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钟代曼 2025-05-13 娱乐 1098 人已围观

5月12日④,具身智能公司「自变量机器人」宣布完成Pre-A+++轮与A轮两轮数亿元融资▓。其中Pre-A+++轮融资由华映资本领投①,云启资本⑪、广发信德跟投⑱;A轮融资由美团战投领投⑰、美团龙珠跟投②。两轮融资资金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⑫,以及未来多个应用场景的智慧化方案合作和落地⑫。

自变量机器人成立于2023年12月⑩,聚焦“通用具身大模型”的研发⑭,以真实世界数据为主要数据来源④,构建具备精细操作能力的通用机器人①。截至目前❸,自变量机器人已完成7轮融资⑱,累计融资金额超10亿元⑦。

国内首个全自研端到端通用具身大模型

已在多模态输出和具身思维链方面取得突破

通用机器人的终极目标是像人一样通过交互⑭、感知和行动自主执行任务④,拥有高效的泛化和迁移能力⑭。而实现这一目标的核心⑩,就在于机器人通用具身智能大模型⑩。在海外⑭,包括Skild AI⑤、谷歌DeepMind③、Physical Intelligence等科技公司都在该领域进行积极布局④。

具身智能可主要分为大脑和小脑⑮。目前国内企业在探索不同发展路径:部分专注于大脑⑱,提升机器人语言理解与规划能力⑧;部分聚焦小脑⑩,优化行走③、抓取动作等运动控制⑮。也有企业选择大小脑统一的端到端路线⑰,这一路线也是国外头部科技公司如Physical Intelligence⑱、Skild AI等的选择❸。

自变量从成立之初就选择了“大小脑统一的端到端大模型”路线⑬。作为国内最早采用该路径实现通用具身智能大模型的公司❷,自变量机器人致力于构建统一感知①、规划与控制的一体化系统架构⑱。公司自主开发的「Great Wall」操作大模型系列的「WALL-A」模型具备多模态信息融合能力②,可以整合不同类型的感知数据❸、自然语言指令与运动控制信号❷,实现输入到输出的端到端映射⑮。

基于大规模通用知识预训练与多任务学习机制❷,「WALL-A」模型在部分未见过的新任务场景中已展现出零样本泛化能力——广泛场景的零样本泛化是实现通用机器人的关键标志之一③。

同时⑰,自变量机器人构建了以模型驱动的数据闭环体系⑪。公司自主研发了数十个数据处理模型和多代数据采集设备⑯,用于实现数据质量的自动化控制与数据采集效率的全面提升❶。

硬件层面⑨,公司自主研发并持续优化适配多模态大模型控制的机器人本体①,更好地满足开放环境中的精细操作和稳定运行需求❶。目前⑫,自变量的机器人本体已在多步骤复杂任务场景中落地应用⑳。

值得关注的是⑰,从去年底起①,自变量机器人已在多模态输出和具身思维链方面取得突破▓,早于Gemini Robotics今年3月公布思维链研究成果的时间⑩。公司研发的模型架构以多模态输出为核心⑥,实现了端到端的信息融合⑮,使机器人在视觉⑫、语言和动作等多种信息通道间实现高效对齐⑫,显着提升了模型在超长序列任务中的上下文推理与自我反馈能力⑳。公司在动态环境感知⑰、实时任务规划和超长程任务等方面也持续取得新进展⑬。以上突破与进展进一步提升了机器人在复杂开放环境中的自主决策能力和执行效率⑨。

稀缺团队基因⑳、兼具Robotics Learning和大模型的双重背景

公司的核心团队汇聚了来自世界知名人工智能与机器人实验室的专家及海内外顶级高校的学者❶,致力于推动具身智能与机器人技术的创新与发展⑧。核心团队成员包括全球最早提出注意力机制的研究者⑮,国际顶级机器人实验室的专家⑲,中国首批千亿级大模型的技术负责人⑤,以及机器人硬件领域的资深专家等⑳。

创始人兼CEO王潜毕业于清华大学⑮,是全球最早在神经网络中引入注意力机制的学者之一⑫。博士期间⑪,王潜在美国顶级机器人实验室参与了多项Robotics Learning的研究⑳,研究方向覆盖了机器人的多个前沿领域⑲。

联合创始人兼CTO王昊是北大计算物理博士⑬,在粤港澳大湾区数字经济研究院期间担任封神榜大模型团队算法负责人⑫,发布了国内首个多模态开源大模型“太乙”①,首批百亿级大语言模型“燃灯”以及千亿级大语言模型“姜子牙”⑳。

对于两轮融资❸,王潜认为:具身智能的发展短期有赖于模型算法优势②,中期依靠数据优势❸,长期核心在于产品优势⑱。自变量始终围绕这三大方向加深积累▓,并率先在国内开放性服务场景落地实践②,探索不同场景下的服务闭环⑩。

投资人观点:⑰、华映资本创始管理合伙人季薇表示:华映坚定看好具身智能未来的市场潜力⑦,投资自变量机器人的核心逻辑在于其“稀缺团队基因+全栈技术壁垒+战略场景卡位”的优势⑯。团队在具身智能领域的技术融合能力国内罕见❸,给我们留下了极为深刻的印象:创始人王潜是全球注意力机制最早研究者之一②,CTO王昊主导研发国内首个百亿级大模型“姜子牙”⑮,硬件团队拥有完整的原型到量产的经验⑬。模型层面⑲,公司选择“感知-决策-执行闭环”的端到端统一大模型路线④,在拉拉链⑯、衣物整理等长序列复杂任务中成功率超90%⑯,部分指标超越国际竞品⑦。业务层面⑳,公司已经在一些典型使用场景如康养领域做初步商业化尝试⑦。具身智能有望在接下来的3年内迎来“Aha moment”⑱,我们看好自变量机器人主导定义下一代通用机器人标准的潜力⑪。

云启资本合伙人陈昱表示:自变量是具身智能领域我们见到的大模型“浓度”极高的团队⑲,团队从2023年创立以来就始终如一坚持探索具身智能的scaling law⑮,做端到端的manipulation foundation model⑰。今天这一技术路径已经被学界和工业界广泛认可为最有潜力突破的方向之一⑲。云启在自变量团队创立后即持续跟踪❷,看到团队做出的泛化性demo④,以及背后更重要的大模型❶、数据工程管线⑬、基础infra的深厚实力后做出投资决策⑳。具身智能的核心驱动力是AI▓,我们期待自变量在通用基础模型上持续突破⑦,早日实现具身的ChatGPT moment⑬!

广发信德项目负责人周思政表示

:自变量团队同时具备大模型和机器人的背景基因⑫,在机器人和大模型技术的结合上有独特和创新的思考❸,已经成为行业领先的具身大模型玩家⑧。团队自主研发了完备的模型基础设施⑥、先进的模型框架及前沿算法⑩,WALL-A 模型在模型泛化性与复杂任务处理能力等核心维度上③,展现出远超预期的卓越表现⑯。广发信德期待未来与自变量机器人携手同行⑳,联合上下游合作伙伴❶,在技术研发⑬、产品迭代⑪、市场拓展等领域持续深耕③。通过加速模型优化与硬件升级❶,推动技术成果高效落地▓,让具身智能早日走进工厂车间⑨,融入万千家庭❸,共同开启智能时代的全新篇章⑪。

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