在具身智能产业的激战正酣之际，一场关于资本与技术的“围猎”正在上演。据《智能涌现》独家获悉，国内具身智能新锐企业“自变量机器人”已于今年三月底至四月初完成了近20亿元人民币的B轮融资。值得关注的是，本轮融资由小米产业基金与红杉中国共同领投，标志着顶级资本对该赛道核心技术路线的高度认可。
自变量机器人的资本版图呈现出一种罕见的“大厂共振”态势。此前，美团、阿里巴巴与字节跳动已分别在A轮、A+轮及A++轮中通过领投或独投的方式深度参与。截至目前，自变量已成为国内极少数同时获得四家互联网巨头青睐的具身智能企业。这种“围猎”现象背后，折射出互联网大厂在智能硬件与物理世界交互领域的战略焦虑与布局野心。
小米的入局并非单纯的财务投资，更是一场产业链的协同演进。小米在具身智能领域的布局已初见端倪，其投资版图涵盖了触觉传感、灵巧手、机器人本体及模型算法等关键环节。与此同时，小米自身的机器人研发也在加速推进，其CyberOne机器人已进入小米汽车工厂进行实地生产线实习，旨在攻克汽车制造中的柔性装配难题。这种“投资+自研”的双轮驱动模式，正试图构建一个从算法到硬件、从模型到应用的完整生态闭环。
技术层面的差异化，是自变量机器人能够吸引巨头“围猎”的核心护城河。不同于行业内普遍采用的“微调开源模型”路径，自变量坚持走完全自研的基础模型路线，并坚定执行端到端的技术架构。其自研的“WALL-A”模型，通过将视觉、语言、触觉与动作信号统一映射为一种连续的高维标记序列，实现了多模态信息的统一表征。这种原生多模态架构能够有效减少跨模态传递过程中的信息损耗，确保机器人在动态环境中实现感知、决策与操作的高度同步。
自变量联合创始人、首席技术官王昊曾指出，传统的“微调”路线存在严重的路径依赖风险，一旦上游开源模型能力发生跃迁或停止更新，微调工作将面临被颠覆的危机，难以形成数据闭环。而自变量所追求的端到端统一架构，则是为具身基础模型的规模化扩张奠定了底层逻辑。随着参数规模与高质量交互数据的指数级增长，模型将展现出更强大的零样本泛化能力。
在技术突破的同时，自变量正试图通过商业化场景来驱动“数据飞轮”。今年3月，自变量与58到家达成合作，推出了首个机器人家庭保洁服务，尝试将具身智能技术引入民用家庭场景。这一举措的深层逻辑在于，依托覆盖全国的数字家庭场景库，自变量可以获取真实、多样化的物理世界数据，实现“落地即训练”的闭环迭代。未来，随着服务场景从家庭延伸至工业制造、物流配送及养老护理，自变量正试图通过真实世界的物理反馈，完成具身智能从实验室走向大规模商业化的关键跨越。
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