大灣區首家突破 200 億估值具身智能公司誕生 超豪華投資陣容曝光

據可靠消息，自變量連續完成4輪豪華程度極其夸張的融資，且已經確定性地完成交割，而投后估值則超過了200億元，成為大灣區首個估值破200億元的具身智能企業。

自變量繼4月下旬發布會宣布完成小米戰投領投的B輪融資后，又連續完成B+、B++和C輪融資，2個多月時間連續完成4輪重磅融資并全部完成交割。此次爆出的自變量融資的投資方陣容豪華程度令人咋舌，匯集了各個領域中最頂級的資本陣容，目前已經確定的投資方包括中國移動、紅杉中國、IDG資本、源碼資本、達晨財智、中金資本等30多家頂級機構、互聯網巨頭資本、產業資本、國家和地方基金，而小米戰投已經連續參與三輪融資。

這種“全領域巨頭集體重注”的豪華程度、融資速度、交割效率，即使在“融資已經不是新聞”的具身行業，都實屬罕見。

各路頂級資本齊下注，豪華程度極其罕見

首先，在已知的公開信息中，自變量機器人是國內具身智能企業中，唯一一家獲得四大互聯網廠商分別領投，并多次加注的企業：美團（A輪）、阿里（A+輪）、字節跳動（A++輪）、小米（B輪）各自領投一輪，并多次加注。這表明：以技術著稱的互聯網巨頭對自變量技術水平的高度認可，均以重注的方式表示支持。

產業資本也輪番投資自變量，帶來具身智能升級產業鏈的契機，僅這四輪融資中涉及到的產業方就包括：58集團、沈陽汽車（沈陽汽車產業投資基金）、奇瑞集團（國海創新資本）、榮耀（深圳市人工智能終端基金）等。這無疑表明了對自變量技術領先性和產業落地前景的堅定認可。目前，自變量機器人已經在58到家的家政服務、某德國豪華品牌汽車零部件供應了產線等場景落地，走入真實的家庭服務和工業生產中。

眾多“國字頭”主體和地方資本也在密集下注：國投創新、中保投資、江蘇高投、深投控資本、寶安區引導基金等新股東之外，國開科創、國科投資等老股東也再次加持；中國移動更是連續兩輪重注。具身智能已經被列入“十五五”規劃的未來產業核心賽道，國資、地方基金和國央企的密集加注，不僅表明資金已經向頭部收攏，也為自變量帶來潛在的地方產業資源和供應鏈支持。

本次四輪融資中，VC投資方同樣群星閃耀：紅杉中國、IDG資本、達晨財智、中金資本、源碼資本、毅達資本等。自變量從成立之初就堅持自研具身模型，是國內最早采用完全端到端路徑、實現通用具身智能大模型的企業，也是具身智能行業的“最強大腦”，技術水平獲得了VC投資方的高度認可。

具身行業“最強大腦”，世界統一模型“闖進”用戶家庭

具身智能行業的關注焦點已轉移到具身大腦。這使得自變量這樣的具身大模型公司受到了高度關注。自變量自研的“世界統一模型”以機器人為載體，已經進入了無數用戶的家庭生活，這被外界視為對泛化能力的“最高檢驗”，成為自變量受到資本追捧的原因之一。

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在今年4月，自變量發布了全球首個基于“世界統一模型（WUM）”架構的具身大模型WALL-B。據發布會信息，WALL-B將視覺、語言、動作、物理預測等所有能力，放在同一個網絡中從零開始聯合訓練，能夠消除模塊間的邊界和數據搬運損耗。

這使得WALL-B具備三個核心優勢：原生多模態、能理解物理規律并預測演化、能在與環境的互動中自我進化。盡管并未公布太多信息，但自變量宣布了讓搭載WALL-B模型的機器人常駐用戶家庭的計劃。目前這一計劃已經在推進中，成為外界對WALL-B模型泛化能力的最直觀認識。

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多次刷新具身模型范式，自變量技術實力“秀肌肉”

不僅如此，在最近3個月，自變量頻繁秀技術“肌肉”并在技術圈層吸引了巨大關注，也讓外界對其技術實力有了更清晰的認識。

舉例來說，自變量在6月連續發布了開源模型WALL-OSS-0.5以及世界模型WALL-WM。

其中，WALL-OSS-0.5僅預訓練，就具備堪比進行后訓練之后的任務完成能力：在17個真機任務中，無需后訓練，4個任務自主完成率超過80%，在操作類和推理類任務中均領先Pi0.5等主流開源模型。

而世界模型WALL-WM，是全球首個具備“事件級預測能力”的世界模型。不同于目前所有世界模型按照時間進行均勻采樣的方式，WALL-WM通過“事件”來對齊語言、視覺、動作等多模態數據，讓模型更好學習不同模態數據的關聯性，從而理解物理世界將如何演化、模型應當如何執行。

同時在具身行業最稀缺的數據方面，自變量同樣“親力親為”。其不僅自建數采工廠，還研發了完整的數據管線，能夠自動、大規模地執行數據的采集、清洗、標注、質量控制等。其還發布了基于自研數采設備XRZeroG0的數采方案，通過研究將訓練模型所需數據成本降低95%。

在機器人本體方面，自變量則自研了搭載不同模型的量子一號和量子二號，這些機器人成為模型的載體，進入數采工廠和各種落地場景。

就目前來說，實現通用具身智能的路途尚遠，模型-數據-本體的配合缺一不可，唯有擁有全棧能力的玩家才有可能將領先優勢保持到最后。自變量在具身模型上已經通過落地高泛化場景，和頻繁的技術發布更新行業范式，證明了自己的技術能力。在數據和本體方面則親力親為，不是等待其他玩家建設“坐享其成”，而是主動研究前沿問題、開源分享成果。這種從第一性原理出發，為通用具身智能自己添磚加瓦的做法，可能才是投資人最看重、也最值得行業伙伴學習的。