主要观点总结
文章介绍了光速光合与自变量机器人等公司在机器人领域的投资及合作情况，包括其背后的故事、投资细节、技术进展和市场前景等。
关键观点总结
关键观点1: 光速光合是一家投资机器人的基金，与自变量机器人等公司在机器人领域有深入的合作和投资。
光速光合与自变量机器人等公司的合作，展示了其在机器人领域的深度布局和战略眼光。
关键观点2: 自变量机器人公司专注于具身智能机器人的研发，其投资的预研究为公司未来产品研发打下基础。
自变量机器人公司的技术布局和研发进展，展示了其在机器人领域的创新能力和技术实力。
关键观点3: 机器人行业前景广阔，预计未来将不断发展壮大。
随着技术的不断进步和市场需求的不断增长，机器人行业将迎来更大的发展机遇和投资价值。
正文
他很早就意识到，人形机器人要解决通用问题，最核心的是要解决
AI问题。在研究中，王潜发现分层架构大模型很难适应复杂环境的动态变化。“分层架构天花板很低，越到后面越发现，如果越接近大小脑统一，模型能力的天花板越高。”
2016年，王潜开始研究端到端，时至今日，这种架构突破以往分层架构的限制，语言、视频以及传感器信号等输入后，直接输出机器人的速度、位姿、力矩等，减少了分层处理带来的噪声影响，有效提升泛化能力和系统灵活性。
后来，大（语言）模型的成果，为机器人的发展带来了全新视角，王潜决定自己创业。他先在美国看了一圈，
美国的硬件人才基本都集中在湾
区
，在
Apple、Meta
、
T
esla等大厂
。
“这些公司的待遇优厚，只要不裁员，人才
主动出来的情况很少
。
”王潜把这种现象比喻为“金手铐”。在
他
看来，
美国
硬件人才
大
都被
“金手铐”拷进了大公司，
这
也是美国硬件制造生态
远
不如中国的重要原因之一。
此外，中国在供应链上的优势可能领先了美国一个数量级。例如数据收集工作，中国的成本基本上是美国的
1/10。效率叠加成本，中国的综合生态一定是全世界最好的。
他当即
意识到，想要
做成一家有竞争力的
机器人
企业
，中国几乎是唯一的选择。
“美国
的优势在于软件层面
，但机器人是一个软硬结合的产物，没有
成熟
的供应链环境是不可能做出来的。
”
于是，
2023年王潜选择回国，在机器人供应链生态完整的深圳，创建了自变量机器人。
造出全球最大
“机器人脑”
机器人的端到端突围
端到端具身智能大模型是一条孤独的路。彼时，走这一路线的
AI企业只有寥寥几家，专注机器人领域的更是少之又少
。
几年前，王潜提出端到端思路的时候，一位有名的机器人教授曾当面否定了他的设想：
“端到端很有意思，但可能永远只是个玩具，不会落地。”
在国内，鲜少有具身智能初创公司选择这一方案。而且，自变量还将所有的任务都在同一个模型中训练和实现操作。这种统一的机器人学习范式突破以往单一专有任务训练的模式，显著提高跨任务学习效率。
为此，王潜组建了一支在软件算法层面兼具
“机器人+大模型”经验的团队，团队成员主要来自来自世界知名人工智能
/
机器人实验室及海内外顶级高校，研发人员占比超
90%。
自变量机器人联合创始人兼
CTO王昊，是大模型领域的专家。王昊是北京大学计算物理博士，在粤港澳大湾区数字经济研究院（IDEA研究院）期间担任封神榜大模型团队算法负责人，发布了国内首个多模态开源大模型“太乙”，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”。
两人一致认为，机器人会是大模型能在物理世界真正落地的领域。王潜回国创业后，王昊也很快加入了团队。
“正确的战略选择和团队优势，不夸张地说，为我们节省了大概半年的时间。”王潜说道。
蔡伟也给予了这对
“黄金拍档”充分的肯定。
“王潜对机器人技术的判断很有前瞻性，在行业初步共识还未达成时，就意识到大模型的重要性，他的技术底子和触觉非常好，这是他多年行业学习和积累的结果。王昊很早就开始接触大模型，
