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大湾区首个200亿具身智能公司诞生,超豪华投资阵容曝光

2026-06-29 20:00:00    来源:投资家网  作者: 

摘要:两个月完成四轮豪华融资并全部交割——大湾区具身企业估值首破200亿,自变量创造融资奇迹

据可靠消息,自变量连续完成 4 轮豪华程度极其夸张的融资,且已经确定性地完成交割,而投后估值则超过了 200 亿元,成为大湾区首个估值破200亿元的具身智能企业。据考证,目前国内的具身智能模型企业中,估值超200亿元的仅有自变量机器人、智元机器人、银河通用、星海图四家。

自变量继4月下旬发布会宣布完成小米战投领投的B轮融资后,又连续完成B+、B++和C轮融资,2个多月时间连续完成 4 轮重磅融资并全部完成交割。此次爆出的自变量融资的投资方阵容豪华程度令人咋舌,汇集了各个领域中最顶级的资本阵容,目前已经确定的投资方包括中国移动、红杉中国、IDG资本、源码资本、达晨财智、中金资本等30多家顶级机构、互联网巨头资本、产业资本、国家和地方基金,而小米战投已经连续参与三轮融资。

这种“全领域巨头集体重注”的豪华程度、融资速度、交割效率,即使在“融资已经不是新闻”的具身行业,都实属罕见。

各路顶级资本齐下注,豪华程度极其罕见

首先,在已知的公开信息中,自变量机器人是国内具身智能企业中,唯一一家获得四大互联网厂商分别领投,并多次加注的企业:美团(A轮)、阿里(A+轮)、字节跳动(A++ 轮)、小米(B 轮)各自领投一轮,并多次加注。这表明: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。

产业资本也轮番投资自变量,带来具身智能升级产业链的契机,仅这四轮融资中涉及到的产业方就包括:58 集团、沈阳汽车(沈阳汽车产业投资基金)、奇瑞集团(国海创新资本)、荣耀(深圳市人工智能终端基金)等。这无疑表明了对自变量技术领先性和产业落地前景的坚定认可。目前,自变量机器人已经在 58 到家的家政服务、某德国豪华品牌汽车零部件供应了产线等场景落地,走入真实的家庭服务和工业生产中。

众多“国字头”主体和地方资本也在密集下注:国投创新、中保投资、江苏高投、深投控资本、宝安区引导基金等新股东之外,国开科创、国科投资等老股东也再次加持;中国移动更是连续两轮重注。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。

本次四轮融资中, VC 投资方同样群星闪耀:红杉中国、IDG资本、达晨财智、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,是国内最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“最强大脑”,技术水平获得了VC投资方的高度认可。

具身行业“最强大脑”,世界统一模型“闯进”用户家庭

具身智能行业的关注焦点已转移到具身大脑。这使得自变量这样的具身大模型公司受到了高度关注。自变量自研的“世界统一模型”以机器人为载体,已经进入了无数用户的家庭生活,这被外界视为对泛化能力的“最高检验”,成为自变量受到资本追捧的原因之一。

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在今年 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。据发布会信息,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,能够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、能理解物理规律并预测演化、能在与环境的互动中自我进化。尽管并未公布太多信息,但自变量宣布了让搭载 WALL-B 模型的机器人常驻用户家庭的计划。目前这一计划已经在推进中,成为外界对 WALL-B 模型泛化能力的最直观认识。

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多次刷新具身模型范式,自变量技术实力“秀肌肉”

不仅如此,在最近3个月,自变量频繁秀技术“肌肉”并在技术圈层吸引了巨大关注,也让外界对其技术实力有了更清晰的认识。

举例来说,自变量在6月连续发布了开源模型 WALL-OSS-0.5以及世界模型 WALL-WM。

其中, WALL-OSS-0.5 仅预训练,就具备堪比进行后训练之后的任务完成能力: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。

而世界模型 WALL-WM,是全球首个具备“事件级预测能力”的世界模型。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。

同时在具身行业最稀缺的数据方面,自变量同样“亲力亲为”。其不仅自建数采工厂,还研发了完整的数据管线,能够自动、大规模地执行数据的采集、清洗、标注、质量控制等。其还发布了基于自研数采设备 XR Zero G0 的数采方案,通过研究将训练模型所需数据成本降低 95%。

在机器人本体方面,自变量则自研了搭载不同模型的量子一号和量子二号,这些机器人成为模型的载体,进入数采工厂和各种落地场景。

就目前来说,实现通用具身智能的路途尚远,模型-数据-本体的配合缺一不可,唯有拥有全栈能力的玩家才有可能将领先优势保持到最后。自变量在具身模型上已经通过落地高泛化场景,和频繁的技术发布更新行业范式,证明了自己的技术能力。在数据和本体方面则亲力亲为,不是等待其他玩家建设“坐享其成”,而是主动研究前沿问题、开源分享成果。这种从第一性原理出发,为通用具身智能自己添砖加瓦的做法,可能才是投资人最看重、也最值得行业伙伴学习的。


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