具身智能，2026年开年依旧火热。

刚刚，自变量机器人官宣完成10亿元A++轮融资。

这轮融资由字节跳动、红杉中国领投，北京信息产业发展基金、深创投、南山战新投、锡创投等顶级机构与多元地方平台联合参与。

其中，红杉中国在去年9月A+轮后选择继续加码；而字节跳动，则少见地在具身智能投资领域直接出手。

值得一提的是，除字节外，自变量此前已先后获得美团、阿里投资，成为国内唯一同时被这三家互联网大厂押注的具身智能公司。

从A+到Pre-A++：一年内的连续加码

在本轮A++轮融资之前，自变量在过去的2025年内已连续完成多轮融资，覆盖A+轮、A轮、Pre-A+++轮及Pre-A++轮。

从时间顺序来看，这是一条清晰的、随技术与产品推进而不断放大的融资曲线。

2025年9月8日，自变量完成近10亿元A+轮融资。

该轮由阿里云与国科投资领投，国开金融、红杉中国、渶策资本跟投，美团战投作为老股东选择超额加码，联想之星、君联资本持续追投。

融资资金主要用于全自研通用具身智能基础模型的持续训练、硬件产品研发迭代，以及开源具身大模型WALL-A的推进。

这一轮融资也有两个显著信号：一是阿里云首次明确布局具身智能赛道；二是，这是自变量第五次完成亿元级融资。

时间再往前，2025年5月12日，自变量完成数亿元A轮融资，由美团战投领投，美团龙珠跟投。

该轮资金主要用于端到端通用具身智能大模型与机器人本体的同步迭代，并加速应用场景的实际落地。

在A轮之前，自变量还完成了数亿元Pre-A+++轮融资，由华映资本领投，云启资本、广发信德跟投。

截至这一阶段，公司成立不到一年半，已累计完成7轮融资，融资总额超过10亿元。

更早的2025年2月17日，自变量完成数亿元Pre-A++轮融资，由光速光合、君联资本领投，北京机器人产业投资基金、神骐资本跟投。

资金用于下一代统一具身智能通用大模型的训练与场景落地。

截止目前，自变量成立两年多以来，已完成9轮融资，累计融资已超30亿元，体现资本对其 “具身智能独立基础模型” 技术路线的高度认可。

自变量机器人是谁？

自变量机器人(X Square Robot)成立于2023年12月，聚焦自研“通用具身智能大模型”。

创始人兼CEO王潜，本硕毕业于清华大学，后在美国南加州大学攻读博士，研究方向为 Robotics Learning。他在神经网络注意力机制相关研究领域较早开展探索，是较早将Attention思想引入神经网络体系的研究者之一。

联合创始人兼CTO王昊，为北京大学计算物理博士，曾任职于粤港澳大湾区数字经济研究院（IDEA研究院），担任大模型团队负责人，主导发布过多个开源大模型，在基础模型与系统工程层面具备深厚积累。

在技术路径上，自变量从一开始就给出了相对明确的判断。王潜曾多次强调：具身智能模型是平行于语言模型的独立基础模型。

所谓独立，并不只是应用层面的区分，而是指具身智能需要直接面对真实物理环境中的连续状态、因果关系与动作反馈，其建模目标、训练方式与评估标准，都与服务于虚拟世界的语言模型、多模态模型存在本质差异。

围绕“具身智能是物理世界独立基础模型”这一观点，自变量自研了「WALL-A」系列VLA操作大模型。

该系列将感知、理解、决策与动作输出统一纳入端到端模型之中，试图解决传统模块化架构在长序列复杂操作任务中的推理断层与泛化瓶颈。

2024年10月，自变量发布WALL-A模型，在当时成为全球参数规模最大的端到端统一具身智能大模型之一。

2025年9月，自变量进一步开源具身基础模型WALL-OSS，并在近期的 RoboChallenge 榜单中排名全球第三，在统一评测框架下展示了模型的泛化能力与稳定性。

在硬件侧，自变量同步推进量子一号与量子二号两代具身机器人。

其中，量子一号为轮式双臂机器人（“小量”），搭载端到端具身基座模型 WALL-A，支持多模态遥操作，主要用于高频操作任务中的数据采集、模型验证及科研教学场景。

量子二号升级为轮式仿人形结构，具备更高自由度与精细力控能力，用于采集复杂操作与高质量物理交互数据。

整体来看，自变量并未急于给出“最终形态的机器人答案”，而是选择先搭建一套可持续进化的具身智能底座： 模型在真实物理世界中学习，硬件为模型服务，数据反哺模型迭代，形成闭环。