2025-05-13 7轮10亿融资、美团独投：这家企业杀入具身大脑第一梯队

作者：Levi. 出品：高工人形机器人

进入第二季度，具身大模型赛道融资热度持续上涨。

 今日，具身智能公司「自变量机器人」完成数亿元A轮融资，美团战投领投、美团龙珠跟投。本轮融资将用于持续加速全自研端到端通用具身智能大模型与机器人本体的同步迭代，以及未来多个应用场景的智慧化方案合作和落地。

自2023年初成立以来，自变量机器人已完成7轮融资，累计金额超10亿元，投资方涵盖顶级机构、产业资本与国资基金。特别是在今年，该公司已连续完成三轮融资，每轮均为数亿元规模，显示出强劲的资本吸引力：

今年2月，完成由光速光合与君联资本领投的Pre-A++轮融资，资金主要投向下一代通用具身大模型的训练与场景落地；

随后又获得华映资本、云启资本、广发信德投资的Pre-A+++轮融资。

除了延续今年以来的强劲吸金势头，本轮融资的最大看点在于——由美团独家投资。

这不仅意味着自变量机器人获得科技巨头的战略性加持，也释放出一个强烈信号：产业巨头正加速卡位通用具身智能的生态高地。

7轮融资、独家押注，

美团为何重仓自变量机器人？

美团并非首次在人形机器人出手，他们在去年就连续参与了宇树科技与银河通用机器人的融资，金额均为数亿元。

既然已经拿下两家“人形顶流”，美团为什么还要重注自变量机器人？原因或许就在技术路径的差异。

如果说，宇树代表的是人形机器人本体能力，银河通用专攻抓取与操作，自变量机器人则以“统一、端到端的具身大模型”成为当前行业的明星企业。

自变量机器人（X Square Robot）成立于2023年12月，聚焦“通用具身大模型”的研发，以真实世界数据为主要数据来源，构建具备精细操作能力的通用机器人。

作为国内最早采用完全端到端路径实现通用具身智能大模型的公司，自变量机器人致力于构建统一感知、规划与控制的一体化系统架构。公司自主开发的「Great Wall」操作大模型系列的「WALL-A」模型具备多模态信息融合能力，能整合视觉、语言与运动控制信号，实现从感知到执行的完整闭环。

与行业内采用的“分层分步”架构不同，WALL-A强调的是“端到端的统一模型”：

•  一方面，从机器人获取的视觉、听觉与触觉等多模态数据直接输入模型，模型输出包括速度、位姿、力矩等执行参数，实现一个动作的全过程控制，全流程由一个模型完成； 

•  另一方面，推理、决策等任务也不再被拆分训练，而是全部统一于同一模型中，并在工业、商业与服务等不同场景中复用。

这一统一策略的优势之一是，模型在训练过程中能自动形成“共通结构”（common structure）：即一个任务中学到的技能，可以迁移到另一个任务中，大幅降低训练所需数据量。

WALL-A已在多个未见过的物理场景中展现出零样本泛化能力，这是通用机器人能力的关键门槛之一，特别是在长序列、复杂动作控制中具有明显优势。

自变量创始人兼CEO王潜指出，相较于生成式AI，机器人与物理世界的交互更为复杂，任何一步拆分都可能引入噪声、丢失信息，并在执行中不断放大误差。他认为，相比分层式的具身模型，统一模型才更有可能跑通真正可控的智能体系。

创始人兼CEO王潜

这一技术路线，也正在成为全球共识，刚获得5亿美元融资的 Skild AI 与具身智能标杆企业 Physical Intelligence（PI） 在内的多家国际头部企业，也在探索类似的端到端大模型路径。

王潜称，在这条路线上，自变量机器人在国内已领先其他企业一个身位，并且能与PI、谷歌，并列全球第一梯队的格局中。

养老服务才是落地的正确答案？

除了在技术路线上的独特选择，自变量机器人也在数据与硬件两端建立起完整闭环。

目前，行业已有共识：数据收集效率，攸关具身智能模型的生死。

因此在数据侧，自变量自研数十个高效数据处理模型与多代采集设备，构建起以大模型为核心驱动的数据闭环体系。通过自动化控制数据质量、优化采集效率，公司显著提升了真实世界场景的数据获取能力，加速了大模型的训练效率。

尽管核心竞争力在于具身大模型，但创始人王潜直言：“在国内不做硬件，就是浪费中国供应链的强大优势。”

在此战略判断下，自变量自主研发并持续优化适配多模态控制的机器人本体，聚焦于开放环境下的精细操作与稳定执行。目前，其机器人系统已在多步骤、复杂任务场景中实现部署，标志着“从模型到物理世界”的落地闭环初步跑通。

得益于在数据与硬件两端的协同推进，自变量在具身智能的关键难点——长序列任务中取得了突破性进展。

从去年底起，自变量已在多模态输出与具身思维链方向实现关键突破，时间点早于 Gemini Robotics 今年3月发布的成果。其自研架构以多模态输出为核心，实现视觉、语言与动作信号的统一对齐，显著增强了模型在超长任务序列中的上下文推理与自我反馈能力。

这意味着，在真实环境中，机器人面对复杂任务与多样物体时，仍能凭借高度泛化与自主决策能力，高效完成指令执行。

王潜指出，拥有此类能力的机器人，最适合的并非高节拍、高准确率的工业领域，而是复杂但容错率更高的服务业场景。其中，商业养老是自变量瞄准的一个重要方向。

他判断，养老是一个万亿级市场，具有支付意愿强、支付能力高的天然优势。而且养老场景足够复杂，能充分发挥具身大模型的能力，又不要求像工厂那样精确到秒的执行节拍。

在今年4月的第七届世界大健康博览会上，泰康保险集团展示了与自变量合作打造的具身机器人“小泰”。除展示自主制作咖啡功能外，它还具备整理衣物、收纳物品、打扫卫生等基本服务能力。泰康还计划与自变量共同推动通用具身机器人在养老场景中的规模化落地。

具身机器人“小泰”

据了解，自变量已与多家企业达成初步合作，将在包括养老护理在内的多个服务业场景中率先落地应用。

这一系列进展表明：自变量不仅在模型架构上率先突围，更在产品落地上加速奔跑，正在从技术创新者迈向可交付产品的初创企业。

巨头加速：美团独投 vs 京东追赶

这次独家投资自变量机器人的美团，实际上早已在机器人领域深耕多年。

作为外卖行业的龙头，美团切入机器人领域始于自研配送机器人。早在2016年10月，美团就成立 W 项目组，启动机器人配送探索；2017 年成立无人配送部门，并推出第一代自动配送车“小袋”；2018 年上线无人配送开放平台，逐步构建起软硬件一体的机器人配送体系。

为进一步强化技术能力，美团于 2022 年在深圳设立了机器人研究院。同时，它也在资本端频繁落子——早在 2021 年，创始人王兴就将“机器人”列为美团最重要的投资方向之一。

据不完全统计，美团已投资高仙、普渡、非夕、未来机器人等多个机器人企业；在具身智能领域，“人形顶流”宇树科技与银河通用，正是其最知名的标的。而本次押注自变量，正是其在具身智能布局上进一步补强。

相比于美团，最近与其“相爱相杀”的京东，对人形机器人则并不那么热衷，但在近期突然加快脚步。

直到今年3月，京东才首次传出入局具身智能的消息。据悉，其新成立的业务部门将聚焦家用场景，已组建多支团队探索具身智能等前沿方向的研发。

短短半个月后，在人形机器人半程马拉松中，京东不仅成为赛事官方支持伙伴，还在自家商城同步上线多家人形机器人产品，显示出其“追赶”姿态。

一边是美团第七轮融资独投自变量，一边是京东快速转向、急起直追。两大平台的动作，恰恰说明具身智能这场技术竞赛，正在迈入加速博弈阶段——自研也好，投资也罢，巨头们都在争分夺秒布局卡位。

尽管人形机器人落地的商业模式仍在探索，执行能力、安全性、成本控制等问题尚未完全解决，但共识早已形成：未来属于人形机器人，属于通用具身智能。

在 2025 年剩下的时间里，这场竞速只会愈发激烈，留给后来者的窗口，已经不多了。