一个专业水平当先并有极客心灵、、、心怀妄想并愿意为之支出的创业团队，热烈欢迎他们参与基石各人庭，我们将持续坚定的支持公司的发展，协助公司达成远期指标。

啟赋本钱：：：自变量机械人是当前国内唯一致力于端到端统一具身大模型的公司，也是少见的能将齐全的说话及多模态大模型训练经验和机械人学习经验有机结合的原生团队。这一代的具身智能技术，既必要新的技术栈上的突破，也必要在整体工程落地上的创举。公司在技术原始创新、、、工程创新、、、工程落处所面体现出了极大的优势，是一个兼具索求家气质、、、科学家心灵、、、工程师实际的团队。我们相信随着自变量机械人在模型、、、数据、、、工程等方面工作的逐步落地，必将显露出当先世界的模型成效与真正落地通用机械人的贸易潜力。

新盛官网：：：自变量机械人选取先进的端到端技术路线，致力于构建一个可能从感知直接到作为的通用具身大模型。得益于其高效的数据采集系统，公司可能实现数据与模型之间的急剧迭代，确保技术持续当先。在短短半年内，公司自主研发的基础模型已经可能训练机械人执行一系列复杂而精密的物理操作。团队由机械人学习和大模型领域的专家组成，与国内其他具身智能公司相比，展示出显著的差距化优势。公司技术与南山区的人为智能战术高度一致，有望解决具身智能机械人产业发展的主题瓶颈，并具备引领将来具身智能大模型发展的潜力。

九合创投：：：自变量机械人从Day 1起头坚定统一大模型的技术路线，在具身智能的Foundation Model上持续投入，并已经产生了阶段性的成就，当前模型的现场执行成效、、、复杂工作处置能力、、、泛化能力处于当先状态。九合在自变量团队持续加注，我们等待团队在LLM理论基础、、、实际经验的堆集上，不休推动具身智能大模型的技术路线演进，给具身赛道带来新的变动。

文｜周鑫雨??编纂｜苏建勋??转载 | 智能涌现

关于「自变量机械人」

自变量机械人成立于2023年12月。公司致力于通过研发具身智能通用大模型的蹊径，实现通用机械人。2024年4月初，《智能涌现》曾报道过其实现数千万元天使轮及天使+轮融资。

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