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2年8轮融资200亿,深圳这家机器人公司凭什么让四大巨头“排队送钱”?

作者：本站编辑      2026-07-25 22:13:24     0
2年8轮融资200亿,深圳这家机器人公司凭什么让四大巨头“排队送钱”?

AI超维实验室，探索AI的无限可能，拆解工具的底层逻辑。 不是资讯号，是实验场。

2026年7月，成都。
APEC“数字和人工智能部长会议”现场，30多家全球顶尖科技公司同台——Meta、谷歌、微软、松下、腾讯、百度。
但全场唯一获邀发表主旨演讲的具身智能企业，是一家成立不到三年的深圳公司——自变量机器人。
更让人意外的是，就在两个月前，这家公司刚完成两个月内四轮融资、估值突破200亿元的壮举。
投资方名单拉出来，堪称“中国科技投资史的缩影”——美团、阿里、字节、小米四大互联网巨头轮番领投，中国移动、红杉、IDG、源码资本等30多家机构集体下注。
一家初创公司，凭什么？
两个“学霸”，一条“窄道”
故事要从两个人说起。
创始人兼CEO王潜，本硕毕业于清华大学，是全球最早在神经网络中提出“注意力机制”的研究人员之一。
联合创始人兼CTO王昊，北大计算物理博士，曾主导国内第一个百亿级大模型和最早一批千亿级大模型的研发。
2023年12月，他们在深圳创办了自变量机器人。
但当时他们选择的“端到端”技术路线，在行业里是一条“窄道”“险径”。
“一开始，一些资本不相信这套逻辑，我们早期的融资难度比一般公司更大。”王潜说。
那时的机器人行业，主流做法是把“大语言模型+动作模块”拼在一起——像搭积木一样，各管各的。
但王潜和王昊认定，这条路走不远。
机器人要真正理解物理世界，必须把视觉、语言、动作、物理预测全部放进同一个网络里，从零开始联合训练。
这个判断，在当时没人敢打包票。
“大脑”重构：从VLA到WUM
2024年底，自变量发布了基于VLA架构的第一代模型WALL-A。
但团队很快看到了VLA的“天花板”——视觉、语言、动作三个模块拼接在一起，数据每经过一次模块边界就发生一次损耗和延迟。
更核心的问题是：VLA只能模仿见过的动作，无法真正理解物理规律。
于是他们做了一个大胆的决定：推翻重来。
2026年4月，自变量发布全球首个基于“世界统一模型”（WUM）架构的具身大模型WALL-B。这不是WALL-A的升级版，而是从底层架构到训练范式的全面重构。
（图片来自工人日报）
WALL-B把视觉、语言、动作、物理预测等所有能力，放进同一个网络中联合训练。
它能理解重力、惯性、摩擦力，面对从未见过的场景也能自主推理。
它还能在与环境的互动中积累记忆、自我进化。
紧接着5月，自变量又发布了具备 “事件级预测能力”的世界模型WALL-WM ——不再按固定时间采样，而是以“事件”为基本思考单位，实现了语言、视觉和动作的更好对齐。
技术判断，最终得到了验证。
（图片来自自变量机器人）
03. 四大巨头“排队送钱”
2026年1月，字节跳动领投10亿元A++轮。
至此，自变量成为国内唯一同时获得美团、阿里、字节跳动三家互联网大厂投资的具身智能企业。
4月，小米战投领投B轮。
四大互联网巨头，轮番领投，全部集齐。
紧接着，B+轮、B++轮、C轮在两个月内连续完成交割。
中国移动连续两轮重注加持，红杉中国、IDG资本、源码资本、达晨财智、中金资本等30余家机构参与。
58集团带着家政场景而来，奇瑞带着汽车供应链需求而来—— “场景+资本”的双重绑定，让自变量的技术落地先于行业同行进入实质阶段。
估值突破200亿元，大湾区首家。
资本从不无缘无故地集中。
当行业从“分散押注”走向“头部收敛”，200亿元估值的交割完成，是一个清晰的信号：具身智能的“马太效应”已经开启。
（图片来自自变量机器人）
从客厅到产线：机器人真的“上班”了
但资本看好是一回事，能不能干活是另一回事。
自变量选择了一个最难的切入口——家庭。
家庭是具身智能的“终极考场”，标准化程度最低、环境最复杂。
2026年3月，自变量与58到家合作推出人机协作保洁家庭服务，机器人第一次大规模走进真实家庭。
5月，搭载WALL-B的新一代机器人入驻首批志愿者家庭。“报名超乎预期，机器人都不够用了。”王潜说。
截至目前，已服务超过1000户家庭，从深圳拓展至北京。
在产业端，自变量与国内头部物流企业合作，机器人部署到真实物流分拣产线，稳定实现每小时1200件以上的分拣效率，回流率低至3%以内，7×24小时不间断作业。
回到开头那个问题：一家成立不到三年的公司，凭什么让四大巨头排队送钱、让30家机构集体下注？
答案或许就藏在王潜的一句话里： “具身智能的下一阶段竞争，本质上还是数据闭环构建的基础模型与模型进化能力的竞争。” 

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