WRC|自變量機器人用軟硬件一體化全棧自研，回答具身智能底層問題

當自變量機器人在展臺上全方位還原具身智能落地可行的場景時，似乎距離具身智能大規模商用不再遙遠。自變量機器人展臺中技術始終服務于人的底層邏輯再次得到證實。具身智能不是聚光燈下的“陽春白雪”，而是深度融入社會毛細血管的“真工具”。

作者：呂鑫燚

編輯：狄鑫彤

出品：具身研習社

我只帶了一個底層問題洞察WRC現場：什么才叫具身智能？

可以肯定的是，那些靠遙操作才能完成任務執行的機器人，并不能滿足場景的真實需求，也承擔不了“新生產力”的角色。能促動生產關系變革的機器人，一定是“真的像人”，具有通用能力，放在任意場景中都能完成自主決策任務執行，并且還要具備基礎的泛化能力，能做到“舉一反三”，例如，碰到新場景、新物體能調用“知識”，詮釋融會貫通。

而這或許也是今年WRC將主題定為“讓機器人更智慧，讓身體更智能”的原因之一。

縱觀WRC現場，能順暢執行工作的機器人不在少數，技術躍遷下產業已經走過“只具身、不智能”的時代，只不過智能程度，已經有明顯的分別。

例如，大部分廠商的演示動作還停留在簡單的抓取&放置，只有部分廠商敢于在現場展示機器人長時程柔性物體操作的能力。以自變量機器人展臺為例，基于同一個模型的強大泛化性，在現場機器人“小白”自主制作個性化香囊，“小量”完成垃圾清理、臟衣收納，兩臺機械臂分別展示物流和工業場景中的任務操作。全程基于自主決策執行任務，順利完成一項又一項復雜、柔性、長程的工作。

果然“有腦子”的機器人就是不怕現場演示。

據自變量機器人介紹，機械臂用不到兩天時間就掌握了皮帶組裝技能，這一顯著的高效學習與復雜操作能力，核心源于其自主研發的端到端WALL-A大模型的技術優勢。該模型展現出卓越的零樣本泛化能力，使其在面對未經預先訓練的全新工業場景時，能快速理解任務本質并精準執行。綜合性能表明，WALL-A大模型的整體技術能力已躋身全球領先水平。

圖片來源：具身研習社

深度逛完自變量機器人展臺后，既和情緒價值拉滿的新品量子2號進行近距離互動，又在旁邊默默觀看了“小量”和“小白”的“埋頭苦干”，得益于軟硬件全棧自研，自變量機器人的展臺或許就是未來具身智能應用的縮影，從家務整理到泛商業應用，具身智能終將在真實世界用思考前行。

量子2號亮相

全棧自研的底氣在哪？

自變量機器人的展臺上，全身具備最多62個自由度的新品量子2號占據C位，不斷和來往觀眾比心、碰拳等近距離互動。據了解，量子2號上肢絲滑的動作，離不開其首創的仿人機械臂和高自由度靈巧手一體化遙操控制，使其動作中少了“卡頓感”，而是以更為平穩流暢的軌跡完成任務執行。

圖片來源：具身研習社

如果說量子2號提供了滿滿的“情緒價值”，那它的好伙伴們則提供了快溢出來的“實用價值”。

在量子2號身側，量子1號“小量”沒有絲毫懈怠地給觀眾制造可個性化定制的香囊，它能精準從顏色各異的香囊包、香囊內膽中挑選出觀眾指定的顏色，進行組裝。然后再拾起WRC標志的徽章裝飾緊緊地貼在香囊上，還不忘雙臂協同工作，貼心的把香囊袋子系好。

上述工作描述已經突出幾個重點：量子1號是通過自主決策進行工作的；能勝任柔性物體操作；拿捏復雜環境下長序列工作任務。

從實時處理來看，在香囊制作中，“小量”已經展現出可媲美人類的反應速度，每個動作間隔控極短。且該速度能無視人為干擾，現場觀眾和工作人員隨意將香囊制作材料打亂或頻繁更改遞交位置，它都能在短時間內精準識別變化并及時完成自主決策全鏈條內容。

有個特別容易被忽視的點，“小量”在制作中，展臺上方有一排射燈，這便導致其在執行任務時要經受“頂光”帶來的陰影“折磨”。散光重度的小編在展臺觀看許久后，就難以睜開眼，但“小量”無懼光線打擾，依舊能分別材料和顏色。

圖片來源：具身研習社

和“小量”接力工作的是另一臺“量子1號”機器人“小白”，它能在香囊材料空缺的時候及時搬來所缺物品，完成上下料的工作。除了給“小量”“做助理”外，其主要任務是在模擬客廳的展臺中，完成居家清理工作。

只要向“小白”發出簡單的語音指令：“客廳有點亂，請整理一下！”，其就能一邊移動一邊精準操作，將地面隨機擺放的飲料空瓶、廢紙、垃圾袋等垃圾逐一撿起并丟進垃圾桶。還能轉身清理沙發上任意位置的衣服，將其收至臟衣簍。

圖片來源：具身研習社

“小白”在空間中靈活走位、及時作出判斷，靠的并不是提前建模，而是和“小量”共用了一個“大腦”。基于自變量機器人自研統一端到端WALL-A大模型。能做到實時完成“感知-決策-執行”的閉環，真正看得懂世界，能干明白活。

該模型還同樣部署在展臺內的兩臺機械臂上，在展臺內還原工業場景中，自變量的機械臂在大模型加持下，不到兩天就學會了組裝皮帶。這是一個充滿變化且極易失敗的作業案例，機械臂不僅要隨時判斷皮帶和兩個齒輪的位置關系，厘清先后工作順序，還需要不停處理發生形變、反轉的柔軟皮帶。最終在雙臂協同配合下，將皮帶固定在隨時轉動的一個齒輪的同時，還能將皮帶精準套在另一個齒輪上。

當它在反復嘗試組裝皮帶的時候，旁邊的機械臂也在有條不紊地分揀、翻轉，處理著形態各異的快遞包裹，讓快遞條形碼向下，便于掃描儀識別完成掃碼。

無論是量子2號的交互還是量子1號的認真干活，自變量機器人整個展臺都仿佛在無聲的表示“軟硬件全棧自研”的核心優勢。

軟件側，WALL-A大模型已達到全球一流水平，是全球為數不多能做到在部分未見過的新任務場景中展現零樣本泛化能力的大模型，在操作復雜度和任務復雜度層面優勢明顯；硬件側，量子2號基于人體工程學的仿生架構設計，能覆蓋0-2m立體作業空間，輪式底盤設計適配商業綜合體及公共場所移動需求，高仿人手臂7自由度仿生機械臂，末端最大速度2m/s，能做到媲美人類的表現。

簡單來說，一個和人一樣聰明的腦子配備了像人一樣靈活的身體，最終形成類人級的干活能力。

這或許就是具身智能最底層的樣子。

技術落地只是起點

要挖掘更有價值的場景養料

自變量機器人演示的技能總透露出一股“接地氣”的味道。

WRC現場中皮帶組裝、制作香囊等動作也是最容易被外界理解機器人技術能力的動作。在WRC期間，王潛對具身研習社詳細闡述了自變量機器人關于商業落地更長效的思考。

首先，自變量機器人并沒有找更容易戳觀眾癢點的炫技方式，就算想通過較易被感知的場景在現場演示，也依舊選擇真正有實際應用價值的技能。從這點便能看出，自變量機器人始終將“生產力”作為主線。

在“生產力”之下，自變量機器人選擇了泛商業場景。王潛表示，工業場景中結構化的環境和標準化的流水線作業，缺少數據價值。相對固定的場景，訓練不出一個更聰明的腦子，相比之下，高動態的任務和非結構化的商業場景，更能提供優質數據，幫助具身智能在落地中成長，吸取真實場景的數據反哺下一代技術躍遷。

據了解，目前自變量機器人已經和頭部酒店、養老機構等一起進行POC探索。

酒店和養老機構都是充滿不確定性因素的場景，這也是王潛所說的“有價值”，有變化才能隨時訓練機器人作出及時反應。這條邏輯有點像“題海戰術”，在充滿“變形題”的真實卷子歷練，是最有效提升成績的方法。

而這僅僅只構成了自變量機器人落地思考的第一條主線，王潛提到除了場景有價值，自變量機器人關心客戶這筆賬能不能算得明白，即ROI高不高。

再以酒店場景為例，該場景充滿大量重復性的瑣碎工作，且具有明顯的客流量峰值變化。這便對酒店日常運營中的“人效”提出了多維度的挑戰。而24h全天候，具有多個工作能力的“多面手”，便很好地解決酒店日常運營的痛點。

機器人可以釋放人工衛生清掃等工作任務時間，也可向客人遞送物品，提升客人體驗感。當機器人會做得更多、產生的經濟價值更高，客戶也自然更愿意大規模應用。而這才是一條完整的商業閉環。

當“場景價值+ROI高”兩條落地主線交融，就構成了“好用的機器人在能反哺的場景中，持續為客戶創造經濟價值”的落地主線。這顯然不是短線生意，而是用長效發展奠基長線路徑的生產力革新。

穩中有快的自變量機器人

在做一些很新的東西

今年具身研習社曾在多個場合近距離觀察自變量機器人演示，無論是模型能力還是對行業的洞察，都透露出一個“穩”字。

這份穩主要體現在兩方面：

作為國內為數不多投入基礎模型的廠商，自變量機器人的WALL-A大模型前行腳步十分穩。2024年4月，自變量機器人迭代出初版具身智能底座大模型，在國內首發以具身智能基礎大模型為核心的具備復雜操作能力，僅兩個月后，該模型就能在特定任務上已顯現出少樣本學習和自發的跨任務遷移能力。

2024年10月，自變量機器人訓練出最大參數規模的具身智能通用操作大模型：Great Wall系列（GW）的WALL-A模型，公開多種操作Demo動作達到世界一流水平，2025年4月自變量機器人在具身思維鏈等方面取得領先突破，WALL-A模型在部分未見過的新任務場景中已展現出零樣本泛化能力。

從初版基座大模型到思維鏈突破，自變量機器人大模型發展的每一步都精準解決了產業前行的痛點，一步一步穩扎穩打，才有了如今現場模型實戰，處理實時干擾的底氣。

另一方面，自變量機器人成立至今不過兩年，已經構建起基于自研大模型的“輪式雙臂機器人+輪式人形機器人+靈巧手”的本體產品矩陣。成立至今，已吸引多家明星資本注資，累計融資額超十億，發展腳步也較為穩健，沒有盲目擴張，而是打磨好真正能交付應用的產品。

在穩這條線中，自變量機器人還透露出較快的速度。尤其是模型能力側，如今僅需幾天就能學會一項新技能。

畢竟，又穩又快就是會碰撞出一些“很新的東西”。

圖片來源：具身研習社

例如裝配有夾爪版本的量子2號，自變量在手部和腕部額外設計了一個旋轉自由度，這使得機器人不僅能整花活，轉二人轉手帕，還能快速轉清潔刷、拖布頭，真正做到360度無死角全方位清潔。在智能水平之外，技術設計也為超越人類操作極限提供支持。

果然，大模型+本體軟硬件全棧自研的公司，就是有整新潮的能力。

當自變量機器人在展臺上全方位還原具身智能落地可行的場景時，似乎距離具身智能大規模商用不再遙遠。而這些接地氣、有溫度的現場展示，也拉近了普通觀眾和具身智能間的關聯。當自變量展臺周邊，小朋友們不再怯生生的站著，而是主動接過機器人遞來的香囊；當現場觀眾下指令，小白依據指令清理地面，技術始終服務于人的底層邏輯再次得到證實。

具身智能不是聚光燈下的“陽春白雪”，而是深度融入社會毛細血管的“真工具”。