字節(jié)、阿里、美團(tuán)集體下注：自變量成具身智能的 “共識(shí)標(biāo)的”？

作者：呂鑫燚

出品：具身研習(xí)社

一個(gè)冷知識(shí)，2025 年末，有投資人開(kāi)始專門請(qǐng)博士“外援”，一起去看具身智能項(xiàng)目。

原因并不復(fù)雜。

過(guò)去一年，具身智能在投融資端經(jīng)歷了一輪高度擁擠的繁榮，催生出大量to VC 的項(xiàng)目，通過(guò)視頻剪輯、場(chǎng)景設(shè)定與工程調(diào)參，盡可能地“假裝機(jī)器人很聰明”，以此換取估值的快速抬升。早期產(chǎn)業(yè)的粗放發(fā)展，一定程度上遮蔽了非技術(shù)出身投資人的判斷視野，也直接催生了如今更謹(jǐn)慎、也更理性的資本態(tài)度。

但并非所有資方都需要“補(bǔ)課”。在這波浪潮中，有一類玩家反而具備天然優(yōu)勢(shì)。互聯(lián)網(wǎng)大廠，尤其是那些在基礎(chǔ)模型領(lǐng)域已經(jīng)深耕多年的公司。它們“從模型中來(lái)”，自然能夠精準(zhǔn)感知相關(guān)領(lǐng)域的具身模型能力是否真實(shí)存在，是否具備跨場(chǎng)景的可擴(kuò)展性，是否可能成為長(zhǎng)期技術(shù)基座。

換句話說(shuō)，如果沿著互聯(lián)網(wǎng)大廠的投資路徑去看具身智能的list，往往能避開(kāi)大量噪音。

縱觀2025年的具身智能投融資事件，大廠的表現(xiàn)顯得格外克制。出手頻率并不高，也不再延續(xù)過(guò)往對(duì)新興技術(shù)“買買買”的慣性風(fēng)格，但它們并沒(méi)有缺席。

以近日完成十億元級(jí)A++ 輪融資的自變量機(jī)器人為例，其新一輪融資由字節(jié)跳動(dòng)戰(zhàn)略投資部、紅杉中國(guó)領(lǐng)投，多家頂級(jí)投資機(jī)構(gòu)跟投。至此，自變量完成了美團(tuán)、阿里云、字節(jié)三家互聯(lián)網(wǎng)大廠的聯(lián)合押注，成為國(guó)內(nèi)首個(gè)同時(shí)獲得三家大廠支持的具身智能公司。

問(wèn)題隨之而來(lái)，一向克制的大廠，為什么會(huì)在同一家公司上形成共識(shí)？（偷偷開(kāi)群聊了）

共同押注有兩條線，表層原因是自變量作為全球最早深耕端到端VLA 具身大模型的公司之一，真正讓機(jī)器人在真實(shí)世界中具備“用腦思考”的能力，加速了具身智能從演示走向生產(chǎn)力。

而更深層的原因在于，當(dāng)自變量選擇以具身模型為核心驅(qū)動(dòng)，并主動(dòng)以開(kāi)源方式釋放技術(shù)價(jià)值時(shí)，它所代表的，不只是某一家公司的成長(zhǎng)路徑，而是一種有可能演化為行業(yè)通用技術(shù)基座的方向選擇。

可見(jiàn)，投資投的并不是一家公司，而是一張通往未來(lái)的船票。

具身智能浪潮本質(zhì)上源于AI技術(shù)的躍遷。作為大模型時(shí)代的推動(dòng)者，互聯(lián)網(wǎng)大廠對(duì)這一點(diǎn)有著更為清醒的判斷。因此，它們真正關(guān)注的，并不是機(jī)器人是否“四肢發(fā)達(dá)”，而是機(jī)器人是否擁有決定應(yīng)用上限的“頭腦”。

自變量機(jī)器人就是一家典型的“重腦”型具身智能公司。其創(chuàng)始人兼CEO王潛對(duì)物理世界基礎(chǔ)模型的投入堅(jiān)信不疑，他認(rèn)為“具身智能大模型并非簡(jiǎn)單的AI 應(yīng)用，而是在形成一個(gè)并列于虛擬世界基礎(chǔ)模型的、面向物理世界的基礎(chǔ)模型。”

而大廠此番集體選擇，看重的就是自變量重投入并已經(jīng)掌握的，在真實(shí)物理世界進(jìn)行交互的聰明“大腦”。

作為全球第一批ALL INVLA架構(gòu)的具身智能企業(yè)，自變量堅(jiān)持硬件-數(shù)據(jù)-模型的閉環(huán)迭代，是國(guó)內(nèi)最早規(guī)模化擴(kuò)展真機(jī)數(shù)據(jù)采集、搭建了模型驅(qū)動(dòng)為主的數(shù)據(jù)管線。

此外，其WALL-A具身大模型，首創(chuàng)性地將VLA架構(gòu)與世界模型進(jìn)行了深度融合，構(gòu)建出一套原生多模態(tài)輸入輸出的系統(tǒng)范式。WALL-A不僅能夠處理視覺(jué)、語(yǔ)言、動(dòng)作等多模態(tài)信息。更重要的是，它率先實(shí)現(xiàn)了具身多模態(tài)“思維鏈”。

通過(guò)世界模型進(jìn)行時(shí)空狀態(tài)預(yù)測(cè)，協(xié)同視覺(jué)因果推理理解環(huán)境反饋，并借助可學(xué)習(xí)的記憶機(jī)制內(nèi)化物理常識(shí)，WALL-A在非結(jié)構(gòu)化環(huán)境中的零樣本泛化能力得到了顯著提升。這意味著，機(jī)器人不再依賴大量預(yù)設(shè)規(guī)則，而是能夠在真實(shí)環(huán)境中進(jìn)行判斷、調(diào)整與反思。

WALL-A的能力并非存在于實(shí)驗(yàn)室或視頻剪輯中。

前不久，自變量機(jī)器人成功完成全球首個(gè)基于物理世界基礎(chǔ)模型，跨越室外與室內(nèi)場(chǎng)景的移動(dòng)操作。這是一次近乎“殘酷”的驗(yàn)證，模型需要直面真實(shí)場(chǎng)景中，風(fēng)力、光線、意外情況等不可預(yù)設(shè)的情況。其機(jī)器人“量子一號(hào)”在外賣配送與紙箱回收任務(wù)中，在戶外強(qiáng)風(fēng)干擾與遮擋完成拆解與投遞，還能夠自主進(jìn)入樓宇、使用電梯完成室內(nèi)配送。

例如，當(dāng)外賣袋被大風(fēng)吹落并被桌布遮擋時(shí)，機(jī)器人仍能自主感知并調(diào)整策略；當(dāng)紙箱因尺寸偏差投遞失敗，它能夠即時(shí)反思并重新嘗試，整個(gè)過(guò)程無(wú)需人工干預(yù)，模型自主完成長(zhǎng)序列任務(wù)的自主閉環(huán)。而當(dāng)機(jī)器人進(jìn)入樓宇中，還會(huì)根據(jù)實(shí)時(shí)電梯抵達(dá)情況，判斷先坐哪個(gè)電梯，并操控樓梯按鈕。

在真實(shí)場(chǎng)景中出現(xiàn)錯(cuò)誤并及時(shí)改正，這些都是“大腦決定上限”的真實(shí)體現(xiàn)。透過(guò)自變量大腦側(cè)的落地可以看出，當(dāng)模型自主游刃有余處理物理世界中不可預(yù)設(shè)的變化，具身智能機(jī)器人才有了成為生產(chǎn)力的可能性，撕下“溫室的花朵”標(biāo)簽。

在取得模型突破之后，自變量并沒(méi)有選擇將技術(shù)牢牢封裝在公司內(nèi)部，而是做出了一個(gè)在當(dāng)下并不“討巧”的決定：開(kāi)源。

2025年9月，自變量正式開(kāi)源WALL-OSS。WALL-OSS采用了創(chuàng)新性的“共享注意力 + 專家分流（FFN）”設(shè)計(jì)；在訓(xùn)練方式上，首創(chuàng)“先離散、后連續(xù)、再聯(lián)合”的多階段訓(xùn)練范式；通過(guò)統(tǒng)一的跨層級(jí)思維鏈，模型能夠在單一可微分框架內(nèi)無(wú)縫切換高層決策與底層執(zhí)行。

WALL-OSS在泛化能力、長(zhǎng)程操作任務(wù)表現(xiàn)、因果推理、空間理解與反思能力等方面，都展現(xiàn)出極強(qiáng)的工程可用性。

于自變量而言，開(kāi)源這并非某種象征性的企業(yè)形象建設(shè)，而是一次體系完整、態(tài)度明確的技術(shù)開(kāi)放。

自變量開(kāi)放了預(yù)訓(xùn)練模型權(quán)重、完整訓(xùn)練代碼和數(shù)據(jù)集接口，還提供了詳盡的部署文檔。有效助力研發(fā)人員和中小企業(yè)驗(yàn)證模型能力、跑通落地閉環(huán)，完成技術(shù)的價(jià)值釋放。而且值得一提的是，開(kāi)發(fā)者僅需RTX 4090 級(jí)別的消費(fèi)級(jí)顯卡，即可完成從訓(xùn)練到推理部署的完整流程，大幅降低了具身模型的使用門檻。

正如自變量聯(lián)合創(chuàng)始人兼CTO王昊在《硅谷 101 播客》中所言：“我一直都覺(jué)得開(kāi)源是非常重要的事情，開(kāi)源意味著我們可以站在巨人的肩膀上繼續(xù)前進(jìn)。我們可以基于已有成果做更多的改進(jìn)，社區(qū)開(kāi)發(fā)者的反饋也會(huì)幫助到開(kāi)源的公司，開(kāi)源公司可以從中吸取到經(jīng)驗(yàn)，然后把這個(gè)技術(shù)路線思考得更加深入。
一般的高校、或者一些小型的企業(yè)，他們可能沒(méi)有能力去做基礎(chǔ)模型，但是如果能夠使用這些基礎(chǔ)開(kāi)源模型，他們就可以去做應(yīng)用，把它用到各個(gè)方向，豐富整個(gè)生態(tài)，這也是一個(gè)非常重要的事情。”

這種理念，也體現(xiàn)在自變量對(duì)社區(qū)的長(zhǎng)期投入中。

無(wú)論是在魔搭社區(qū)ModelScope、Lumina具身智能社區(qū)的技術(shù)分享，還是接入 Hugging Face的LeRobot平臺(tái)，自變量都在持續(xù)與開(kāi)發(fā)者對(duì)話。還官方社交平臺(tái)賬號(hào)，為開(kāi)發(fā)者答疑解惑。自變量的角色早已超越了單純的“技術(shù)提供者”。其姿態(tài)絕非高高在上的“技術(shù)展示者”，而是躬身入局的“生態(tài)共建者”。

這是一條以開(kāi)放的技術(shù)資源為紐帶，以持續(xù)運(yùn)營(yíng)為橋梁，串聯(lián)起高校、企業(yè)、開(kāi)發(fā)者等不同主體，共同推動(dòng)具身智能技術(shù)從實(shí)驗(yàn)室走向真實(shí)世界的道路。終點(diǎn)是走向具身模型落地后應(yīng)用側(cè)的全面開(kāi)花。

從基礎(chǔ)模型的性能持續(xù)突破，到以開(kāi)源模式撬動(dòng)生態(tài)價(jià)值的乘數(shù)效應(yīng)，頭部科技大廠與產(chǎn)業(yè)資本密集涌入，齊聚自變量股東陣營(yíng)，這一行業(yè)動(dòng)態(tài)，釋放出極為明確的信號(hào)：圍繞具身智能核心“大腦”的技術(shù)競(jìng)賽，將在2026年全面進(jìn)入白熱化階段。

企業(yè)的生存法則已發(fā)生根本轉(zhuǎn)變。那些僅靠實(shí)驗(yàn)室Demo博眼球、以概念故事撬動(dòng)融資的玩家，終將在商業(yè)化的現(xiàn)實(shí)考驗(yàn)中黯然離場(chǎng)；唯有在真實(shí)物理世界中完成技術(shù)驗(yàn)證、實(shí)現(xiàn)商業(yè)閉環(huán)的硬核企業(yè)，才能站穩(wěn)腳跟。

自變量的產(chǎn)業(yè)進(jìn)展，正體現(xiàn)了這一點(diǎn)：一方面，得益于軟硬件全棧自研，其硬件與具身模型實(shí)現(xiàn)了深度適配，整機(jī)成本顯著下降，為規(guī)模化量產(chǎn)與商業(yè)化普及奠定了基礎(chǔ)；另一方面，自變量已逐步進(jìn)入工業(yè)制造、物流、養(yǎng)老等多個(gè)高價(jià)值場(chǎng)景，完成技術(shù)與商業(yè)化的閉環(huán)。

例如，在工業(yè)制造領(lǐng)域，其機(jī)器人已承擔(dān)汽車裝配與檢測(cè)等復(fù)雜任務(wù)，提升生產(chǎn)柔性；在物流零售側(cè)，通過(guò)與四川省智能感算中心合作，打造覆蓋商品識(shí)別到自動(dòng)運(yùn)輸?shù)娜鞒讨悄芑桨福辉诿裆?wù)端，其智能養(yǎng)老項(xiàng)目成功入選工信部與民政部試點(diǎn)名單，正以具身智能填補(bǔ)現(xiàn)實(shí)養(yǎng)老資源缺口。

當(dāng)行業(yè)從“講故事”走向“交答卷”，具身智能的分水嶺已經(jīng)出現(xiàn)。

資本最終會(huì)發(fā)現(xiàn)，真正值得長(zhǎng)期押注的，并不是某一次炫目的展示，而是那些愿意把“大腦”做到極致，并讓技術(shù)成為公共基座的公司。而這，或許正是大廠們?cè)谕患夜旧砩线_(dá)成共識(shí)的根本原因。

2026年，這場(chǎng)圍繞具身智能的競(jìng)爭(zhēng)，不僅是技術(shù)實(shí)力與資本厚度的較量，更是生態(tài)格局與發(fā)展理念的比拼。堅(jiān)持長(zhǎng)期主義、深耕實(shí)戰(zhàn)落地、擁抱開(kāi)放協(xié)同的企業(yè)，終將成為這場(chǎng)競(jìng)賽的最終贏家。而隨著領(lǐng)軍企業(yè)的持續(xù)發(fā)力，具身智能技術(shù)也將真正融入千行百業(yè)，打破實(shí)驗(yàn)室與真實(shí)世界的壁壘，釋放出全新的生產(chǎn)力價(jià)值，為產(chǎn)業(yè)升級(jí)與社會(huì)發(fā)展注入強(qiáng)勁動(dòng)力。