自變量機器人完成10億元A++輪融資，字節、紅杉等領投，聚焦具身智能基礎模型

1月12日，自變量機器人（下稱“自變量”）已于近期完成10億元A++輪融資。本輪融資由字節跳動、紅杉中國、北京信息產業發展基金、深創投、南山戰新投、錫創投等頂級投資機構及多元地方平臺聯合投資。這也是深創投AI基金成立以來的第一筆投資。

除字節外，自變量此前也曾先后獲得美團、阿里的投資，是國內唯一同時被這三家互聯網大廠投資的具身智能企業。

自變量成立于2023年12月，致力于通過研發具身智能通用大模型，實現通用機器人。

一位自變量的投資人告訴記者，“2026年，產業的發展重點也將逐漸從硬件本體，轉向模型層面。”

自變量創始人兼CEO王潛同樣認為，具身智能的下一階段競爭，本質上還是數據閉環構建的基礎模型與模型進化能力的競爭。

物理現實世界的復雜性，要求機器人能夠具備實時處理非結構化、動態及隨機任務的能力。具身智能基礎模型獨立于大語言模型、多模態模型等虛擬世界基礎模型，是物理世界的基礎模型。自變量的具身基礎模型，以所有機器人的感知信息（例如視覺、觸覺、語音等）為輸入，直接輸出機器人的動作、視覺，以及語言等。

模型層面，自變量自研的WALL-A模型，核心架構首創VLA與世界模型深度融合的系統范式。這一融合機制，顯著提升了機器人執行非結構化環境中移動操作任務的零樣本泛化能力。同時，依托于大規模真機強化學習，基礎模型進一步在與真實物理世界的交互中獲得高質量學習經驗，自主解決長尾問題，實現機器人能力的持續進化。

數據是基礎模型進化的核心燃料，自變量自成立以來即重度投入，堅持硬件-數據-模型的閉環迭代。作為國內最早規?；瘮U展真機數據采集的公司，自變量自研了主從遙操、外骨骼、無本體等多種數采設備，實現了各種數采設備上的數據驗證和模型突破。公司還搭建了模型驅動的數據管線，通過數據生成、數據過濾、數據增強、數據標注等環節持續產生規?；母哔|量數據。

Demo顯示，機器人在外賣配送與紙箱回收任務中，面對強風干擾或視線遮擋，均依靠基礎模型的泛化能力與世界模型的因果推演，不僅能像人類一樣腦補被遮擋物體的全貌，還能在遭遇卡頓時通過強化學習策略自主糾錯，無需人工干預即可完成任務閉環。

此外，硬件層面，自變量也下場自研本體，設計發布了“量子一號”“量子二號”兩款高性能的機器人本體，同步實現了機械臂、關節模組、動力驅動器、主控制器等核心零部件的自研與算法適配。

王潛認為，具身智能的發展短期有賴于模型算法優勢，中期依靠數據優勢，長期核心在于產品優勢。自變量始終圍繞這三大方向加深積累，并率先在國內開放性服務場景落地實踐，探索不同場景下的服務閉環。