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自變量機器人獲數億融資,加速具身智能大模型訓練,領跑國內賽道

   時間:2025-02-17 16:28 來源:ITBEAR作者:柳晴雪

近日,具身智能領域的創新企業自變量機器人宣布成功完成數億元Pre-A++輪融資。本輪融資由光速光合與君聯資本聯合領投,同時獲得了北京機器人產業基金和神騏資本的跟投支持。這筆資金將主要用于推動自變量機器人下一代統一具身智能通用大模型的研發與實際應用場景落地。

自變量機器人成立于2023年末,專注于研發具身智能通用大模型,旨在打造真正意義上的通用機器人。早在2024年11月,該公司便已完成億元級的Pre-A與Pre-A+輪融資,展現了資本市場對其發展前景的高度認可。

通用機器人領域的最終目標,是開發出能夠像人類一樣通過交互、感知和行動自主執行任務的機器人,具備強大的泛化和遷移能力。實現這一目標的核心在于構建機器人通用具身智能大模型。在全球范圍內,包括Skild AI、谷歌DeepMind和Physical Intelligence在內的多家科技公司都在這一領域積極布局。

具身智能主要包括大腦(認知與決策)和小腦(運動控制)兩個部分。國內企業在探索這一領域時,采取了不同的發展路徑。部分企業專注于提升機器人的大腦功能,即語言理解與規劃能力;部分企業則聚焦于優化小腦功能,如行走和抓取等運動控制。而自變量機器人則選擇了大小腦統一的端到端路線,這也是國外領先科技公司如Physical Intelligence和Skild AI所采取的技術路徑。

自變量機器人的創始人兼CEO王潛表示,真正的具身智能大模型應覆蓋從感知信號輸入到動作輸出的完整過程,而不應進行人為的分層或模塊劃分。傳統的分層架構雖然在特定任務上表現優異,但難以適應復雜環境的動態變化。而端到端的解決方案則能使機器人從感知直接映射到運動,形成高效的反饋閉環,從而在多任務和多場景中展現出更強的自主學習和適應能力。

在國內探索端到端模型的廠商中,自變量機器人采取了獨特的技術路線。與部分廠商優先訓練特定任務或單一場景的小模型不同,自變量從一開始就采用多任務、大量場景的訓練方式,以提升模型的通用性和適應能力。這一策略使得自變量機器人在復雜任務的實現上取得了顯著成果。

去年11月,自變量機器人宣布成功開發出目前全球參數規模最大的具身智能通用操作大模型——Great Wall系列(GW)的WALL-A模型。該模型在通用性、泛化性方面表現出色,能夠在各種物理環境變量和動作模式中進行泛化和遷移,同時在長序列復雜操作上具有明顯優勢。經過數月的迭代,WALL-A模型的能力已經與Skild AI和Physical Intelligence等國際競爭對手處于同一水平,部分能力甚至超越了他們。

WALL-A模型能夠完成拉拉鏈、整理衣物等精細操作,展現出在隨機環境中對復雜拓撲結構和復雜物理交互的適應能力。在疊衣服、晾衣服等復雜柔性操作中,WALL-A模型表現出色,數分鐘級別的任務成功率高達90%以上。自變量機器人的通用具身智能大模型還具備無需地圖和深度輸入的語義導航能力,能夠基于視頻進行即時決策和實時指令跟隨,同時具備自主環境探索能力。

自變量機器人的核心團隊成員位于深圳,軟件算法團隊擁有Robotics Learning和大模型的雙重背景。硬件方面,公司匯聚了一批來自頭部硬件公司的核心技術骨干及高管,具備成熟的工程能力和量產經驗。創始人兼CEO王潛本科和碩士畢業于清華大學,是全球最早在神經網絡中提出注意力機制的研究人員之一,曾在美國頂級機器人實驗室參與多項Robotics Learning研究。聯合創始人兼CTO王昊是北大計算物理博士,曾在粵港澳大灣區數字經濟研究院擔任封神榜大模型團隊算法負責人。

對于此次投資,光速光合合伙人蔡偉表示,自變量機器人在具身智能領域的領先技術布局和差異化競爭力吸引了他們的注意。公司自主研發的端到端具身通用大模型在泛化性和智能程度上處于國內領先地位。他們相信,隨著具身智能成為下一代機器人革命的核心,自變量機器人有望成為全球賽道的重要參與者。

光速光合合伙人朱嘉則表示,自變量機器人是國內端到端機器人大模型的領導者,不僅在模型泛化性上明顯領先,還在研發工具鏈上進行了大量自研。創始人王潛的背景也讓他想起了量化策略領域的Deepseek創始人梁文鋒,期待自變量能夠成為具身智能大腦領域的Deepseek。

君聯資本執行董事紀海泉認為,具身智能正處于發展的關鍵轉折點,應用前景廣闊,有望重塑多個行業的發展格局。自變量機器人專注于具身智能通用大模型的研發,堅定地選擇了大小腦統一的端到端大模型技術路線,這一方向極具創新性和前瞻性。君聯資本期待與自變量機器人攜手共進,推動中國具身智能產業的發展。

北京機器人產業基金總經理梁望南表示,他們看好未來具身智能產業的廣闊市場空間。隨著人工智能大模型與具身智能技術的發展,機器人的任務規劃和執行能力將進入快速提升期,智能通用機器人有望成為新一代的人機交互終端。自變量機器人的統一端到端基礎大模型在零樣本或少樣本的后訓練中展現出良好的泛化能力,針對復雜長程任務表現出色。他們將依托北京市的產學研體系和豐富的下游場景,持續支持自變量機器人的發展。

神騏資本管理合伙人梁銘樞表示,他們長期看好自變量機器人在具身智能領域的技術優勢與成長潛力。公司自成立之初便堅定選擇了端到端統一具身大模型的技術路徑,不僅在參數規模上樹立了行業標桿,還在跨場景遷移效率、長周期復雜任務處理等關鍵維度上展現出卓越的領先性。在與公司接觸期間,他們見證了團隊在模型優化、數據積累、產品落地等方面的快速迭代,期待自變量機器人繼續引領具身智能的技術突破。

 
 
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