徽声在线记者 | 梁宝欣（改写）

4月21日，自变量机器人公司迎来双喜临门：一方面宣布完成B轮战略融资，由小米科技战略投资部领投；另一方面正式发布具身智能基础模型WALL-B，同步启动「家庭服务机器人2.0」商业化计划。这场资本与技术的双重突破，标志着国内具身智能领域进入新的竞争阶段。

据内部人士透露，本轮融资规模达数亿元级别，但具体金额因股东交割流程尚未公开。公司公关总监向徽声在线表示，资金将主要用于WALL-B模型的迭代研发与家庭场景数据采集，预计下周将召开专题发布会披露细节。

值得关注的是，此次融资使自变量成为国内唯一集齐「BATM」四大互联网巨头战略投资的具身智能企业。此前字节跳动通过旗下量子跃动科技、美团通过龙珠资本、阿里巴巴通过杭州灏月企业管理已先后入股，形成独特的「大厂联盟」投资格局。

「投资者看中的不是PPT上的概念，而是我们端到端模型的技术代差。」自变量CEO王潜在专访中强调，与传统机器人企业不同，公司从成立之初就聚焦「大脑」研发，其核心的VLA（视觉-语言-动作）架构已申请12项国际专利。这种技术路线获得投资方高度认可——小米集团战略投资部董事总经理蒋文表示：「自变量的多模态融合训练方法，解决了行业长期存在的数据孤岛问题。」

面对「大厂自研机器人」的竞争质疑，王潜用「生态位理论」回应：「家庭服务机器人市场足够容纳多个玩家，就像智能手机时代既有苹果也有安卓。我们在动态环境感知、小样本学习等关键领域，保持着至少18个月的技术领先期。」

CTO王昊现场演示了WALL-B模型的突破性能力：当测试人员故意在场景中增加突然移动的障碍物时，机器人能实时调整路径规划；在模拟家庭清洁任务中，模型通过触觉反馈准确区分玻璃杯与塑料瓶的抓取力度。「这些能力源于我们独创的WUM（世界统一模型）架构，它让机器人真正拥有『常识推理』能力。」王昊解释道。

技术白皮书显示，WALL-B相比前代WALL-A实现三大升级：

• 多模态融合度提升400%：通过联合训练视觉、听觉、触觉等8种传感器数据，模型可像人类一样综合感知环境
• 物理引擎精度达97%：内置的牛顿物理模拟器能准确预测物体运动轨迹，误差控制在3%以内
• 持续学习效率提高15倍：采用类脑神经架构，使模型在真实家庭环境中每天可自我优化2000次以上

在商业化落地方面，自变量与58到家达成独家战略合作。首批500台搭载WALL-B的保洁机器人已在北京、上海、深圳完成地图建模，预计6月中旬启动内测。「我们的目标不是替代人类保洁员，而是解决『最后10厘米』的精准操作难题。」王潜展示的测试视频显示，机器人能准确将衣物分类投入不同洗衣机，甚至能识别真丝与化纤材质调整洗涤模式。

对于行业热议的「机器人马拉松」技术路线之争，王潜认为这是伪命题：「双足行走只是载体，真正的竞争在认知智能层面。就像智能手机时代，诺基亚还在比拼摄像头像素时，苹果已经用iOS重构了交互逻辑。」他透露，自变量正在研发的WALL-C模型将引入情感计算模块，使机器人能识别用户情绪并调整服务策略。

数据壁垒构建方面，公司已建立「金字塔式」采集体系：底层是10万小时的实验室合成数据，中层是来自58同城的200万条真实服务记录，顶层则是通过合作家庭部署的5000个传感器实时回传的数据流。「这种立体化数据网络，使我们的模型训练效率比纯实验室方案提升60%。」王昊介绍道。

面对投资者关于技术领先周期的提问，王潜以自动驾驶行业类比：「特斯拉用7年时间建立数据护城河，在机器人领域这个周期可能更长。我们预测，WALL架构的技术红利期至少持续到2028年。」他同时宣布启动「星辰计划」，未来三年将投入2亿元用于开发者生态建设，包括开放部分模型接口、举办全球机器人创新大赛等。

据IDC最新报告，中国家庭服务机器人市场规模将在2025年突破800亿元，其中认知智能型机器人占比将从目前的12%提升至45%。在这场智能革命中，自变量能否凭借「大脑」优势持续领跑，业界正拭目以待。