近日，具身智能公司自變量機器人（X Square Robot）完成數億元A輪融資，本輪融資由美團戰投領投，美團龍珠跟投。

據了解，本輪融資將用于持續加速全自研端到端通用具身智能大模型與機器人本體的同步迭代，以及未來多個應用場景的智慧化方案合作和落地。

今年2月，自變量機器人剛剛完成數億元Pre-A++輪融資，由光速光合與君聯資本領投，北京機器人產業基金、神騏資本跟投。此后，該公司還完成了數億元Pre-A+++輪融資，由華映資本、云啟資本、廣發信德投資。截至目前，自變量機器人已完成7輪融資，累計融資超10億元。

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，領導了國內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，核心團隊成員包括全球最早提出注意力（Attention）機制（Transformer結構的核心）的研究者，國際頂級機器人實驗室的專家，中國首批千億級大模型的技術負責人，以及機器人硬件領域的專家等。

自變量機器人聚焦“通用具身大模型”的研發，以真實世界數據為主要數據來源，構建具備精細操作能力的通用機器人，致力于構建統一感知、規劃與控制的一體化系統架構。

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爭對手。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，展現出在隨機環境中對復雜拓撲結構、復雜物理交互的強大適應性。從復雜任務的準確率來看，在疊衣服、晾衣服等復雜柔性操作中表現出色，數分鐘級別的任務成功率達到90%以上。

同時，自變量機器人構建了以模型驅動的數據閉環體系。公司自主研發了數十個數據處理模型和多代數據采集設備，用于實現數據質量的自動化控制與數據采集效率的全面提升。

硬件層面，自變量機器人自主研發并持續優化適配多模態大模型控制的機器人本體，更好地滿足開放環境中的精細操作和穩定運行需求。目前，自變量的機器人本體已在多步驟復雜任務場景中落地應用。

值得一提的是，從去年底起，自變量機器人已在多模態輸出和具身思維鏈方面取得突破，早于Gemini Robotics今年3月公布思維鏈研究成果的時間。公司研發的模型架構以多模態輸出為核心，實現了端到端的信息融合，使機器人在視覺、語言和動作等多種信息通道間實現高效對齊，顯著提升了模型在超長序列任務中的上下文推理與自我反饋能力。同時，公司在動態環境感知、實時任務規劃和超長程任務等方面也持續取得新進展。以上突破與進展進一步提升了機器人在復雜開放環境中的自主決策能力和執行效率。