文｜王方玉
编辑｜苏建勋
36氪获悉，具身智能公司「自变量机器人」近日完成数亿元A轮融资，由美团战投领投、美团龙珠跟投。
本轮融资将用于持续加速全自研端到端通用具身智能大模型与机器人本体的同步迭代，以及未来多个应用场景的智慧化方案合作和落地。
除了今年2月对外披露的光速光合、君联资本领投的数亿元Pre-A++轮融资外，A轮融资前自变量机器人还完成了由华映资本、云启资本、广发信德投资的数亿元Pre-A+++轮融资。
自成立起不到一年半时间内，自变量机器人目前已完成7轮融资，累计融资金额超10亿元。
自变量机器人（X Square Robot）成立于2023年12月，聚焦“通用具身大模型”的研发，以真实世界数据为主要数据来源，构建具备精细操作能力的通用机器人。
作为国内最早采用完全端到端路径实现通用具身智能大模型的公司之一，自变量机器人致力于构建统一感知、规划与控制的一体化系统架构。
公司自主开发的「Great Wall」操作大模型系列的「WALL-A」模型具备多模态信息融合能力，可以整合不同类型的感知数据、自然语言指令与运动控制信号，实现输入到输出的端到端映射。
基于大规模通用知识预训练与多任务学习机制，「WALL-A」模型在部分未见过的新任务场景中已展现出零样本泛化能力——广泛场景的零样本泛化是实现通用机器人的关键标志之一。
同时，自变量机器人构建了以模型驱动的数据闭环体系。公司自主研发了数十个数据处理模型和多代数据采集设备，用于实现数据质量的自动化控制与数据采集效率的全面提升。
硬件层面，公司自主研发并持续优化适配多模态大模型控制的机器人本体，更好地满足开放环境中的精细操作和稳定运行需求。目前，自变量的机器人本体已在多步骤复杂任务场景中落地应用。
值得关注的是，从去年底起，自变量机器人已在多模态输出和具身思维链方面取得突破，早于Gemini Robotics今年3月公布思维链研究成果的时间。
公司研发的模型架构以多模态输出为核心，实现了端到端的信息融合，使机器人在视觉、语言和动作等多种信息通道间实现高效对齐，显著提升了模型在超长序列任务中的上下文推理与自我反馈能力。
公司在动态环境感知、实时任务规划和超长程任务等方面也持续取得新进展。以上突破与进展进一步提升了机器人在复杂开放环境中的自主决策能力和执行效率。
自变量机器人创始人兼CEO王潜认为：具身智能的发展短期有赖于模型算法优势，中期依靠数据优势，长期核心在于产品优势。自变量始终围绕这三大方向加深积累，并率先在国内开放性服务场景落地实践，探索不同场景下的服务闭环。
公司的核心团队汇聚了来自世界知名人工智能与机器人实验室的专家及海内外顶级高校的学者，致力于推动具身智能与机器人技术的创新与发展。核心团队成员包括全球最早提出注意力（Attention）机制（Transformer结构的核心）的研究者，国际顶级机器人实验室的专家，中国首批千亿级大模型的技术负责人，以及机器人硬件领域的专家等。
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