生态新里程：RoboChallenge组委会成立，自变量机器人助推开源落地

近年来，随着人工智能技术的持续演进，具身智能产业正迎来前所未有的发展机遇。这一融合了人工智能与机器人技术的前沿领域，正在从"实验室"加速向应用场景迈进，展现出巨大的产业潜力和市场空间。就在11月20日，智源研究院、智元机器人、Qwen、星海图、自变量、清华大学、西安交通大学，GOSIM 国际国内合作伙伴进一步携手，共同推动生态建设，并正式成立 RoboChallenge 组委会，旨在推动具身智能技术的标准化评测与生态建设。

自变量机器人作为具身智能领域的创新企业，在组委会中积极参与行业协作。其技术以端到端模型架构为核心，自研的「Great Wall」具身智能大模型系列的WALL-A，已具备自主感知、推理、长程决策交互与高精度复杂操作能力等，并在多个维度达到全球领先。成立不到两年，已经完成8轮融资，累计融资金额超过20亿元人民币，成为国内具身智能赛道最受资本青睐的创业公司之一。

在2025年深圳国际人工智能展览会上，一台名为“小量”的机器人正在熟练地制作果味冰沙。机械臂流畅地从取杯、接冰到添加小料，所有动作一气呵成，仅用两分钟便完成了一份晶莹剔透的冰沙。这场看似简单的展示，却吸引了里三层外三层的围观者，手机镜头与惊叹声交织。在自变量机器人创始人兼CEO王潜的规划中，制作冰沙等单点任务的完成只是起点，他的终极目标是“让通用机器人真正走入千家万户”。

01 初心：跨界归来的机器人执念

王潜身上刻着清华学子独有的标签：理性、执着且极具远见。他本硕毕业于清华大学，是全球最早将注意力机制引入神经网络的学者之一，其相关研究与Google在该领域的首篇论文同登顶级会议，而这一成果后来成为Transformer架构的核心，为现代大模型技术奠定了重要基础。

在美国南加州大学攻读博士期间，王潜将研究重心投向挚爱的机器人领域，在顶级机器人实验室深耕多年，参与多项机器人学习与人机交互研究。这段经历让他深刻洞察到传统机器人技术的局限，也让打造通用机器人的念头在心中生根发芽。

博士毕业后，王潜曾在美国创办量化基金公司，事业顺风顺水，但“晚上经常睡不着想做机器人”的执念从未消散。2023年，大语言模型技术取得突破性进展，王潜敏锐捕捉到机器人行业的历史性机遇，毅然解散基金，毅然回国创业。

这一决定并非一时冲动。在他看来，中国在硬件制造与供应链领域具备全球领先优势：“美国硬件人才多被‘金手铐’绑定在大公司，而中国的供应链优势可能领先美国一个数量级。”更关键的是，中国的数据收集成本仅为美国的十分之一，这为具身智能研发提供了核心支撑。

2023年12月18日，王潜初到深圳，自变量机器人正式成立。这座城市的产业生态让他倍感震撼：“实验室里的机器人硬件及零配件，大多产自深圳，在这里两天甚至半天就能配齐所有零部件。”深圳的“产业磁场”，成为他实现梦想的最佳土壤。

02 孤勇：端到端路线的坚守与突围

自变量机器人自成立之日起，便选择了一条与众不同的技术赛道——“大小脑统一的端到端大模型”路线。这一选择在当时显得格格不入，甚至遭到业内专家的直接质疑。

多年前，当王潜首次提出端到端思路时，一位知名机器人教授当面否定：“端到端很有意思，但可能永远只是个玩具，不会落地。”面对质疑，王潜始终坚守，因为他深知传统技术的瓶颈所在。

所谓端到端模型，与传统分层架构截然不同。传统模式将任务拆解为感知、规划、控制等多个独立模块，每个模块单独运作，而端到端模型则通过统一架构，实现从感知、规划到控制的全流程闭环。“分层模型每多一步拆解，就会引入额外误差和不可控噪声，难以实现可靠执行；而端到端统一模型能在‘感知—决策—执行’全流程保持连续性，从根本上解决这一问题。”王潜解释道。

自变量的技术理念可概括为“纵向统一”与“横向统一”：纵向实现从视频、传感器原始输入到机器人运动输出的全流程同一模型处理；横向让不同任务共用一个模型，训练与推理均在统一架构下完成。这一理念在WALL-A模型上得到充分验证，该模型使机器人仅用二指夹爪，就能完成拉拉链、叠衣服、浇花等复杂操作，数分钟级任务成功率超95%。

03 突破：从模型迭代到场景验证

自变量机器人始终坚持端到端VLA模型的研发。不同于行业内部分模型仅能实现简单指令执行，自变量机器人自研的「WALL-A」模型具备自主感知、推理、长程决策交互，其世界模型与高精度复杂操作能力，已在多个维度上达到全球领先。凭借着极强的通用性与泛化性，目前赛道中已有“硬件看宇树，大脑看自变量”的论断。

近期开源的WALL-OSS，是一个基于大规模真实数据训练的开源具身基础模型。为解决具身模型训练中“数据稀缺、场景单一”的痛点，WALL-OSS依托数万小时多元数据训练，为模型奠定坚实数据基石。

在模型创新方面，其采用"共享注意力+专家分流（FNN）"架构与"先离散、后连续、再联合"训练范式。通过紧耦合的模型架构设计和多模态多阶段的训练范式，在视觉-语言-动作三大模态上实现了紧密的跨模态关联度，在动作生成上展现出更准确的语言指令跟随，在部分真实任务中展现出“零样本泛化”能力，在长程操作任务中其能够将任务合理拆解并连贯、稳定执行，在复杂任务中亦能严密推理，通过跨层级统一思维链兼顾“思考”与“行动”。

此前，WALL-OSS的预训练模型权重、训练代码、数据集接口，以及详细的部署文档也一并公开，用“真开源”的方式入局，便于全球开发者们在自有本体上快速微调使用，加速科研与场景落地，旨在成为推动行业发展的“新基建”。

凭借在推理、泛化、动作精度等方面全方位突破，WALL-OSS多个指标超过业内标杆模型，一方面作为基础模型可胜任养老护理、工业装配、酒店服务、物流分拣等多类场景，另一方面，开源能有效解决行业没有统一的、高质量的基座，重复造轮子、成本高、进展慢、质量低等问题。

04 定力：真机数据的硬核坚持

在数据策略上，自变量坚持“高质量真机数据”路线，与行业内依赖仿真数据或互联网数据的做法形成鲜明对比。王潜态度明确：“所有涉及复杂物理交互（如接触丰富的手部操作）不应完全使用仿真数据。我们探索了十几年，结论是手部复杂操作无法通过仿真数据进化。”

公司构建了多渠道数据收集体系：集中式数据采集场地、分布式现实环境收集、机器人部署后的数据回流，三维度保障数据质量，为模型训练提供坚实支撑。自变量将泛化能力分为四个层次：基础条件泛化（适应光照、物体位置变化）、跨环境泛化（从一个场景扩展到多场景）、对象层面泛化（对未见过的同类物体完成任务）、任务泛化（探索解决未学习过的任务）。目前，自变量模型在前三个层次已展现出优异的通用性。

05 引力：20亿融资背后的巨头棋局

自变量的资本市场表现堪称惊艳：成立不到两年完成8轮融资，累计金额超20亿元。2025年9月，公司宣布近10亿元A+轮融资，由阿里云、国科投资领投，国开金融、红杉中国等跟投，老股东美团、联想之星等追投。值得注意的是，这是阿里云首次布局具身智能领域，也是美团第二次加注。

阿里、美团、京东三大巨头在具身智能领域的布局逻辑差异显著。阿里投资数量最多，已布局10家相关企业，核心逻辑是通过云计算和大模型扩展AI应用边界，构建具身智能技术生态；美团布局更早更全，从物流、配送机器人到大模型、AI芯片，覆盖上下游全链条；京东虽起步较晚，但节奏迅猛，4个月内投资6家企业，聚焦零售、物流、家庭三大垂直场景，打造场景导向的技术生态。

06 路径：从To B切入，剑指万亿家庭市场

面对具身智能领域最受争议的商业化问题，王潜有着清晰规划。他坚信“家庭是机器人最大市场，预计3-4年会出现早期产品”。经济学测算显示，人类家务劳动占比高达四分之一却未计入GDP，这意味着家庭机器人市场潜力巨大，甚至有望超越工业及其他场景。

自变量的商业化路径确定为“To B切入，逐步延展至To C”。王潜表示，2025年公司将在多个功能性场景实现商业化落地，让机器人在开放、随机场景中自主完成复杂操作。对于部分企业将人形机器人送入工厂从事简单重复工作的做法，他直言“那其实就是PR行为”，强调真正有价值的商业化，必须依赖具身智能模型泛化能力的提升。

价格方面，王潜预测，消费者可接受、产业链可支撑的价格区间约为1-2万美元（折合人民币10万元上下），目前仍需通过产业链优化降低成本。他同时预判，类GPT-3水平的具身智能大模型有望一年内出现，而人形机器人的“ChatGPT时刻”则需要3-5年。

07 远方：在挑战中构建生态闭环

尽管进展显著，王潜仍清醒认知到通用机器人之路的挑战。他指出，当前限制机器人产业化的核心是“大脑”而非硬件：“展馆里不乏运动能力出色的机器人，但它们提供的实用价值有限，更多是形式价值。”数据隐私与安全问题同样不容忽视。

面对挑战，自变量正积极构建具身智能生态。2025年9月，公司在合肥发布《具身智能生态建设计划》，依托自研具身基础模型，打造全球具身智能创新与产业核心枢纽；此前，开源端到端具身智能基础模型WALL-OSS，是全球首个面向物理世界交互、具备落地能力的开源端到端具身智能基础模型。

对于长远发展，王潜认为机器人会采用软硬一体的商业模式。“机器人相对特殊，无法形成像Windows或Android这样的商业模式，机器人需软硬件高度耦合，软硬一体是最合理的商业模式。”

2025年世界机器人大会上，搭载自变量WALL－A模型的“量子1号”机器人自如地完成制作香囊、整理客厅等复杂任务，引来众多围观。

王潜站在展台旁冷静观察，脸上没有太多表情。于他而言，展台上的喝彩只是过程，真正的征程远未结束。

那个让通用机器人走进千家万户的梦想，正在以“深圳速度”一步步变为现实。

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