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近日，具身智能公司自變量機器人（X Square Robot，下稱：自變量）完成近10億元A+輪融資，本輪融資由阿里云、國科投資領(lǐng)投，國開金融、紅杉中國、渶策資本跟投，老股東美團戰(zhàn)投超額跟投，聯(lián)想之星、君聯(lián)資本持續(xù)追投。

據(jù)了解，本輪融資將用于自變量全自研通用具身智能基礎(chǔ)模型的持續(xù)訓練和硬件產(chǎn)品的研發(fā)迭代。

今年2月，自變量完成數(shù)億元Pre-A++輪融資，由光速光合與君聯(lián)資本領(lǐng)投，北京機器人產(chǎn)業(yè)基金、神騏資本跟投；此后該公司還完成了數(shù)億元Pre-A+++輪融資，由華映資本、云啟資本、廣發(fā)信德投資；今年5月，自變量完成數(shù)億元A輪融資，由美團戰(zhàn)投領(lǐng)投，美團龍珠跟投。至此，該公司已完成7輪融資，累計融資超10億元。

來源：自變量機器人

自變量機器人科技（濟南）有限公司成立于2023年12月，創(chuàng)始人兼CEO王潛本碩畢業(yè)于清華大學，是全球最早在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中提出注意力機制的研究人員之一，博士期間曾在美國頂級機器人實驗室參與了多項Robotics Learning的研究，研究經(jīng)歷涵蓋機器人操作和家庭服務(wù)機器人相關(guān)的幾乎所有領(lǐng)域。聯(lián)合創(chuàng)始人兼CTO王昊是北大計算物理博士，曾在粵港澳大灣區(qū)數(shù)字經(jīng)濟研究院（IDEA研究院）擔任封神榜大模型團隊算法負責人，領(lǐng)導了國內(nèi)第一個百億級大模型和最早一批千億級大模型之一Ziya的研發(fā)。

據(jù)介紹，自變量核心團隊成員位于深圳，核心團隊成員包括全球最早提出注意力（Attention）機制（Transformer結(jié)構(gòu)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(shù)負責人，以及機器人硬件領(lǐng)域的專家等。

從2023年底成立起，自變量就確立了以端到端統(tǒng)一大模型實現(xiàn)通用具身智能的技術(shù)路徑，并于近期發(fā)布了適配多模態(tài)大模型控制的全自研輪式雙臂仿人形機器人——量子2號（Quanta X2）。自變量軟硬一體同步發(fā)展的技術(shù)路線，及前瞻性的技術(shù)理念和成果也受到國家級投資平臺、國內(nèi)外頂級投資機構(gòu)與產(chǎn)業(yè)資本的認可。

作為國內(nèi)最早實現(xiàn)端到端具身智能大模型的公司，自變量自主研發(fā)“WALL-A”系列VLA（Vision-Language-Action）操作大模型，構(gòu)建統(tǒng)一的認知與行動框架。在統(tǒng)一表示空間中，模型同時處理感知、推理和行動，直接進行跨模態(tài)的因果推理和行動決策，讓機器人最終能夠像人類一樣思考和工作。當前，“WALL-A”模型已在部分完全未訓練過的新任務(wù)類型中展現(xiàn)出零樣本泛化能力。

同時，公司率先實現(xiàn)端到端具身思維鏈推理框架，基于多模態(tài)輸入進行深度推理并生成多模態(tài)輸出，形成模型自主決策、執(zhí)行、探索和反思的完整閉環(huán)。模型能夠?qū)⒄Z言理解、視覺感知與動作執(zhí)行緊密結(jié)合，形成更接近人類思維的推理過程，成功突破多步驟長序列任務(wù)瓶頸，任務(wù)完成度大幅提升，極大擴展了機器人處理復雜現(xiàn)實場景的能力邊界。

來源：自變量機器人

今年年中，公司首個實現(xiàn)具身智能大模型控制高自由度靈巧手進行復雜操作。此前，自變量發(fā)布了自研大模型控制高自由度靈巧手精巧拿取并分發(fā)撲克牌這類彈性易形變物體的視頻。

當前，為推動具身智能大模型的研究與應用，自變量開源其面向開發(fā)者的具身基礎(chǔ)模型：“Wall-OSS”，并公開相關(guān)訓練代碼，便于全球開發(fā)者們在自有本體上快速微調(diào)和實際應用。

Wall-OSS 具備強大的泛化性和推理能力，在長程操作任務(wù)方面表現(xiàn)優(yōu)于其他基礎(chǔ)模型，同時作為多模態(tài)基座，模型也具備良好的因果推理、空間理解和反思能力等。

Wall-OSS是一個基于大規(guī)模真實數(shù)據(jù)訓練的開源具身基礎(chǔ)模型。在模型架構(gòu)上，創(chuàng)新性設(shè)計“共享注意力+專家分流 （FFN）”架構(gòu)，將 VLM 的知識無損遷移到操作模型，實現(xiàn)語言與動作的深度耦合；在訓練方式上，首創(chuàng)“先離散、后連續(xù)、再聯(lián)合”的三階段訓練范式，確保VLM的認知能力被穩(wěn)定、無損地遷移和擴展到物理動作上；此外，統(tǒng)一跨層級思維鏈實現(xiàn)了跨層級抽象層面的前向任意映射，模型能夠在單一可微分框架內(nèi)無縫切換高層決策與底層執(zhí)行。

硬件方面，今年8月，自變量發(fā)布了全自研輪式雙臂仿人形機器人“量子2號（Quanta X2）。在過去不到半年時間內(nèi)，公司實現(xiàn)了機器人本體整機、高自由度靈巧手、外骨骼遙操數(shù)采設(shè)備等全棧自研。

量子2號是模型原生的通用機器人本體，在設(shè)計上不僅考慮了模型訓練及復雜操作任務(wù)的需求，更在負載能力、操作空間、運動速度及控制精度等核心指標上，實現(xiàn)了全面的平衡與優(yōu)化。

量子2號的五指靈巧手采用仿生結(jié)構(gòu)設(shè)計，單手擁有20個自由度，并能感知細微的壓力變化。同時，基于臂手一體化外骨骼技術(shù)，自變量首創(chuàng)行業(yè)領(lǐng)先的“仿人機械臂+高自由度靈巧手”一體化全身遙操方案，量子2號不僅能采集高質(zhì)量數(shù)據(jù)反哺模型訓練，也將與自研模型深度融合，真正進入到現(xiàn)實場景中落地應用。

隨著軟硬一體綜合能力的提升，目前自變量的機器人，已與頭部服務(wù)業(yè)、工業(yè)客戶達成合作，在多場景中投入使用。未來自變量也將與客戶圍繞模型和硬件共建開放生態(tài)，推動具身智能的進一步發(fā)展。