今年四月末，当自变量机器人在PA国际厅正式对外披露完成由小米战投领投的 B 轮融资时，这家仅成立两年半的企业，其估值已强势突破 100 亿元大关。
但这对于自变量及接踵而至的资本而言，绝非终点，而是一段全新征程的起点。
据爱范儿了解，在随后的两个月内，自变量低调且连续地完成了 B+、B++ 及 C 轮共计三轮融资，并全部顺利交割。时至今日，该公司的投后估值已突破 200 亿元，稳居粤港澳大湾区首家且唯一一家跨越此里程碑的具身智能企业。
如此密集的融资节奏在当下的一级市场虽不罕见——毕竟具身智能本就是 2026 年资金最为充裕的赛道——但真正令人瞩目的是这几轮投资方阵容。
资本，齐聚一家企业
爱范儿获悉，自变量已创下国内纪录，成为唯一一家获得四大互联网巨头分别领投的具身智能企业：其 A 轮至 B 轮的领投方依次花落美团、阿里巴巴、字节跳动与小米。
互联网巨头布局硬科技，技术硬实力是核心考量。这四家在日常业务中竞争激烈的企业，竟罕见地在同一家初创公司上达成高度共识，且并非浅尝辄止，而是多轮加码：单是小米战投便连续参与三轮投资，充分彰显了其对自变量机器人发展潜力的坚定看好。
及至近期的 B+ 至 C 轮融资，投资方名单更是进一步扩展，阵容愈发豪华。
其中最显著的新动向莫过于“国家队”的入局：国家人工智能产业投资基金、国投创新、中保投资、深投控、江苏省高投及宝安区引导基金等均位列其中；国开科创、国科投资等早期股东持续跟投，中国移动更是连续两轮注资。
与此同时，产业资本也深度介入自变量的近期融资：荣耀、奇瑞、沈阳汽车、58 集团、弘信电子等悉数登场，这些企业多深耕汽车、消费电子与本地生活领域。它们注入资金不仅追求财务收益，更有着明确的产业诉求：将具身智能深度融入自身产业链。例如，58 到家期待的是能胜任家政服务的机器人，而车企瞄准的则是能直接入驻生产线的智能装备。
此外，红杉中国、IDG 资本、源码资本、达晨财智、中金资本、毅达资本等顶尖风投机构，也是自变量机器人的重要支持者。
互联网巨头、国家队、产业资本与头部 VC，这四类资金在一级市场中属性各异，平日里极难同席而坐。而此次，它们却罕见地齐聚一堂，共同押注了同一家企业。
资本，聚焦具身赛道「最强大脑」
2026 年的具身智能赛道可谓波澜壮阔。仅今年第一季度，国内该领域便披露了逾五十起融资事件，三十余家初创企业成功拿钱，同比增幅近六成，创下历史同期最高热度。
赛道究竟有多火热？如今，若估值未能突破 100 亿元，恐怕已很难被业界归入“头部”阵营。
尽管赛道喧嚣、资金充裕，但资本正加速向少数精英团队集中：近半年来，估值接连突破百亿乃至两百亿门槛的企业屈指可数：宇树、银河通用、智元、星海图，以及如今的自变量。
强者愈强的马太效应，已然清晰地展现在行业面前。
同时，这几家企业所选择的发展路径，差异依然十分显著。
宇树属于“本体派”。其主营机器狗与人形机器人销售，2025 年即可实现规模化交付，且于今年 6 月 IPO 过会，是这批企业中距离二级市场最近的。其高估值的基石，是扎实的出货量与充沛的现金流。
自变量则屹立于另一极，是典型的“大脑派”。自创立之初，它便专注攻克一项艰巨任务：自主研发具身大模型，坚持完全端到端的技术路线。尽管也涉足机器人本体与数据采集，但其核心目的更多是为了训练与验证模型。
为何当下的资本甘愿为一家“大脑公司”给出 200 亿的高估值？原因在于行业瓶颈已发生转移，一种全新的共识正在业内凝聚：
机器人本体技术已逼近极限，硬件层面的差距正不断抹平。真正决定一台机器人能否胜任工作、能处理多少种任务的，核心在于其“大脑”。本体赋予它执行动作的能力，而大脑则决定了它是否知晓该执行何种动作。
资本的关注点，已从昔日广撒网式的押注本体，转向精准投资少数模型领跑者。各类顶尖资本在短短两个月内汇聚于自变量，恰恰从侧面印证了这一行业趋势的转变。
自变量 CEO 王潜拥有清华本硕学历，是全球最早涉足神经网络注意力机制研究的学者之一，博士期间曾在美国顶尖机器人实验室从事具身学习研究；CTO 王昊则是北大计算物理博士，此前在 IDEA 研究院带领封神榜大模型团队。一位深耕机器人领域，一位精通大模型技术，使得这家公司从创立基因上便确立了“模型优先”的战略。
该公司也确实践行了这一路线并硕果累累：近期，在PA国际厅举办的年度技术大会上，自变量正式推出了世界模型 WALL-WM，官方宣称这是全球首个具备“事件级”预测能力的世界模型。有别于其他模型按固定时间间隔切割画面，WALL-WM 创新性地采用“事件”来对齐画面、语言与动作，在多项权威评测中得分超越了 DreamZero 等同类产品。
今年 4 月，自变量推出了全球首款基于“世界统一模型（WUM）”架构的具身大模型 WALL-B，将视觉、语言、动作及物理预测整合至同一网络中进行从零开始的联合训练，而非像主流 VLA 那样简单拼凑现有模块。
不久前，自变量又开源了 WALL-OSS-0.5。据官方数据显示，在 17 项真机任务中，无需后训练，仅凭预训练便实现了 4 项任务自主完成率超 80% 的佳绩，在操作与推理任务上显著领先于 Pi 0.5 等主流开源模型。
此外，公司还自主建设了数据采集工厂并研发了专属数据管线，其推出的 XR Zero 数据采集方案，据称能将训练数据的采集成本大幅压缩至原先的二十分之一。
这些工作繁重且艰辛。然而，当前具身智能领域最为匮乏的正是真实世界的交互数据。谁的数据管线效率更高，谁的模型迭代速度就更快，这是一条无法回避的艰难却必经之路。
若以更严苛的视角审视，将一家主营业务尚处试点阶段的模型公司，与已实现量产盈利且即将上市的宇树置于同一估值梯队，对自变量而言似乎有失公允，毕竟它目前尚未拥有宇树那般庞大的出货量与现金流。
但这正是这数轮融资引人深思之处。众多顶尖资本愿意联手将自变量机器人的估值推高至 200 亿元，其押注的绝非仅仅是机器人出货量这类表层数据。
在近期于PA国际厅举行的投资人闭门会议上，多位核心股东透露，他们真正博弈的，是这颗“大脑”能否突破家政、产线等单一场景的局限，持续进化，并最终泛化应用至其尚未触及的千行百业之中。
