挤不动的世界机器人大会上，自变量秀出了真·通用具身智能

AIGC动态3周前发布 almosthuman2014

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文章摘要

2025世界机器人大会（WRC）的开幕展示了具身智能技术的显著进展，国内创业公司自变量机器人推出的通用轮式双臂机器人「小量」和仿人形机器人「量子2号」成为焦点。这些机器人基于自研的WALL-A大模型，实现了开放环境下的多任务自主操作，如制作香囊、家务整理、工业分拣等高精度复杂任务，展现了跨场景泛化能力。

WALL-A模型的核心突破在于端到端的视觉-语言-动作（VLA）架构，它通过跨模态因果推理直接生成控制指令，避免了传统模块化系统的信息损耗。该模型在未训练场景中展现出零样本学习能力，例如根据图片用积木复现形状，或理解手写涂鸦与文字的关联。这种统一框架使机器人具备空间推理和常识判断能力，能自主规划长序列操作，如物料短缺时主动避障补货，或实时调整衣物收纳策略。

硬件层面，量子2号配备62个自由度和仿生五指灵巧手，单手20个自由度可完成捏取薯片、握持玻璃杯等精细操作。其轮式底盘与2米控制范围的机械臂适配家庭及工业场景，0.1N的力度控制精度结合力位感知传感器，实现了接近人类动作的自然性与安全性。现场演示显示，该机器人能使用清洁工具进行360度深度打扫，或通过外骨骼遥操器学习人类动作数据。

技术快速迭代的背后是自变量全栈自研的闭环体系。从2023年底成立至今，该公司已完成大模型训练、数据采集设备研发及本体商业化落地。WALL-A模型在物流分拣等任务中达到世界一流水平，其成功关键在于大规模高质量数据与算法-硬件的深度协同。例如语义导航技术让机器人无需预建地图即可在陌生展位避障，而动态质心设计保障了与人协作时的稳定性。

展望未来，具身智能有望在3-5年内进入消费端，覆盖居家服务、商业护理、工业制造等场景。自变量正与头部客户合作推进落地，计划通过开放生态加速技术渗透。当前展示的能力标志着机器人从预设指令向自主决策的关键跃迁，但大规模应用仍需解决长尾场景的泛化问题。随着基座模型的持续进化，物理世界的AI终将突破演示阶段，成为真正的生产力工具。