深圳杀出未来独角兽：一把融资数亿

主要观点总结

本文介绍了具身智能通用大模型对人形机器人的影响以及创业公司“自变量机器人”的相关情况。该轮融资将由光速光合与君联资本领投，用于下一代统一具身智能通用大模型的训练与场景落地。自变量机器人致力于通过研发具身智能通用大模型实现通用机器人，其创始团队成员具有强大的学术背景。此外，文章还提及了高工人形机器人等内容，并推荐了铅笔道的媒体VIP会员服务。

关键观点总结

关键观点1: 具身智能通用大模型为人形机器人带来的影响

具身智能通用大模型能提高人形机器人的智能水平，为其赋予感知、学习和与现实动态交互的能力。自变量机器人通过研发该模型，旨在实现通用机器人。

关键观点2: 自变量机器人的融资情况

自变量机器人已完成数亿元Pre-A++轮融资，由光速光合与君联资本领投。融资将用于模型的训练和场景落地。

关键观点3: 自变量机器人的创始团队背景

自变量机器人的创始团队成员具有清华大学、南加州大学等顶尖学术机构的背景，且在神经网络、机器人学习等领域有深厚的研究经验。

关键观点4: 具身智能与传统大语言模型的区别

具身智能通用大模型涉及更复杂的任务，如多模态感知、决策与规划以及操作执行等，与传统大语言模型相比具有更多的实际应用价值。

正文

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具身智能（Embodied AI）是当前人工智能领域里发展的前沿方向，是人工智能和机器人的交叉领域，侧重身体（body）这个属性。它将人工智能融入机器人等物理实体，赋予它们感知、学习和与环境动态交互的能力。

具身智能被认为是通往通用人工智能（AGI）的一条道路，因为智能的产生源于智能体与真实环境的感知和物理交互，而不依赖人类对学习资料的挑选。最终，具身智能产品将具备思考和与现实互动的能力。

OpenAI创始人山姆·奥特曼很早就研究具身智能，他非常清楚具身智能所面临的物理制约，但他觉得，既然物理问题短期解决不了，能不能换个角度，先解决智能问题。也许AI在认知上有了突破，依现有物理条件造出的机器人也能大不一样。

自变量机器人希望通过研发具身智能通用大模型，实现通用机器人也跟奥特曼的想法不谋而合。

具身智能通用大模型与传统大语言模型相比，不仅涉及数据处理和语言生成，还需要解决多模态感知、决策与规划以及操作执行等更加复杂的任务。

自变量机器人创始人兼CEO王潜本硕均毕业于清华大学，本科毕业于清华大学电子工程系，硕士毕业于生物医学工程系硕士，是全球最早在神经网络中引入注意力机制的学者之一。在南加州大学攻读博士期间，他在美国顶级机器人实验室参与了多项 Robotics Learning 的研究，方向覆盖了机器人多个前沿领域。

联合创始人兼CTO王昊博士毕业于北京大学计算物理系，曾任粤港澳大湾区数字经济研究院（IDEA研究院）认知智能与自然语言中心大模型团队算法负责人，领导了国内首个多模态大模型“太乙”，首批百亿级大语言模型“燃灯 / 二郎神”及千亿级大语言模型“姜子牙”的研发，开源模型累计下载超百万。

去年11月，自变量机器人宣布实现了全球目前最大参数规模的具身智能通用操作大模型——Great Wall系列（GW）的WALL-A模型。

本文不构成任何投资建议。本文还参考了高工人形机器人等内容，一并致谢。

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