《科创板日报》1 月 13 日讯（记者 李明明）开年第一笔机器人大额融资诞生。

近期，自变量机器人完成 10 亿元 A++ 轮融资。本轮融资由字节跳动、红杉中国、北京信息产业发展基金、深创投、南山战新投、锡创投等投资机构及多元地方平台联合投资。据悉，这也是深创投 AI 基金成立以来的第一笔投资。

据自变量机器人方面对《科创板日报》记者称，除字节外，自变量此前也曾先后获得美团、阿里的投资，是国内目前已知同时被这三家互联网大厂投资的具身智能企业。

此前关于具身智能融资是否过热的看法上，自变量机器人创始人兼 CEO 王潜曾对《科创板日报》记者表示，国内具身智能行业的融资速度不是太快，而是甚至 " 有些慢 "。" 国内仍需加大资本投入以支撑行业发展。"

获得互联网大厂和一众知名机构青睐的背后，是自变量自研的 WALL-A 模型。据悉，其技术能力或可与 Physical Intelligence、Skyd AI 等国际企业模型能力对标。

近两年，具身智能持续引爆市场关注，作为机器人 " 身体 " 的运动与控制技术已实现跨越式突破，行业竞争焦点也从硬件 " 肢体 " 的性能比拼，转向智能 " 大脑 " 的能力角逐。

如何打造能深度理解物理世界、精准执行操作、灵活适配复杂动态场景的机器人 " 大脑 "，助力其真正胜任现实场景多样化工作，成为行业当前突破的核心命题。

具身智能基础模型，是独立并平行于大语言模型、多模态模型等虚拟世界基础模型的物理世界专属基础模型；其核心价值在于攻克泛化性与通用性技术瓶颈——物理现实的复杂多变性，对机器人实时处理非结构化、动态及随机性任务的能力提出了极高要求。

自变量机器人相关人士称，其自研的 WALL-A 模型，核心架构为 VLA 与世界模型深度融合的系统范式。作为原生的多模态输入输出架构，WALL-A 实现了具身多模态思维链。WALL-A 利用世界模型机制进行时空状态预测，协同视觉因果推理理解环境反馈，并通过可学习记忆机制从数据中内化物理常识。

《科创板日报》记者注意到，国内 VLA+ 世界模型融合路线，核心是双模块协同 + 统一框架，打通感知 - 认知 - 决策 - 执行全链路，解决单一 VLA 泛化弱、单一世界模型落地难的痛点，已形成多条技术分支与落地路径。

目前国内代表方案包括自变量 WALL-A、阿里达摩院 WorldVLA、原力无限 Hyper - VLA+ 因果世界模型等。

目前，自变量机器人自研了主从遥操、外骨骼、无本体等多种数采设备，实现了各种数采设备上的数据验证和模型突破。模型的持续迭代进化，让自其在真实场景中展现出极强环境适应力。

自变量机器人方面对《科创板日报》记者表示，目前自变量已逐步进入工业制造、物流、养老等多个领域。

财联社创投通数据显示，截至目前，自变量已累计约完成 9 轮融资，累计融资约 30 亿元，背后集齐了光速光合、君联资本、华映资本、云启资本、广发信德等多家机构。

《科创板日报》记者注意到，本轮投资方字节跳动通过直投及 LP 生态，布局了星尘智能、因克斯、乐享科技等项目。