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公司成立两年，已获得八轮融资。美团和阿里云在这方面下了很大的赌注。
2025年11月4日 07:43 来源：《中国企业家》杂志
“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| 《中国实业家》记者孔跃新主编|马继英头像|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“他出了问题”？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。但他的选择仍由他自己决定。 2023年12月，自变机器人在深圳成立，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，独立变量机器人宣布完成阿里云、果科投资共同领投的约10亿元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。在攻读博士学位期间，我在美国最好的机器人实验室参加了大量的机器人学习研究，涵盖了多个前沿方向。自变量联合创始人、首席运营官兼COO杨前，是王前的学生。 2023年，王奇邀请她一起创业。他记得王茜和一个纯粹学术出身的科技企业家有些不同。他不仅拥有量化创业带来的成熟经验，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。王前坦言，机器人创业和量化领域完全不同。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。 “客观来看，2023年中国一级市场的资金总量将明显低于2023年之前。爆发。这不是我们面临的困境。”他援引自变量表示，中国的技术水平与美国相差不大，有些领域甚至更高。但贷款金额、评估价值却存在数量级差异。“这不是单个企业面临的问题，而是一个大环境的现象。”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。”季伟认为，作为一家新成立的公司，后续自变量的研发还很不成熟。他还指出，虽然需要大量的资金支持，但长期的关键是公司能否形成持续的正向闭合Loop 凭借其技术领先地位、产品市场契合度 (PMF) 和上市能力机构。 “每次上涨，投资者的需求都会发生变化，问题的关键是能否达到或超出市场预期。”瞄准机器人的万能大脑 从2021年和2022年开始，还在美国做量化基金的王Qian接触到了OpenAI的GPT-3模型，意识到困扰机器人多年的问题，尤其是数据问题有了新的解决方案，萌生了自己创业打造机器人的想法。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，并不完全完善。硬件相关的人力资源集中在苹果、特斯拉等大公司，他们不想轻易创业。其他成本也存在很大差距，比如数据成本。”王艳认为，这个问题m应在元素较集中的地方求解。 2023年夏天，王前决定回国，并开始组建团队，吸引了主要从事大型模型工作的王浩（现任自变量CTO）。杨前记得王前在一家咖啡厅给他看了一份20-30页的PPT项目。当时刚回国的王谦，不得不多次打断谈话进行调整，但仍继续说道。他听到谈话后稍稍回过神来，仍坚持要结束示威。这种坚韧的精神和体现的知识分子创业愿景，给杨谦和其他几位联创人留下了深刻的印象。他们选择辞去工作参与创业，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了自变量机器人。自成立以来，工业悬垂变量机器人一贯选择“端到端集成VLA大模型”的技术路径。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专用或分层的模型解决方案。许多人认为专用系统在性能和效率方面更好。其次，到商业层面，外界普遍认为分层模式更容易快速部署，让新公司能够取得突破。我认为它更适合大规模，端到端集成的模式往往被大型制造商视为机会，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种子资金时，投资者并没有问他太多关于“灵魂拷问”的问题。相反，他们不断地“折磨”自己是否应该承认这条路，是否正确。值得冒这个风险。他还透露，“最初投资我们的一组机构可能并不完全同意。有些人可能会认可我们的想法并评估团队的潜力，或者其他人可能会因为他们在lto嵌入式智能领域的战略需求而认为‘至少我们看起来值得信赖’。”作为天使轮+的投资人，九合创投创始人王晓表示：“我相信他（王前）是中国第一个选择‘机器人大脑’道路的人，他是第一个提出用端到端模型构建大脑的。当时其他团队大多数都是先做本体，然后才意识到需要大脑。”方向从一开始就很明确，指向操作系统，即控制机器人的中枢大脑。这是非常独特的，当时很少有人这样做。 ”王谦说道，之所以走这条路，是因为他经过多年的实践，几乎尝试了所有已知的方法，却发现最终——to-end模型是唯一真正可行的方向。这条道路不是盲目的陈述，而是基于研究和长期学习经验的理性判断。 2024年10月，独立变量推出了长城（GW）系列的WALL-A车型，这是一款融入智能通用操作的大型车型。云启资本合伙人陈宇记得，在自变量公司见到王前时，他对创始人印象深刻。当时，他带着团队去看了机器人演示，王前的团队成员告诉他，这和一年前第一次看到的时候不一样。接触时解释的完全一致，而且王前一年前说的很多内容现在仍然有效。这意味着王前从一开始就坚定地选择了VLA路线，这种高度的连贯性，让这种“知识”进一步得到了陈宇的高度重视。更重要的是，当晚的会议结束后，陈宇先生意识到，当时所承担的任务的复杂性远大于市场上大多数同类项目。自变量投资者发现，进行相当详细的技术评估在中国资本市场并不常见。 ”王前表示。这种对技术落地的重视，也体现在华英资本的投资决策中。据继伟介绍，华英投资团队早在2024年1月就接触了自变量，对其技术路线有深入了解。次年团队继续沿用茶。他指出，自变量走的路线在当时市场上比较少见，团队的能力特别齐全。”在宣布WALL-A模型时，季伟自信其在大规模具身智能研发方面的实力达到了自己的预期，并表示：最终项目于当年12月中旬通过投票，并于次年1月顺利竣工。作为技术信仰者的代表，我们一直将技术研发视为公司发展的力量中心驱动力，这也与目前的团队构成背道而驰。自变量机器人现有员工200余人，工程师占员工总数的10%。在模型层面，自变量的开发速度每两到三个月更新一次模型。预计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操作对象的物理特性和交互要求上。对于 e例如，柔性物体比刚性物体更难操纵，而弹性物体更难操纵。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，泛化能力可以分为多个级别。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。更困难的是操作不熟悉的物体，最困难的是完成你根本没有接受过培训的新任务。此外，该团队正在致力于开发更复杂的推论。例如那么，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Mind WALL-OSS，端到端嵌入式智能的基础模型。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。该团队目前已建立并持续运营开源社区。通过这一举措，我们在构建开发者生态、吸引和培养人才、加强技术迭代方面处于领先地位。早年的时候公司成立时，自变量主要依靠供应链公司的硬件团队来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。 AND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。但实际实施时，却遇到了末端执行器的承载能力、运行频率、运动底盘与上体的协同控制、防水性能、灵巧的手部硬件等诸多问题。当时，由于市场上缺乏成熟的右手产品，该模型的性能受到限制。基于这些实际面对挑战，Independent Variables已启动计划，于2024年底开发本地硬件。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，自变量团队进一步深耕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年春节期间，启动了第二个量子研发项目，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，很多新入职的硬件工程师主动放弃了年终奖金从原来的公司跳槽到本公司。 8月，自变量推出了名为Quantum 2的新一代轮式人形机器人。在世界机器人大会（WRC 2025）上，基于其技术的“量子2”上市。自主研发的臂手外骨骼模型不仅顺利完成了向观众打招呼、比心、猜拳等交互动作，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。在追求技术快速迭代的过程中，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。”他解释道：“人类在互联网上的行为留下了许多痕迹和信息，但机器人与物理物体之间的交互却完全不同。”氧一方面，机器人本身的数量有限，但另一方面，这种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将其上传到互联网。因此，这类数据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。未来我们还计划扩展到更多来源，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：“更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，我们仍然把技术进步放在第一位，e模型开发。不过，与之前相比，vindependent变量已经变得比较大了。自主研发的机器人本体、灵巧手等关键部件等基础硬件正在逐步成型。因此，团队积极主动地在不影响技术主线和长远发展的情况下，将其商业化。”利用模型和现有硬件的能力，可以实现几个可行的商业应用。我们的目标是考虑应用。“从资本输血到自体造血，明年行业可能会发生重组。”陈宇预测，“今年物化信息公司积极融资和弹药，因为明年公司估值会提高，业务会增加。”场景尚未完全成熟。到那时，真正的交易就会从市场上消失。”此时，“轮+”现象“预兆”在中国风险投资市场上变得越来越普遍。 IT Orange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，不跟单。季伟认为，企业应该：融资过程中要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。如果所有金融机构要共同努力完成本轮融资后，该公司的上市可能会推迟三到六个月。选择自变量以实现批次到期、批次交付、批次公告和持续融资评级的逐步增长。这对各方来说都比较公平。 “这种方法可以让企业及时投入资金进行研发和产品迭代，并快速扩大团队规模。”纪伟认为，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，有选择地进入特定场景，集中资源实现突破。我们希望能深入到一些场景，推动嵌入式智能真正有价值的商业化，建立自体血细胞。”诗意能力。 ”他介绍道。杨前介绍，量子2目前还处于快速迭代阶段，计划今年12月进入小规模量产阶段，明年上半年逐步实现量产。而在其有能力的手中，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于商业化的思考方式。王前指出：“一旦有了硬件，你就开始从一个完全不同的角度看问题。观点。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，硬件推向市场的节奏仍然合理：“我们计划以成品形式正式推出，但具体规模会根据实际需求严格校准。市场整体容量实际上受限于单纯销售硬件在营销过程中，目前自变量将市场分为科研和商业两个主要方向。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要调整模型并进行实验。我们提供的是基本功能。在工业市场，我们需要以实用的功能切入，真正解决特定的客户问题。”目前，自变量团队以工业物流和服务行业为半开放场景。杨前坦言，自变量短期内进入C端市场不太现实，并表示：“目前很少有家庭会花几十万元去购买功能不完善的机器人。不过我相信，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ly移动到C端。因此，我们会经历一个从B到C一步一步的过程。”不过，自变量的长期目标仍然是针对C端市场。“我们更广阔的愿景是打造一款真正全能的家用机器人。它应该像母亲一样，能够执行基本的家务，例如整理房间和收起衣服。做饭可能是最难的一个关卡，但一步一步就能实现。”杨洽说。王总对C端市场也抱有很高的期望。他表示，自变量的目标是成为最先进入C端领域的公司之一。同时，“我们也希望到时候B端公司能够具备真正的自生成能力。”
（编辑：何欣）