“每次融资，投资者的需求都会发生变化。问题的关键是你能否达到或超过市场预期。”文字|中国经营报记者 孔宇欣 主编|马继英 顶照 |佘桂贤 两年前，当王谦决定回国投资机器人业务时，他以前的同事是否认为他有问题？当时，他在美国经营自己的量化基金，业务正处于规模化的关键阶段。但他的选择还是一样。 2023年12月，自变量机器人在深圳成立，选择“端到端集成VLA大模型”的技术路线，专注于通过通用嵌入式大智能模型实现通用机器人的愿景。自变机器人在不到两年的时间内完成了八轮融资。 2025年9月8日，自变量机器人宣布完成约10亿余获得阿里云、果科投资联合领投的A+轮融资。这是阿里云首次实现物化智能赛道。自变量创始人兼CEO王前毕业于清华大学，是全球最早将注意力机制引入神经网络的学者之一。攻读博士学位期间，我参与了美国顶尖机器人实验室的众多机器人学习研究，涵盖多个前沿方向。自变量联合创始人兼COO杨前是王前的学生。 2023年，王琪邀请她一起创业。他记得王茜和一个纯粹学术出身的科技企业家有些不同。他不仅拥有创业或量化贡献的成熟经验，更让她印象深刻的是他眼中在通用机器人事业上所萦绕的光芒。来源：受访者王茜坦言发现他的创业精神与量化领域完全不同。作为初创公司的领导者，你必须对外部运营，尤其是融资负全部责任，否则公司将无法生存。因此，除了确定公司战略和技术的大方向外，他把大部分时间和精力都投入到了融资上。他还多次强调，公司发展初期面临的最大挑战是融资。 “客观上，2023年中国一级市场的资金总量将明显低于疫情前，这不是我们面临的困境。”他援引自变量表示，并指出，中国的技术水平与美国相差不大，在某些领域甚至更高。然而，贷款金额和评估价值存在数量级差异。 “这不是单个公司面临的问题，而是整个公司面临的问题。环境范围内的现象。因此，我们需要更多耐心的资本和有战略眼光的‘大资金’来提供真正的长期支持。”王先生说。Pre-A+++轮投资人、华英资本创始合伙人季伟表示，“他说的是实话。”在季伟看来，自变量是作为初创公司，后续研发仍需要大量的资金支持，但长期来看，关键是公司能否凭借技术领先、产品市场契合形成持续的正向闭环。 （PMF）和营销能力。“每次上涨，投资者的需求都会发生变化。问题的关键是“问题是能否达到或超过市场预期”。多用途指点机器人大脑早在2017年就已推出。2021年和2022年，还在美国做量化基金的王谦接触到了OpenAI的GPT-3模型，意识到有新的解决方案针对长期困扰机器人的问题，尤其是数据问题。这让他萌生了开创自己的机器人事业的想法。王谦先生考察美国公司时，发现在硬件方面，本土能做的很少。 “美国的硬件供应链，包括材料和人力资源，并不完全完整。他们专注于苹果和特斯拉这样的大公司，他们不想轻易创业。其他成本也有很大差异，比如数据。”王艳认为，这个问题应该在数据元素比较集中的地方解决。王谦 图片：佘桂森 2023年夏天，王谦决定回国，并吸引了主要研究大规模模型的王浩（现任自变量CTO）开始组建团队。杨前记得王前在咖啡店给他看了一份20-30页的项目PPT。刚回来的王茜同时到中国，不得不多次打断谈话以适应，但他稍稍回过神来后又继续谈话，仍然坚持要完成演示。这种坚韧的精神和体现的知识型企业愿景，给杨谦等几位联创人留下了深刻的印象。他们决定辞去工作参与创业，并开始寻找投资。 2023年12月，在获得联想之星天使轮融资后，王前和同事在深圳正式成立独立变量机器人。自变量机器人自创立以来，不断选择技术路径。当时，这条路线并不是一个共识的方向，并面临着多重质疑。首先，在技术层面，一些业内人士正在提出分层或专用模型的解决方案。许多人认为专用系统在性能和效率方面更好。它经常被视为一种机会大型制造商的机会很大，而新公司无法承担风险或成本。所以当创始人王前为这个概念筹集早期资金时，投资者并没有问他太多关于“灵魂拷问”的问题。我不断地“折磨”自己，看看这是否值得。他还透露，“最初投资我们的机构可能并不完全同意。有些机构可能认可我们的想法并欣赏团队的潜力，而另一些机构可能会觉得‘至少我们看起来值得信赖’，因为他们有战略需要扩展到具身智能领域。”作为天使轮+的投资人，九合创投创始人王晓表示：“他是中国第一个提出用端到端的模型来构建大脑，进而构建控制机器人的中脑的人。它的方向从一开始就很明确，当时很少有人规划这个领域。”他之所以提倡这条路线，是因为多年来他几乎尝试了所有已知的方法。方法并发现端到端模型是唯一真正可行的方向。这就是前进的方向，不是盲目断言，而是基于多年研究和学习经验的理性判断。 2024年10月，自变量推出长城（GW）系列WALL-A车型，一款大型智能运营通用实体车型。月底，由斯坦福大学、伯克利教授和前谷歌研究人员共同创立的Physical Intelligence（PI）也宣布了第一个端到端的VLA模型π0，证明端到端是一个大趋势。 “我想大约在那个时候，大家都开始关注我们的技术方向。由于我们公司已经在朝这个方向发展，所以我们得到了更多的关注和认可（尤其是来自资本市场的关注和认可）”王健说。云启资本合伙人陈宇回忆，当他在自变量公司见到王前时，他对创始人印象深刻。阿塔这次，他带着团队观看了机器人演示，并听取了王谦对技术路径的讲解。团队成员告诉他，这和一年前我们第一次接触时所说的一模一样。王健一年前所说的很多计划都已经实现，这意味着王健从一开始就坚定地选择了VLA路线，并持续执行。这种高度的一致性是一个关键优势，陈宇称赞这种类型的团队“知行合一”。而且，陈宇发现当时自变量执行的任务复杂度明显高于市场上大多数同类项目，这也坚定了他的决心。当晚会议结束后，他很快就决定推动这项投资。据了解，自变量投资者进行非常详细的技术评估，这在中国资本市场并不常见。 “圆顶TIC投资机构普遍不太重视技术路线本身。 “即使是目前备受关注的嵌入式智能领域，很多项目都关注非技术因素，真正关心‘如何实现’的项目却很少。”王健表示。这种对技术落地的重视也体现在华影资本的投资决策中。据季伟介绍，华影投资团队早在2024年1月就接触了Independent Variable，深入了解其技术路径。次年，团队继续寻找。他指出，Independent Variable走的路线相对来说比较成熟。尤其是Independent Variable推出WALL-A模型后，季伟认为公司开发大规模嵌入式智能模型的实力符合预期，最终项目在12月中旬通过了投票会。同年完成，并于次年1月顺利完成。软件和硬件，螺旋式进化。作为技术信仰者的典型代表，王谦先生始终将技术研发视为公司发展的核心动力。这也体现在团队的构成上。目前，自变量机器人研发团队拥有200余人，其中技术人员占比近90%。在月级别，自变量的发展速度使得模型每两到三个月更新一次。为了保证技术推理的不断发展，自变量团队也在逐步创建评估模型性能的标准。王前表示，目前模型的好坏主要从任务复杂度和泛化能力两个方面来衡量。任务的复杂性反映在物理特性和相互作用中被操纵的对象。例如，就相互要求而言，柔性物体比刚性物体更难操纵，弹性物体更难操纵。您的联系人越多，任务就越复杂。自变量模型已经从早期对刚体的操纵（例如拿着杯子或橙子）逐步发展到对纯柔性物体（例如折叠衣服）的操纵，不断突破技术的界限。另一方面，普遍性可以分为多个层次。最基本的就是面对环境的变化，比如灯光或者位置。另外，它还要适应不同的场景和环境，比如茶室里做的工作是否可以复制到厨房里。最困难的是操纵未知物体，最困难的是完成你根本没有接受过训练的新任务。此外，该团队正在努力发展更复杂的推论。例如，从2024年底开始，我们将在多式联运生产和嵌入式思想链（CoT）方面实现首次突破。王谦表示，一年来，自变量模型在上述各方面都取得了进展。特别是，到2024年底，其模型将已经能够控制机器人执行非常复杂的操作任务，例如拉上拉链或挂衣服。 2025年9月，自变量机器人正式开放端到端嵌入式智能的基础模型WALL-OSS。据杨前介绍，开源第一天就吸引了数百名嵌入式智能领域开发者的关注和技术咨询。如今，该团队创建并继续运营一个开源社区。通过这一举措，开发生态系统公司在构建系统、吸引和发展人才以及推动技术方面处于领先地位。时间上的迭代。公司成立初期，自变量主要依靠供应链公司的硬件团队支持模型开发和实验。随着公司的发展，团队逐渐意识到真正的机器人部署和模型缩放与支持硬件的功能密不可分。软件和模型决定智能的上限，硬件决定实现的基础。杨谦举了一个例子。 2024 年 9 月，团队首次使用该模型演示了“擦厕所”等任务。但在实际实施时，却遇到了末端执行器的负载能力、执行频率、移动底盘与上体的协同控制、防水性能以及灵巧的手动硬件等诸多问题。当时，由于缺乏成熟的右手产品，该模型的性能受到限制。市场上的产品。基于这些实际挑战，Independent Variables启动了在2024年底开发本地硬件的计划。Quantum 1机器人框架于同年11月首次构建，并持续更新迭代。在此期间，自变量团队进一步明确了软硬件协同开发的战略方向。对此，季伟表示，自变量团队从不局限于纯软件公司，持续以大规模模型作为核心竞争力，推动技术落地。 “在我看来，他们从来没有问过自己是否会提供硬件，”继伟说。 2025年春节前，启动了Quantum 2研发项目，同时也组建了大规模的硬件团队。杨前透露，为了利用这个重要的技术宽限期，很多新加入的硬件工程师rs自愿放弃原来公司的年终奖金加入公司。资料来源：被告 8 月，Independent Variable 推出了新一代轮式人形机器人 Quantum 2。亲临世界机器人大会（WRC2025） 基于自主研发的臂手外骨骼技术，“量子2”不仅顺利完成了向观众打招呼、比心、猜拳等互动动作，还展示了其具体应用能力。 Quantum 2 通过握住清洁刷和拖把头，提供自动旋转和 360 度清洁。在寻找技术迭代的快速调用中，自变量乃至整个行业都面临着一个共同的挑战：数据收集。王潇指出，“机器人与世界的互动到目前为止还没有被系统记录和保存。”他解释说：“人类在互联网上的行为留下了大量的痕迹和信息，但人与人之间的互动机器人和物理对象是完全不同的。一方面，机器人本身的数量有限，但另一方面，此类交互数据很难物理收集，无法直接提取与举起杯子相关的电信号和其他传感器数据并上传到互联网。所以，这类数据在过去肯定是非常稀缺的。”王前目前的解决方案是规模化、自主地收集数据，主要是通过自建数据工厂。未来我们还计划拓展更多的来源，包括在现实客户场景和其他开放环境中持续收集。但他强调，“最重要的是如何获取多样化、高质量的数据，实现先进的数据管理，并有效地利用它来训练模型。”7月初，在接受《中国企业家》采访时，王谦表示：“公司整体战略重点没有改变，我们仍然重点抓好技术突破和核心车型开发。不过与之前相比，自变量变得比较大了。自主研发的机器人本体、灵巧手等关键部件等核心硬件正在逐步成型。因此，团队积极有动力将其商业化，同时不影响主线和迄今为止的开发。技术的长期性。我们的目标是利用现有的模型和硬件能力来探索各种潜在的商业应用。 “从资本输血到自体造血，行业可能会出现重新调整。”陈宇预测。 “今年物化信息公司积极融资、弹药，因为明年公司估值会提升，业务场景还没有完全成熟，到时候，真正的交易就会从市场上消失。”在这样的环境下，“+轮”现象在中国风险投资市场日益普遍。 IT橙子数据显示，2025年上半年共有571家企业获得“+轮”投资，其中至少有19家获得两轮及以上“+轮”投资。自变量机器人就是其中之一。对此，季伟解释称，有的团队痴迷于所谓A轮和B轮结合，总是试图一次融资5亿、10亿，但自变量采取“小步快执行”的融资策略，这与他们的产品开发思路一致，迭代快，不跟风。季伟认为，企业在融资过程中应考虑投资机构的多样性。市场化民间机构、产业投资和金融投资的决策过程是不同的。如果所有金融机构必须共同努力如果她完成本轮融资，该公司的推出可能会推迟三到六个月。自变量是批次成熟、批次交付和批次公告选择，以实现持续融资中评级的逐步增长。 ，这对各方都比较公平。 “这个方法让”季伟认为，王奇具有很强的高层战略规划和思维能力，对于做什么、什么时候做、如何做都有明确的约定。自变量团队正在积极考虑商业化，同时跟踪融资进度。杨强先生表示：“我们一直注重技术融合，有选择地进入某些场景，集中资源实现突破。我们也深入研究了一些场景，推动了体现智能真正有价值的商业化，确认了自体造血功能。我想起来了。”他说。杨前介绍，量子2是目前仍处于快速迭代阶段，预计今年12月进入小规模量产阶段，明年上半年逐步实现量产。而在他们有能力的手中，小规模量产预计将在 2025 年底成为现实。硬件产品的推出极大地改变了团队对营销的思考方式。王谦指出：“一旦有了硬件，你就开始从完全不同的角度看问题。它不再只是一个技术演示，而是一个可以直接销售的产品。”但他也强调，硬件向市场发布的节奏仍然合理：“我们计划以成品形式正式发布，但具体规模将根据实际需求严格校准。总体市场容量实际上受到纯硬件销量的限制。”在营销过程中，当前的自变量将市场分为两个主要领域反应：科学研究和商业。杨谦解释道：“在科研市场，我们主要销售硬件本身和综合解决方案，用户可以根据自己的需求调整模型、进行实验，我们提供的是基础功能。在工业市场，我们需要以实用的功能进入，真正解决客户的具体问题。”目前，自变量团队主要关注工业物流和服务业的半开放场景。杨谦坦言，自变量短期内进入C端市场不太现实，他表示：“目前很少有家庭会花几十万元去买一个功能不完善的机器人。但我相信，随着机器人能做的事情越来越多，成本会逐渐降低，两三年后肯定会走向C端。所以，我们会经历一个从B到C的循序渐进的过程。”然而，自变量的长期目标依然瞄准C端市场。 “我们更远大的愿景是打造一个真正多功能的家庭机器人。你应该像保姆一样，能够做基本的家务，比如打扫房间、放衣服。做饭是最困难的任务，可能是一个层次，但可以分阶段实现。”杨辰说。王总对C端市场也寄予厚望。他表示，Independent Variable的目标是成为最早进入C端领域的公司之一。 “同时，我们也希望B端企业到时候具备真正的自创能力。”
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