字節、阿里、美團首次在具身智能“同框”，十億級融資背后，自變量到底憑什么？

2026年開年之際，具身智能賽道迎來了首個重磅融資事件，自變量機器人宣布完成十億元 A++輪融資。本輪融資由字節跳動、紅杉中國、深創投、北京信息產業發展基金、錫創投、南山戰新投等頂級投資機構及多元地方平臺聯合投資。據悉，這也是深創投AI基金成立以來的第一筆投資。

值得注意的是，隨著字節跳動的入局，自變量成為國內唯一一個同時獲得字節、阿里和美團三大互聯網大廠投資的具身智能企業。

這種跨領域資本的協同下注，標志著一種行業共識的產生，自變量所堅持的“重腦”戰略路線得到了市場的深度認可，其端到端 VLA 技術路線的價值已被頂尖資本視為行業標準 。

一、 互聯網大廠的默契：押注“重腦”自變量

互聯網大廠普遍押注“大腦”，源于其自身深厚的技術稟賦以及對具身浪潮的深刻判斷，他們明白在這波由模型激發的具身智能浪潮中，模型才是決定行業上限的天花板。其實不光國內阿里、字節、美團，國外谷歌、亞馬遜、OpenAI等具有濃厚大模型基因的巨頭企業，都已經開始在投資、技術、生態合作等多領域布局具身智能大模型。

“春江水暖鴨先知”，互聯網巨頭對模型含金量有著最權威的認知。要知道現在傳統的甚至說主流的 VLA 模型，底層 VL 基座多是這些大模型廠商的 VLM，比如 Qwen2.5、GPT-4o 這類。從這一意義來說，互聯網（大模型）廠商們可以看作具身智能模型能力的“質檢員”。

三家大廠同時押注自變量，正是對其模型驅動具身智能技術實力的深度信任背書 。

這份技術實力是貫穿從頂層思考到技術架構創新再到部署落地的全鏈路。首先，自變量機器人創始人兼CEO王潛認為，具身智能大模型并非簡單的AI應用，而是正在形成一個并列于虛擬世界基礎模型的“物理世界基礎模型”，目前應用場景的落地正在經歷從簡單情緒價值向全自主實用價值的轉變。

換句話說，當前行業競爭焦點在于，如何通過構建物理世界基礎模型為機器人構建能理解物理世界、能操作、能靈活應對復雜多變場景的智能“大腦”，使其真正勝任多樣化的實際物理世界的工作。

自變量的核心護城河就在于其自主研發的WALL-A系列操作大模型，該模型首創VLA與世界模型深度融合的系統范式，利用世界模型進行時空狀態預測，協同視覺直接進行跨模態的因果推理和行動決策，讓機器人能夠在真實物理世界中，像人類一樣思考和工作。

基于強大的模型能力，自變量實現了全球首個基于物理世界基礎模型，成功跨越室外與室內場景的移動操作。其成功完成了全球首個基于物理世界基礎模型，跨越室外與室內場景的移動操作。

自變量機器人“量子一號”在外賣配送與紙箱回收中，不僅要在戶外面對強風干擾或視線遮擋完成外賣紙盒的拆解與回收投遞，還能夠自主穿越樓宇大門、使用電梯進行室內配送。

還值得強調的是，在持續迭代閉源模型的同時，自變量還正式開源了WALL-OSS 端到端具身智能基礎模型，致力于為行業構建公共底座 。

WALL-OSS是一款集空間理解、因果推理與反思能力于一體的“大腦”模型，它依托數萬小時的多元數據訓練，創新性地采用“共享注意力+專家分流（FNN）”架構 與“先離散、后連續、再聯合”訓練范式，使得模型擁有強大的泛化性和推理能力，具備優異的長程操作任務表現，出色的因果推理、空間理解和反思能力。

而且此前開源，自變量不僅提供模型權重，還提供了一整套完整可復現的方案，包括訓練代碼、數據集接口及詳細部署文檔，旨在通過透明與協作的方式，將復雜的交互任務處理能力普惠給全球開發者。這或許也是大廠們在看中自變量領先大腦技術水平之外，更青睞自變量的另一重原因——徹底開源的魄力。

二、 “全棧不受限”：模型價值在物理世界兌現

除了強大的物理世界基礎模型，自變量不容忽視的優勢還在于其前瞻的數據驅動和“軟硬件一體化”研發策略。

眾所周知，數據是模型的燃料，是智能的基石，為了攻克數據卡點，自變量始終在數據領域重投入布局，形成了“硬件-數據-模型的閉環迭代”。

作為國內最早規模化擴展真機數據采集的公司，其自研了主從遙操、外骨骼等多種設備，并搭建了模型驅動為主的數據管線，通過數據生成與過濾持續產生高質量規模化數據。

除了數據端為不斷提升模型效果、實現模型突破，自變量還堅持軟硬一體化全棧自研。

在自變量看來，硬件與軟件應該是緊耦合的。至少，硬件是為模型量身定制的，旨在充分激發模型潛能，讓機器人擁有“能體驗的身體”。

為此，自變量自主研發了機器人本體，如上文執行外賣靈巧操作挑戰的“量子一號”、全自研輪式雙臂仿人形機器人“量子二號”及高自由度靈巧手、高性能關節模組等核心零部件 。這種核心零部件的全面自研與算法深度適配，不僅提升了性能，更促成了整機成本的大幅下降，為規模化量產奠定了基礎。

所以，從更深遠的意義來看，這種全棧研發模式是為了實現“全棧不受限”，其背后有著清晰的商業化考量：只有通過軟硬件的深度協同，才能更直接地進行迭代與部署，兌現模型技術的價值，使其成為驅動產業升級的新質生產力。

目前，這種模型價值已在多個高價值領域得到兌現。跨行業的深度應用證明了自變量機器人正以柔性、泛化及低成本部署的能力，精準對接真實的市場商業需求。

自變量以“軟硬一體化”全棧布局，正將其強大模型能力高效地轉化為現實世界的應用價值。

三、 寫在最后：自變量已成“行業變量”

自變量機器人屬于“年輕”但能量十足的那一類企業，它成立于 2023 年 12 月，核心團隊由世界頂級人工智能實驗室和高校的精英組成。

創始人兼CEO王潛，本科畢業于清華大學電子工程系，碩士畢業于生物醫學工程系碩士，是全球最早在神經網絡中提出注意力（Attention）機制（Transformer 結構的核心）的研究人員（第一作者）之一。USC 讀博期間，王潛在美國頂級機器人實驗室參與了多項機器人學習相關項目的研究，研究經歷涵蓋了機器人操作和家庭服務機器人相關的多數領域。

聯合創始人兼CTO王昊博士畢業于北京大學計算物理系，曾任粵港澳大灣區數字經濟研究院（IDEA 研究院）認知智能與自然語言中心大模型團隊算法負責人，領導國內多個百億及千億級大模型的研發，開源模型下載量超百萬。這一夢幻團隊的組合，使自變量在模型算法、系統工程與硬件研發上具備了全方位的領先優勢。

然而，自變量并未將技術優勢當作壁壘，反而堅定不移地從事開源事業。正如王昊在《硅谷 101 播客》中所說：

“我一直都覺得開源是非常重要的事情，開源意味著我們可以站在巨人的肩膀上繼續前進。我們可以基于已有成果做更多的改進，社區開發者的反饋也會幫助到開源的公司，開源公司可以從中吸取到經驗，然后把這個技術路線思考得更加深入。一般的高校、或者一些小型的企業，他們可能沒有能力去做基礎模型，但是如果能夠使用這些基礎開源模型，他們就可以去做應用，把它用到各個方向，豐富整個生態，這也是一個非常重要的事情。”

以開源為錨點，自變量正通過領先的模型能力和開源生態，賦能全球開發者與合作伙伴。成為推動具身智能落地現實的“行業變量”。

隨著十億元級融資的注入，自變量將通過“重腦”路線與“軟硬一體化”的結合，打破具身智能從實驗室走向現實世界的最后一道屏障。作為這場物理AI革命的先行者，自變量不僅在定義機器人的“思考”方式，更在重新定義人類社會的生產力未來。