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近日，自变量机器人宣布完成近20亿元B轮融资，领投方为小米战投和红杉中国。至此，这家成立于2023年12月的深圳公司，成为国内唯一一家同时获字节跳动、美团、阿里巴巴、小米四大互联网巨头战略投资的具身智能企业。
不到四个月前，自变量刚完成由字节跳动领投的10亿元A++轮融资；再往前，美团和阿里分别在A轮和A+轮领投。在2026年一季度，这家公司密集完成了A++轮、数亿元追加融资和B轮三轮大额融资，累计融资金额超过30亿元。
创始人兼CEO王潜本硕毕业于清华大学，博士在南加州大学攻读Robotics Learning，2009年王潜就开始做深度学习，是国内最早的一批；2014年，他发表了关于注意力机制的论文，成为全球最早三篇Attention机制论文之一，而这一机制后来成为Transformer架构的核心。
联合创始人兼CTO王昊是北大计算物理博士，曾在粤港澳大湾区数字经济研究院（IDEA研究院）担任封神榜大模型团队负责人，主导发布了国内第一个百亿级大模型和最早一批千亿级大模型之一。
两个技术背景深厚的创始人，让自变量从一开始就走了一条“最难的路”，完全自研端到端通用具身智能大模型，而非采用传统的“大语言模型+动作模块”分层架构。
在自变量的技术路线中，“端到端”是一个核心关键词。
在其自研的“WALL-A”模型中，自变量将视觉、语言、触觉与动作信号，统一映射为一种连续的高维Token序列，放进单一的Transformer架构中，实现多模态联合输入与同步输出。
王昊曾表示，“‘微调’路线的问题在于，一旦上游不再开源，或者基础模型能力飞跃，可能会导致所有微调工作被颠覆，无法形成数据闭环和规模效应”。
在数据策略上，区别于行业普遍依赖的仿真数据，自变量以真实物理交互数据为核心，通过自研的主从遥操、外骨骼等设备规模化采集真机数据。
王潜判断：“具身智能的下一阶段竞争，本质上还是数据闭环构建的基础模型与模型进化能力的竞争。”
今年3月，自变量与58到家合作，推出了首个机器人进家庭的商业化保洁服务，将具身智能技术规模化引入民用家庭场景。
在深圳，用户已经可以在58同城App上预约机器人上门保洁，按单付费。依托58到家覆盖全国的“数字家庭场景库”，自变量的基础模型迭代将获取真实、多样化的数据来源，形成“落地即训练”的数据飞轮效应。
业内普遍判断家庭场景成熟应用需要等待5-10年，相比之下，多数厂商更倾向于从环境可控、任务单一的工业场景切入。但在自变量看来，家庭代表最开放的环境和最广泛的任务，解决了家庭任务，就代表模型可以实现完全泛化。
当然，自变量并未放弃工业赛道。据此前王潜在采访中透露，今年内就能看到机器人以正ROI的方式实现商业化落地。除了家庭服务场景，自变量机器人未来还将进入工业制造、物流到养老场景，推动具身智能技术在真实场景中全面落地。
自变量的融资狂飙，折射出整个具身智能赛道的热度。
2026年4月，具身智能领域迎来史上最热开局，百日融资345亿元，15起超10亿大单，国家队、大厂、顶级VC集体押注。仅在4月中旬的一周内，它石智航完成超4.5亿美元Pre-A轮融资，创下中国具身智能最高单轮融资纪录；加速进化完成近10亿元融资，一季度出货量同比增长500%。
产业的核心驱动力正在从“技术叙事”向“商业化基本面”发生根本性转变。或许，机器人真正走进千家万户的那一刻，比所有人想象中来得都要快。
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AING，取自“AI+ING”的缩写，中文谐音“硬迹”，寓意着“人工智能正当其时”，致力于追寻硬科技发展的足迹，不断探索人工智能与智能硬件的深度融合。
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