在機器人技術領域，一場關于“大腦”與“四肢”的競爭正悄然展開。當跑馬拉松的機器人憑借硬件優勢刷新速度紀錄時，一家名為自變量的科技公司正試圖用“原生大腦”重新定義機器人與物理世界的交互方式。其CEO王潛在接受采訪時直言：“硬件在中國從來不是壁壘，真正的挑戰在于讓機器人理解重力、摩擦力這些基礎物理規律。”
這家剛完成B輪融資的企業，在發布會上拋出一枚重磅炸彈：35天后，搭載全球首個世界統一模型架構（WUM）的具身智能機器人將入駐真實家庭。與傳統機器人需要預設程序不同，這款白色輪式雙臂機器人能自主完成夾取垃圾、整理物品等任務。王潛現場演示時，機械臂精準夾起他隨手扔下的紙團，引發媒體驚嘆。
“家庭場景是機器人技術的終極考場。”王潛指出，現有機器人雖擁有靈活的關節和力控技術，但缺乏真正的“理解力”。他以VLA架構為例，這種將視覺、語言、動作模塊簡單拼接的技術路線，會導致信息在傳遞過程中不斷損耗，“就像三個傳聲筒，每傳一次就丟一次關鍵信息”。
自變量的解決方案是徹底重構技術架構。其自研的WALL-B模型采用端到端訓練方式，直接從原始數據中學習物理規律。CTO王昊解釋：“我們不繼承任何預訓練模型，而是從零開始構建一個能理解慣性、摩擦力的原生大腦。這需要海量高質量數據和強大的工程能力支撐。”
數據獲取成為破局關鍵。自變量自建的數據工廠已投入運營，通過機器人本體操作、可穿戴設備、純視頻采集等多層次方式構建數據閉環。王昊透露：“家庭場景的數據價值最高，因為這里充滿隨機性。貓跳上桌子、拖鞋移位這些意外情況，正是訓練機器人泛化能力的絕佳素材。”
在商業落地層面，自變量選擇與58同城合作，將機器人服務嵌入保潔業務。5月起，用戶可通過APP下單機器人清潔服務，首批服務將在北京、上海等城市試點。王潛強調：“這不是實驗室演示，而是真正的付費商業服務。機器人能處理物理可達范圍內的所有任務，復雜情況由人類遠程接管。”
對于市場前景，王潛給出驚人判斷：家務勞動占GDP的20%，人們每天花費1/4工作時間在家務上。“當機器人能承擔這些工作，其經濟價值不可估量。我們希望2-3年內實現物理世界的‘ChatGPT時刻’。”
面對大廠競爭，王潛顯得從容。他指出，機器人領域的技術壁壘遠高于語言模型：“OpenAI領先Google兩年，在機器人賽道這個窗口期會延長到三年以上。因為我們構建的是從數據采集到模型訓練的完整工程體系，這不是簡單堆砌資源就能復制的。”
據悉，自變量已獲得小米、阿里等四家科技巨頭的投資。王潛透露：“投資人看中的是我們的技術原創性。當機器人能自主制造機器人時，人類生產力將迎來指數級飛躍。現在整個行業資本熱度還遠遠不夠。”
