家用机器人真正走进千家万户，协助人类完成日常家务，这一愿景究竟还需多久才能实现？4月21日，自变量机器人给出了一个令人振奋的答案：仅需35天。

在这一天，自变量机器人（后续或简称自变量）举办了一场盛大的发布会，正式推出了新一代机器人进家庭计划，并宣布35天后，搭载WALL-B技术的新一代机器人将率先入驻真实家庭，开启智能生活新篇章。

发布会现场，自变量机器人的创始人兼CEO王潜站在聚光灯下，一台白色轮式双臂机器人缓缓驶入舞台中央。只见它机械臂灵活地夹起垃圾桶，另一只机械臂则精准地拾起了王潜演讲过程中随手丢弃的纸团。这一系列动作并非预先编程的演示，而是机器人自主决策的结果，展现了其在复杂环境中的应变能力。正是这种看似简单的自主决策能力，对于机器人能否真正融入复杂的真实家庭环境，具有举足轻重的意义。

发布会结束后，王潜与自变量机器人的CTO王昊共同接受了包括《每日经济新闻》在内的多家媒体记者的采访。王潜表示，当前具身机器人的硬件技术已经相当成熟，双足行走、灵巧手操作、力控关节等技术均已达到较高水平。然而，机器人的核心瓶颈并不在于硬件本身，而在于数据和技术层面。他强调，只有解决了这些问题，机器人才能真正实现智能化、自主化。

王潜还进一步指出，无论是为了收集数据还是推动技术进步，商业化都是一条必经之路。因此，自变量机器人必须将商业化做好，才能为技术的持续发展提供有力支撑。他满怀信心地表示：“我们期望在2至3年内，实现真正意义上的物理世界‘Aha Moment’（顿悟时刻），就像当年ChatGPT所取得的突破一样。我们希望这个‘Aha Moment’能由我们率先创造出来。”

自变量机器人创始人兼CEO王潜 受访者供图

谈机器人驻家：未来已来，Aha Moment近在咫尺

“想象一下，早上七点，闹钟响起，你从床上爬起来，走进客厅。拖鞋不知被踢到了哪里，厨房的碗还没洗，孩子的书包扔在地上，猫打翻了一杯水。”王潜用这样一段生动的描述，揭示了家庭环境的真实面貌：随机、碎片、不断变化。他指出，目前全球还没有任何一台机器人能够在无遥控操作的情况下，独立完成这样复杂场景中的综合整理任务。而他和团队所追求的，正是将机器人送进最复杂的真实家庭，让它们成为人类生活的得力助手。

据《每日经济新闻》记者了解，自变量机器人自成立之初，便致力于为机器人构建“大脑”，即端到端的具身智能基础模型。2024年底，公司成功发布了基于VLA（视觉—语言—动作）架构的第一代具身基础模型——WALL-A，为机器人的智能化发展奠定了坚实基础。

今年3月，自变量机器人与58同城展开合作，将搭载WALL-AS模型的机器人送入真实家庭，与保洁阿姨协同作业。然而，正是在这些真实家庭的部署过程中，自变量团队发现了VLA架构的局限性。因此，他们推出了全球首个基于世界统一模型架构（World Unified Model，WUM）的具身智能基础模型，标志着具身基础模型从VLA架构向原生多模态融合架构的重大演进。

王昊在采访中提到，在机器人领域，VLA架构面临的最大问题是视觉、语言、动作三个模块各自为政，数据在模块间逐级传递，导致信息损耗严重。他解释道：“视觉学到的丰富信息，在传到动作模块时，往往只剩下一个模糊的摘要。”更根本的问题在于，VLA模型只能模仿训练数据中的轨迹，无法真正理解物理世界的规律。它不知道杯子为什么会掉，不知道盘子悬在桌边会摔碎。因此，自变量最新推出的WALL-B模型采用了WUM架构，将视觉、语言、动作、物理预测等所有能力放在同一个网络中从零开始联合训练，从而消除了模块间的边界和数据搬运损耗。

王昊将搭载新架构的机器人认识世界的方式，类比为人类学习使用筷子的过程。他表示：“就像筷子掉了无数次，但每一次失败都在调整手上的控制，最终形成稳定的技能一样。这种自我迭代机制使机器人能在真实环境中持续进化，不断提升自己的能力。”

王潜则进一步表示：“等到5月份机器人驻家时，理论上它应该能处理所有我们让它做的事情。所有在物理上可触及范围内的事情，它都能尝试去做。当然，这并不代表它能100%自主完成所有任务，必要时还是需要人进行远程兜底监管，以确保安全。”他还满怀信心地指出：“我觉得机器人进家庭的发展速度，某种意义上要超过大家一般的预期。我还是毫不犹豫地认为，具身智能真正意义上的‘Aha Moment’应该就在未来非常近的地方，可能比大家想的要近得多。”

谈企业融资：具身机器人融资热度尚待提升

在发布会上，王潜还对外证实了公司刚完成近20亿元的B轮融资，这轮融资由小米战投与红杉中国联合领投。至此，自变量机器人成为国内唯一一家同时获得字节跳动、美团、阿里巴巴、小米四家互联网巨头投资的具身智能企业，展现了其在行业内的领先地位和巨大潜力。

公开数据显示，自2026年以来，国内具身智能及机器人赛道已披露的融资总额接近200亿元，百亿元估值公司增至13家，热钱确实在不断涌入。然而，在王潜看来，与移动互联网、自动驾驶等大级别的技术浪潮相比，具身智能仍处在早期阶段。他坦言：“我觉得影响还是弱的，和之前的大级别机会相比，热度还是欠缺的。”

即便是在这样一个尚未真正“热起来”的赛道上，自变量机器人却实现了行业内罕见的被四家互联网巨头集体押注。从融资历程来看，自变量几乎走了一条“一轮一个巨头”的独特路径：A轮美团、A+轮阿里、A++轮字节、B轮小米。这一路径不仅彰显了自变量机器人的技术实力和市场潜力，也为其未来的发展奠定了坚实基础。

“为什么能够吸引这些大厂投资？我很难给出一个行业通用性的回答。”王潜在接受采访时坦言，“所有这些投资人投我们的逻辑其实非常简单，就是投技术上的领先性。这几家大厂也在做大W模型，应该是全世界做大模型最好的几家公司之一。他们自己的技术判断力很强，需要投某种意义上的技术第一性、技术驱动的事情。”

对于未来可能面临的和巨头竞争等问题，王潜表示：“大厂投资我们，也恰恰说明了创业公司的独特优势。市场足够大，创业公司在软硬一体的能力、技术本身的壁垒上具有优势。我们相信，只要坚持技术创新和市场需求导向，就一定能在激烈的市场竞争中脱颖而出。”

在王潜看来，资源并不构成壁垒，技术才是最大的壁垒。他以大模型历史为例指出：“Google等大厂投入巨量资源，但追赶OpenAI依然用了很长时间。为什么大家会认为在大模型的时代技术门槛变低了？因为有蒸馏技术，蒸馏做得太多了，以至于忘了什么是真正的技术差距了。但机器人没法蒸馏，技术壁垒会更高。”

谈商业化落地：数据来源与技术迭代的双重加速器

值得注意的是，从一直以来的发展路径看，自变量机器人给外界的印象是不急于商业化变现。然而，当被问及为何在此时推出家庭产品时，王潜表示：“我们一直都秉承技术第一性原则，核心目标还是首先要达到大模型那样的里程碑。这个阶段的商业化是为这个目标服务的。”

他总结称：“为了把技术做好，我们一定要把商业化做好。”在他看来，商业化不仅是数据来源的重要途径，更是技术迭代的加速器。通过商业化落地，机器人可以接触到更多真实场景和数据，从而不断提升自己的能力和水平。

“在真实场景里，有很多物理上的限制和挑战。”王潜说，“从硬件设计到数据收集再到模型训练，都会有这种反馈。一个产品之所以不只是实验室里的研究品，是因为它终究要和足够大、足够广阔的世界交互。只有通过商业化落地，机器人才能真正实现从实验室到市场的跨越。”

在数据策略上，王昊做了一个生动的比喻。他表示：“行业内大多数训练数据来自实验室环境，固定光照、固定位置、无干扰环境，我称之为‘糖水数据’。这种数据虽然干净但脱离真实场景。而自变量的团队进入数百个真实家庭采集的数据则被比喻为‘牛奶数据’，嘈杂、多变、充满随机性。我们的策略是以实验数据打底、真实场景提质，让模型学会在不确定环境中生存和进化。”

关于机器人进家庭会涉及的隐私问题，王潜也给出了明确的解决方案。他表示：“我们采用了视觉脱敏技术，机器人在设备端会对原始图像进行实时打码处理。同时，机器人在用户主动按下同意键后方可开机运行，不存在‘默认同意’的情况。对于机器人在家庭中采集的图像数据，我们承诺绝不共享给第三方。机器人只认一个主人，发现可疑指令会立即锁定并报警。”

尽管对技术前景保持乐观态度，但王潜依然将现在的机器人定位为“实习生”。他解释道：“这意味着机器人进入家庭后前期可能会犯错或需要人类远程协助。它可能把拖鞋放到厨房或擦桌子擦到一半停下来‘思考’。但它的优势是24小时不间断工作且每工作一天都会因新数据而变得更聪明、更能干。”

“进入家庭的机器人现在还很笨拙、走得很慢且经常犯错。”王潜最后表示，“但人类从婴儿时期迈出的第一步也是如此踉踉跄跄。每一个伟大的旅程都是从第一步开始的。如今机器人已经在最复杂的地方开始了它学习和进化的征程。我们相信在不久的将来它们一定会成为人类生活的得力助手和智能伙伴。”