自变量连续完成 4 轮融资，红杉、IDG、中移动等 30 家机构押注，具身智能 " 超强大脑 " 获资本重仓。

据悉，继 4 月下旬发布会宣布完成小米领投的 B 轮融资后，自变量机器人又连续完成 B+、B++ 和 C 轮融资，投资方包括中国移动链长基金、红杉中国、IDG 资本、源码资本、达晨财智、中金资本、中保投资等 30 多家顶级机构，2 个多月时间连续完成 4 轮重磅融资并全部完成交割，估值突破 200 亿人民币。融资将用于具身基础模型的研发、大规模数据采集，以及机器人本体的持续升级等。

此次自变量融资的投资方阵容堪称豪华，汇集了各个领域中顶级的资本阵容，展现出 " 全领域巨头集体重注 " 的景象。

各路顶级资本齐下注

四家互联网大厂商轮番领投，技术领先性获得高度认可

回溯自变量的领投方，可以发现一件在科技领域并不常见的事情：美团（A 轮）、阿里（A+ 轮）、字节跳动（A++ 轮）、小米（B 轮）四家互联网大厂分别领投，并多次加注，表明以技术著称的互联网巨头对自变量技术水平的高度认可，均以重注的方式表示支持。

产业基金轮番上阵，具身智能的产业落地意义初显

产业资本轮番加注自变量。除基础的资金支持，更以具身智能为契机，升级产业链。自变量的最近四轮融资，频繁出现产业资本的身影：58 集团、沈阳汽车产业投资基金、奇瑞集团旗下的瑞丞基金、法国雷诺汽车参与的中金雷诺基金、深圳市人工智能终端基金，这是对自变量技术实力和产业落地前景的坚定认可。目前，自变量机器人也已经在 58 到家的家政服务、某德国豪华品牌汽车零部件供应链产线等场景落地，走入真实的家庭服务和工业生产中。

国家与地方基金重磅加码

众多 " 国字头 " 主体和地方资本也密集下注：国开金融、国科投资、国投创新、中保投资、江苏高投、山东财金、深投控资本、宝安区引导基金等；中国移动等央企也多次现身投资方。具身智能已经被列入 " 十五五 " 规划的未来产业核心赛道，国资、地方基金和国央企的密集加注，不仅表明资金已经向头部收拢，也为自变量带来潜在的地方产业资源和供应链支持。

顶级 VC 齐聚，自变量全栈 " 端到端具身大脑 " 技术能力获得一致看好

本次自变量四轮融资中的财务投资机构同样群星闪耀：红杉中国、IDG 资本、达晨财智、深创投、中金资本、源码资本、毅达资本等。自变量从成立之初就坚持自研具身模型，是国内较早采用完全端到端路径、实现通用具身智能大模型的企业，也是具身智能行业的 " 超强大脑 "。

全国产全栈全自研，从模型到数据、Infra 的全面爆发

自研全球首个 " 世界统一模型 " WALL-B

2026 年 4 月，自变量发布了全球首个基于 " 世界统一模型（WUM）架构 " 的具身大模型 WALL-B。区别于 VLA 模型拼接视觉、语言、动作模块的思路，WALL-B 将视觉、语言、动作、物理预测等所有能力，放在同一个网络中从零开始联合训练、融为一体，消除模块间的边界和数据搬运损耗。这使得 WALL-B 具备三个核心优势：原生多模态，具备更好的空间推理能力；能理解物理规律并预测环境与事件演化；具备记忆能力，能在与环境的互动中自我进化。Wall-B 的推出，是一次从底层架构到训练范式的全面重写，预示着具身大模型向原生多模态的彻底转变，是具身大模型技术发展的标志性事件。

国际领先水平，开源模型 WALL-OSS 0.5 实现 " 预训练效果比肩后训练 "

近期开源的 WALL-OSS-0.5，让视觉 - 动作具有统一表示，动作 Token 对应可观测的物理变化。这使得 WALL-OSS-0.5 仅预训练就具备堪比后训练的任务能力：在 17 个真机任务中，无需后训练， 4 个任务自主完成率超过 80%，在操作类和推理类任务中均领先 Pi 0.5 等主流开源模型。这也回答了行业内对 " 泛化能力来自预训练还是后训练 " 的长期讨论。

定义技术新范式，发布全球首个 " 事件级 " 世界模型 WALL-WM

自变量在近期发布了全球首个具备 " 事件级预测能力 " 的世界模型 WALL-WM，不同于目前所有世界模型按照时间进行均匀采样的方式，WALL-WM 通过 " 事件 " 来对齐语言、视觉、动作等多模态数据，让模型更好学习不同模态数据的关联性，从而理解物理世界将如何演化、模型应当如何执行。经实验发现，WALL-WM 在基础任务、推理任务、灵巧操作、泛化场景等评测中，分数明显超过 Pi 0.5、DreamZero 等主流模型。这大幅提升了世界模型 " 对齐模态 " 的关键能力，定义了技术的新范式。

强大的数据管线能力，并实现数据采集成本狂降 95%

具身智能行业的主要挑战仍在于获得大规模、高质量的物理世界交互数据。自变量自研可扩展的模型驱动型高质量数据管线，构建了面向具身智能的工业级数据生产系统，大幅提升有效数据利用率。数据管线可实现大规模执行数据的采集、清洗、自动化标注与质量控制以及数据增广，大幅提升数据采集和数据处理效率。同时，公司自研的数据合成模型可复现真实世界中难以大规模采集的复杂、危险或罕见场景，物理精度与真实世界对齐，快速高效地积累稀缺数据。

自变量自研了覆盖多模态、多场景、全身移动的多种数采硬件设备，并于近期发布 XR Zero 系列无本体数采方案，具备全行业唯一的全身移动数采能力，支持全模态数据可回放、可迁移、可用于模型训练，数据质量和采集效率都居于行业前列，已得到模型闭环验证，将训练模型所需数据成本狂降 95%。

构建先进的 Infra 能力，支撑技术快速迭代

自变量自研了面向具身大模型的分布式训练与高性能推理框架，针对多模态、长序列、动作连续控制做了深度优化，训练吞吐与推理时延均显著优于通用框架；同时构建了从本体执行→ 数据采集 → 模型再训练 → 本体部署的数据回流闭环，让模型在真实部署场景中持续吸收新数据、自我进化；并在此之上搭建了在线强化学习系统，使模型能够在与环境交互的过程中自主探索、持续优化策略。

这种强大的 Infra 能力还体现在今年早些时候由自变量机器人、深圳市人工智能行业协会与广东省具身智能训练场联合主办的全球具身智能开发者大会（EAIDC）的黑客松上，参赛选手仅用三天时间，就完成了从数据采集、模型训练到真机部署的全流程上手，而通常情况下，专业研究实验室完成类似搭建则至少需要六个月时间。

率先实现 C 端 B 端并举落地

在机器人本体方面，自变量自研并量产了量子一号、量子二号两款高性能机器人，实现了机械臂、关节模组、动力驱动器、主控制器等核心零部件的全面自研，和算法深度适配。这为自变量机器人进入用户家庭和工业产线提供了载体。

全球范围内具身智能机器人首次大规模进家庭

自变量开启了 " 全球首个机器人大范围进家庭的服务计划 "。今年 3 月起，自变量机器人携手 58 集团旗下 58 到家平台，推出智能保洁家庭服务，由机器人与保洁阿姨协同完成家政任务，成为具身智能领域中，先一步进入普通家庭并真实服务大众的企业。这是具身智能技术迈向更大规模商业应用的标志性事件，有望改变未来家庭的生活方式。

今年 5 月起，自变量还推出机器人常驻家庭的 "X 家庭成员计划 "，为用户提供长达 1 个月的机器人常驻服务，满足更多样、更随机的家庭需求。这些服务收到用户的广泛好评分享，这也是具身机器人首次走下 " 舞台秀场 "，大范围进入家庭接受用户真实需求的检验。

通用具身智能 B 端场景落地效果惊艳

金杯股份

工业生产线是检验具身智能生产力的另一场景，对操作精细度和稳定性都有更高要求。今年 3 月，自变量与金杯股份签署协议，合资成立金智变量机器人，并进入金杯股份所属华晨宝马座椅和内饰产品一级供应商生产线，搭载模型的机器人将在集团的各板块批量落地，并向全球战略合作伙伴和工业行业客户提供解决方案。

顺丰集团

自变量与物流巨头顺丰达成合作，率先将具身大模型和机器人引入复杂的工业物流场景，让具身智能在真实场景释放经济效益。通过将具身智能机器人深度嵌入具体工作场景，自变量与顺丰能实现自动化、柔性的智能分拣与供件，大幅提升分拣效率和作业稳定性，让具身模型和机器人在行业率先通过物流行业严格的生产力检验。

招商观颐

自变量与招商积余旗下康养医护专业公司招商观颐达成深度战略合作，将具身机器人部署在养老院内提供多项综合服务，双方合作内容包括：搬运物品、陪伴沟通、清洁收纳、巡检预警等。自变量机器人凭借多模态感知、自主决策和场景泛化能力，致力于在复杂开放的养老院环境承担多样化任务。伴随这些功能实际落地，不仅能提升日常运营效率与精细化管理水平，也可让医护人员能将更多精力投入到高价值任务中，为养老行业 " 服务供给不足 " 的结构性痛点提供了智能化的全新解法。

实现通用具身智能愿景，行业马太效应初显

自变量的愿景是 " 让智能机器人服务人类的每一天 "，为了实现这一愿景，自研世界统一模型、具身机器人本体、数据采集方案和数据管线。

目前在具身智能行业，机器人本体技术已经逐渐收敛，资本和产业伙伴将更多关注移向具身大脑，唯有大脑才能让机器人具备泛化能力，成为家庭和工厂生产力的一员。这种押注重点的转移体现在此次融资里：包括互联网巨头、产业资本、国家队与地方基金、顶级财务投资机构的各方焦点，都从过去 " 分散押注 " 收敛到具身模型领跑者自变量身上。

面向未来，只有少数企业才能实现通用具身智能的终极愿景。自变量致力于成为这一愿景的推动者、领跑者，而非坐享其成。正如企业名称所暗示的，自变量要成为主动引发行业改变的那个因素，以第一性原理主动开拓 " 具身通用智能 " 的未来。

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