通用具身智能大模型研發商自變量機器人完成數億元Pre-A++輪融資

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來源：獵雲網

近期，具身智能創業公司自變量機器人（X Square Robot）完成數億元 Pre-A++ 輪融資，本輪融資由光速光合與君聯資本領投，北京機器人產業基金、神骐資本跟投。

據了解，本輪融資将用于下一代統一具身智能通用大模型的訓練與場景落地。

2024 年 11 月，自變量機器人剛剛完成億元級 Pre-A 與 Pre-A+ 輪融資，投資方包括基石資本、德聯資本、英諾天使基金、啟賦資本、南山戰新投、九合創投。

自變量機器人科技（濟南）有限公司成立于 2023 年 12 月，創始人兼 CEO 王潛本碩畢業于清華大學，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，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，研究經歷涵蓋機器人操作和家庭服務機器人相關的幾乎所有領網域。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（IDEA 研究院）擔任封神榜大模型團隊算法負責人，領導了國内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。

據介紹，自變量機器人核心團隊成員位于深圳，軟體算法團隊具有 Robotics Learning（機器人學習）和大模型的雙重背景。硬體方面，公司匯集了一批來自頭部硬體公司的核心技術骨幹及高管，擁有成熟的工程能力和量產經驗。

從成立之初，自變量機器人就選擇了 " 大小腦統一的端到端大模型 " 路線。去年 11 月，自變量機器人宣布實現了全球目前最大參數規模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、泛化性上可以做到用極少的樣本，完成各種物理環境變量、動作模式的泛化和遷移，同時在長序列復雜操作上具有絕對優勢。

經過最近數月的迭代，WALL-A 模型的能力已經與 Skild AI、Physical Intelligence 處于同一水平線上，部分能力甚至強于國外競争對手。從任務復雜度層面來看，能夠完成例如拉拉鏈、整理衣物等精細操作，展現出在随機環境中對復雜拓撲結構、復雜物理互動的強大适應性。從復雜任務的準确率來看，在疊衣服、晾衣服等復雜柔性操作中表現出色，數分鍾級别的任務成功率達到 90% 以上。

此外，自變量機器人的通用具身智能大模型，還能夠實現無需地圖和深度輸入的語義導航，并能基于視頻進行即時決策和實時指令跟随，也具備自主環境探索能力。