自变量机器人创始人兼CEO王潜：让通用机器人走向千家万户创丨创新创业深圳人

“小量，给我做一杯冰沙。”“好的，现在给您制作一杯冰沙！”

收到指令的小量机器人立刻行动起来，它灵活的“手臂”在光影交错中精准地移动，机械夹爪稳稳地拿起塑料小碗放到出冰口，随后按下开始键制作。从取杯、接冰到最后添加小料，小量的动作一气呵成，2分钟内一碗晶莹剔透的果味冰沙便出炉了。

在近日举行的深圳国际人工智能展览会上，自变量机器人科技（深圳）有限公司（以下简称自变量机器人）的展台前人头攒动，机器人“小量”一出“手”便收获了不少“粉丝”。一件简约Polo衫搭配牛仔裤的创始人兼CEO王潜告诉记者，这看似简单的动作背后，是全球最大参数规模的通用具身智能操作大模型WALL-A的自主感知、决策与操作能力。“我们的目标就是解放人类双手，让通用机器人真正走入千家万户。”

快节奏：“深圳速度”点燃创业引擎

快，是王潜对深圳的第一印象。

“当时，我们实验室里用的机器人硬件，包括零配件等等，很多都是深圳产的，如果需要更换零件或者维护，别的地方可能需要2-3个月的时间，但在深圳，两天甚至半天就能配齐所有零部件。”王潜说。

“深圳速度”和深圳的产业链生态在王潜心里种下了一颗创业的种子。

本硕均毕业于清华大学的王潜，是全球最早在神经网络中引入注意力机制的学者之一。留学期间，他选择了热爱的机器人领域，在美国顶级机器人实验室参与了多项机器人学习和人机交互的研究，覆盖了机器人方向的多个前沿领域。

“毕业后的那段时间，全球的通用机器人落地仍遥遥无期，当时我也没有立即加入这一行业。”然而，他一直关注着技术发展。后来，随着语言模型等相关领域的蓬勃发展，王潜敏锐地捕捉到机器人发展的新契机，毅然决定返回机器人研发赛道。

2023年12月18日，从美归国的王潜第一次来到了深圳，那也是自变量机器人正式成立的时间。回忆起创业的历程，他笑着说：“那天天气非常好，12月的深圳甚至有点热。”这样热切的氛围也让他对这座城市充满了期待。

“深圳是全世界范围内最适合我们干事业的地方，当时在决定创业前就已经选好了深圳，来了之后发现超出我们的期待。”仅成立两个月，自变量机器人就成功训练出第一版具身智能操作模型，能够实现切菜、倒水等复杂的操作任务。在2024年中，模型在特定任务上已显现出少样本学习和自发的跨任务迁移能力。

2024年底，自变量机器人实现了全球目前最大参数规模的具身智能通用操作大模型 ——Great Wall 系列（GW）的 WALL-A模型，在多个性能上已达到世界级领先水平，可以实现机器人自主感知、自主判断、自主操作完成复杂而精细的物理世界任务。

当前，基于大规模通用知识预训练与多任务学习机制，WALL-A模型在部分未见过的新任务场景中已展现出零样本泛化能力——广泛场景的零样本泛化是实现通用机器人的关键标志之一。

正如英伟达创始人兼CEO黄仁勋所言：“大湾区（深圳）是全球最适合做具身智能的地方。”自变量无疑是这片热土上的先行者代表。

好功夫：开启通用机器人无限可能

机器人以末端夹爪轻松拾起衣架，精准稳固地拿住衬衫，并灵巧地将衣架“穿入”领口，行云流水般“自己学会”晾衣服、擦桌子、切水果……这一系列涉及柔性物体的复杂长序列任务，均是由搭载自变量自研的通用具身大模型的机器人自主完成。

“我们的核心不是制造人形的外壳，而是用AI大模型给机器人装上‘大脑’。”王潜说：“从工厂的电子组装工到餐厅服务员，再到日常家务，我们的目标是让机器人接手所有简单繁琐的重复性体力劳动。”通过不断的技术创新和产品优化，让通用机器人成为人们生活中不可或缺的一部分。

目前，市场上大部分基于传统控制的机器人，都与王潜所追求的真正通用机器人相去甚远。

“就像人，如果单纯依靠语言描述是难以真正学会并掌握技能的，物理接触通常是一个个无法被感知、无法被提前规划、甚至难以用语言充分描述的过程，因此机器人的学习就变得更为复杂。”

为了让机器人拥有“聪明的大脑”，自变量机器人团队构建了庞大而多元的数据集，以真实世界数据为主要数据来源。在此基础上，自变量通过构建统一感知、规划与控制的一体化系统架构，以完全端到端路径实现通用具身智能大模型。

“我们的模型具备强大的通用性，能执行多种任务，针对新任务的微调也只需少量数据，就像制作沙冰，我们仅用两天就教机器人学会了这一任务，未来我们要让机器人具备像人一样的快速学习能力，比如看一次演示就能掌握新任务。”王潜认为，不远的未来，第一批通用机器人有望真正意义上走进家庭，帮助人类打扫卫生、洗衣做饭等，真正做到解放人类双手。“我们将以深圳为起点，让通用机器人逐步走进全球家庭”。

编辑 冯思颖 审读 张雪松 二审 党毅浩 三审 崔霞