上海
前言
让机器人像人一样去学习，正是机器人实现通用智能的关键一跃。
昨日消息，具身智能公司自变量机器人近日完成数亿元 A 轮融资，由美团战投领投、美团龙珠跟投。
据悉，本轮融资将用于持续加速全自研端到端通用具身智能大模型与机器人本体的同步迭代，以及未来多个应用场景的智慧化方案合作和落地。
除了今年 2 月对外披露的光速光合、君联资本领投的数亿元 Pre-A++ 轮融资外，A 轮融资前自变量机器人还完成了由华映资本、云启资本、广发信德投资的数亿元 Pre-A+++ 轮融资。自成立起不到一年半时间内，自变量机器人目前已完成 7 轮融资，累计融资金额超 10 亿元。
自变量机器人成立于 2023 年 12 月，致力于通过研发具身智能通用大模型，实现通用机器人的终极目标 —— 通用机器人像人一样通过交互、感知和行动自主执行任务，拥有高效的泛化和迁移能力。
公司聚焦于“通用具身大模型”的研发，是国内最早实现端到端统一具身大模型的公司。当前，自变量自研的Great Wall 操作大模型系列的 WALL-A 在多个性能上已达到世界级领先水平，可以实现机器人自主感知、自主判断、自主操作完成复杂而精细的物理世界任务。
团队方面，公司创始人兼 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，博士期间曾在美国顶级机器人实验室参与了多项 Robotics Learning 的研究，研究经历涵盖机器人操作和家庭服务机器人相关的几乎所有领域。
而联合创始人兼 CTO 王昊是北大计算物理博士，曾在粤港澳大湾区数字经济研究院（IDEA 研究院）担任封神榜大模型团队算法负责人，领导了国内第一个百亿级大模型和最早一批千亿级大模型之一 Ziya 的研发。
在日前的第三届具身智能机器人产业发展论坛上，自变量机器人联合创始人兼CTO王昊谈到，传统的工业自动化及机器人技术具有诸多瓶颈，比如预编程、固定轨迹的技术无法解决现实物理世界的复杂交互问题。
王昊指出，大模型的发展为突破传统机器人学的天花板带来契机，使其能处理非结构化场景和多样化任务，用一个通用大模型替代多个小模型，减少了提前建模需求。尽管机器人硬件性能超越人类手部，但在自主操作复杂任务上仍显不足，系统不稳定、传感器失效等问题限制了其表现。物理世界的随机性与复杂性，无法被完全感知、无法被提前规划、甚至无法用语言完全描述。人类通过亲历和交互学习复杂任务，而机器人单纯依赖语言描述难以掌握类似技能。未来方向是让机器人像人一样学习，通过自我评判、反思、调整行为形成经验，促进更好学习。
而自变量机器人在通用具身智能大模型的实践和探索——让机器人像人一样去学习，正是机器人实现通用智能的关键一跃。
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文章来源：中国机器人网
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