据权威渠道获悉，自变量已连续完成4轮规格极高、阵容极为豪华的融资，且均已确定完成交割，投后估值突破200亿元大关，正式成为粤港澳大湾区首家估值超200亿元的具身智能企业。
继今年4月下旬发布会官宣由小米战投领投的B轮融资落地后，自变量又迅速完成B+轮、B++轮及C轮融资——短短两个多月内，四轮重磅融资全部高效闭环。此次曝光的资方名单堪称“顶配级”组合，囊括了来自互联网、产业、国资及地方政府等多维度的头部力量。目前已确认参与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、中金资本等逾30家顶级投资机构、科技巨头旗下战投平台、垂直领域产业资本，以及国家级与区域级政府引导基金；其中，小米战投更是连续三次加码。
如此覆盖全生态、节奏极紧凑、执行高效率的融资节奏，在“融资已成常态”的具身智能赛道中，亦属凤毛麟角。
顶级资本集体押注，豪华程度史无前例
首先，在当前公开披露的信息中，自变量机器人是国内具身智能领域唯一一家获得四大互联网平台分别领投并持续追加投资的企业：美团（A轮）、阿里（A+轮）、字节跳动（A++轮）、小米（B轮）均独立担任一轮领投方，并在后续轮次中多次跟投。这一现象清晰印证：以技术见长的互联网头部企业，对自变量底层技术实力给予高度肯定，并以真金白银表达长期信任。
产业资本亦密集入场，为具身智能向产业链纵深渗透提供关键支撑。仅本次四轮融资中涉及的产业方就涵盖：58集团、沈阳汽车产业投资基金（沈阳汽车）、奇瑞集团旗下国海创新资本、荣耀关联的深圳市人工智能终端基金等。这充分体现出各方对其技术领先性与商业化落地能力的高度认可。目前，自变量机器人已在58到家的家庭服务场景、某德国豪华汽车品牌零部件产线等真实环境中实现规模化部署，真正迈入家庭生活与工业制造一线。
与此同时，“国家队”与地方资本正加速布局：新增股东包括国投创新、中保投资、江苏高投、深投控资本、宝安区引导基金等；而国开科创、国科投资等原有国资背景股东亦同步追加出资；中国移动更是在B+轮与C轮连续重仓加码。随着具身智能被明确纳入国家“十五五”规划未来产业核心方向，国资体系、地方政府基金及中央企业资本的集中涌入，不仅反映出资金正加速向头部企业聚拢，更为自变量构建起坚实的区域产业协同网络与供应链赋能通道。
VC阵营同样星光熠熠：红杉中国、IDG资本、达晨财智、中金资本、源码资本、毅达资本等悉数现身。自变量自创立伊始即坚持全栈自研具身大模型，是国内最早采用端到端统一架构、成功打造通用具身智能大模型的企业，被业内誉为具身智能领域的“最强大脑”，其技术路径与工程能力赢得VC群体一致青睐。
具身智能赛道“最强大脑”，世界统一模型正式走进千家万户
当前，具身智能行业的竞争焦点正加速向“具身大脑”迁移，这也使得像自变量这样专注大模型底层突破的企业备受资本市场关注。其自主研发的“世界统一模型”（WUM）以机器人作为物理载体，已悄然进入大量用户家庭生活场景——这种面向真实世界的泛化应用，被外界视为对模型通用能力的终极验证，也成为其持续获得资本热捧的关键动因之一。
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今年4月，自变量正式发布全球首个基于“世界统一模型（WUM）”架构的具身大模型 WALL-B。根据发布会披露信息，WALL-B将视觉感知、自然语言理解、运动控制、物理规律建模与演化预测等全部能力集成于同一神经网络中，从零开始联合训练，彻底打破传统模块化架构带来的边界割裂与数据流转损耗。
由此，WALL-B具备三大本质优势：原生多模态融合能力、对物理世界规律的深度建模与动态演化预判能力、在真实环境交互中持续自我迭代进化的能力。尽管官方尚未公布更多细节，但自变量已明确宣布启动“WALL-B常驻家庭计划”。目前该计划正稳步推进，也成为外界观察WALL-B泛化性能最直观、最真实的窗口。
持续刷新行业技术范式，自变量硬核实力频频“出圈”
不仅如此，过去三个月间，自变量密集输出多项前沿成果，在技术社区引发广泛关注，进一步夯实其技术领军者形象。
例如，6月期间，自变量接连开源 WALL-OSS-0.5 与世界模型 WALL-WM。
其中，WALL-OSS-0.5 仅经历基础预训练阶段，即展现出接近完成后训练后的任务执行能力：在17项真实机器人操作任务中，无需额外微调，已有4项任务自主完成率超80%，在操作类与推理类任务表现上全面超越Pi 0.5等主流开源模型。
而世界模型 WALL-WM，则是全球首个具备“事件级预测能力”的世界模型。区别于现有世界模型普遍采用的时间均匀采样机制，WALL-WM通过“事件”作为对齐锚点，统合语言、视觉、动作等多模态信号，显著提升模型对跨模态关联性的学习效率，从而更精准地理解物理世界运行逻辑，并据此生成合理动作策略。
在具身智能最稀缺的核心资源——高质量数据方面，自变量同样选择“自己动手”。其不仅自建规模化数据采集工厂，还自主研发了覆盖采集、清洗、标注、质检全流程的自动化数据管线；并推出基于自研硬件 XR Zero G0 的新一代数采方案，将训练所需数据成本降低高达95%。
在机器人本体层面，自变量亦完成全栈自研：量子一号与量子二号两款机器人分别搭载不同版本模型，已成为其算法能力的实体载体，广泛应用于数采工厂及各类实际落地场景。
现阶段，通往通用具身智能的道路依然漫长，模型、数据、本体三者缺一不可。唯有具备全栈能力的企业，方能在长期竞争中守住技术护城河。自变量已在具身大模型领域通过高频技术发布与真实场景验证不断重塑行业范式；在数据与硬件层面则坚持自主攻坚，拒绝依赖外部供给，而是主动攻克前沿难题、开放共享研究成果。这种回归第一性原理、亲手为通用具身智能筑基铺路的方式，或许正是投资人最为看重、也最值得整个行业借鉴的发展范式。
