（有片）從能用到穩定好用！看這家機器人公司怎麼調教它的「孩子」

(香港文匯報記者毛麗娟)彎腰自動從垃圾桶裏分揀紙團、塑料瓶等雜物，在桌面上扮演分發撲克牌的角色......人類隨手可做的動作，對機器人來說，卻需經過「千錘百鍊」。8月7日，「相約深圳 見證奇跡——APEC大會倒計時100天媒體採風活動」的記者團走進自變量機器人科技有限公司，了解具身智能技術從實驗室走向千行百業的生動故事。

「如果說OpenAI是數字世界的智能引擎，我們要做物理世界的OpenAI——突破物理世界智能邊界，讓機器人真正理解並改造現實。」自變量機器人戰略及投資總監徐萌宏在受訪時表示，機器人簡單的「拾取垃圾」動作，背後其實隱藏着自變量在具身智能領域的深厚積累：全球最先進的開源模型WALL—OSS、全球最先實現零樣本泛化+柔性操作模型任務、全球最早實現具身思維鏈。

今年4月，自變量發布了全球首個基於「世界統一模型（WUM）架構」的具身大模型WALL-B，將位姿、速度、語言、觸覺、動作等物理預測等能力融為一體，讓機器人真正具備了內生的空間感知能力：如高度、寬度、手臂伸展範圍等；識別一個物體時，能關聯其重量、材質、抓取力度等。

機器人比拚：從硬件本體到「機器大腦」

當前，具身智能產業整體已經告別樣機展演階段，進入商業化落地周期，行業競爭重心從機器人硬件本體轉向具身大模型、世界模型這類「機器大腦」的泛化能力比拚。

在徐萌宏看來，要解決通用機器人「進場景能用、長期穩定好用」的難題，首先是要積累複雜場景中、機器人如何應對的大量數據，讓人機共生，幫助機器人在複雜場景中快速迭代其應對能力；其次，不斷優化自研大模型，無論是智能製造場景還是工業物流領域，幫助機器人更好地進行預訓練和後訓練，實現操作能力的穩定輸出。

在家庭服務場景，自變量聯合58到家在深圳率先推出機器人上門家政服務，與保潔員協同完成清潔、收納等家務任務。截至目前已規模化服務用戶家庭，成為全球首個實現機器人大規模進入家庭的企業。

在智慧養老場景，今年7月1日，一台名為「0755號」的人形機器人在深圳老人頤養院正式上崗，以養老護理員身份參與日常巡查、物品遞送、語音陪伴等基礎照護工作。這家頤養院主要接收深圳戶籍重度失能及以上等級老年人，照護場景多元複雜、服務標準嚴格，是檢驗養老機器人適配性與實用性的代表性場景。自變量與深圳市社會福利服務指導中心的合作，正在探索具身智能技術與養老服務融合的實踐路徑。

在物流分揀場景，自變量與一家全國頭部物流公司達成深度合作，將機器人批量部署到真實物流分揀產線上，已穩定實現規模化的穩定分揀。

共建生態 以開源推動行業共同進步

在開源協作方面，自變量近期連續發布了多項開源成果，覆蓋模型、訓練基礎設施和核心組件。

在模型層面，自變量開源了端到端具身智能預訓練模型WALL-OSS-0.5。徐萌宏介紹，該模型僅預訓練便具備堪比後訓練的任務能力，在17個真機任務中多項指標領先國際主流開源模型。自變量還發布了全球首個具備「事件級預測能力」的世界模型WALL-WM。其通過「事件」來對齊語言、視覺、動作等多模態數據，讓模型理解物理世界將如何演化、應當如何執行。在基礎任務、推理任務、靈巧操作、泛化場景等評測中，WALL-WM的分數均明顯超過國際主流模型。

在訓練基礎設施層面，自變量發布了分布式訓練優化器DMuon，對Muon神經網絡優化器進行分布式改造，將具身模型分布式訓練的效率提升約30%，只需3行代碼即可引入現有訓練流程，成為具身模型訓練時的「默認選項」。

從開源模型到底層訓練優化器，從動作分詞器到數據採集方案，自變量正在以「開源共建」的方式，降低整個行業的技術門檻。當每一台機器人都擁有聰明的「具身大腦」，當具身智能真正走進千家萬戶、賦能千行百業，每一個普通人才有機會過上更加便捷、輕鬆、有尊嚴的生活。