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11月4日消息，具身智能公司自变量机器人（X Square）连续完成Pre-A与Pre-A+轮融资，总金额达到亿元级。投资方包括啟赋资本、南山战新投、九合创投、德联资本、基石资本及水木清华校友基金。融资将用于下一代统一具身智能大模型的训练与场景落地。
而在不久之前，自变量机器人刚在今年1月、4月完成数千万元天使轮及天使+轮融资。
自变量机器人（X Square）成立于2023年12月，是一家专注于具身智能领域的创业公司，致力于通过研发具身智能通用大模型的路径，为机器人构建一个通用的大脑-小脑系统，提供从感知到动作的端到端能力，实现通用机器人的目标。
X Square自研的机器人通用模型平台，是多模态大模型、机器人控制大模型（Large Manipulation Model）、机器人本体的结合。
近期，自变量机器人采用“统一具身智能大模型”技术路线，推出的Great Wall系列（GW）的WALL-A模型，是目前全球最大参数规模的具身智能通用操作大模型。
WALL-A模型的特点在于实现了所有步骤“端到端”的完全纵向统一，输入最原始的视频、语言、传感器信号，输出最后的机器人的速度、位姿、力矩，用一个模型完全解决，中间没有任何切分的步骤。创始人王潜表示，WALL-A模型在多个维度上达到或超过了SOTA水平。
目前团队自研的基础模型已经达到世界先进水平，可以训练机器人完成复杂而精细的物理操作，自变量机器人的演示中，X Square双臂机器人能够执行一系列复杂操作，如折叠衣物、切菜、倒水、晾衣服、浇花、切火腿、切黄瓜、用海绵擦掉案板上的污渍、用勺子从罐子里取出适量的果汁粉、冲果汁等，展现出相当程度的泛化性能，能实现等步骤长且复杂的操作任务。
X Square机器人在展示“晾衣服”时，以末端夹爪拾取衣架，可精准“拿捏”Polo衫，后将衣架“穿入”狭窄的领口，其间实时可判断柔性物体的形变，不断适配摩擦力，“自己学会”晾衣服。
在浇花时，X Square机器人同样双臂麻利，一边拿起水壶，一手抓住纤细的打气杆，完成充气后，对准花进行喷洒，同时还能“盯住”水量，适时打住。
X Square机器人完成此类任务，是依靠具身智能通用大模型，通过多次训练“学习”完成的，而不是通过提前建模或编程，开始有了人的学习能力...
今年以来，自变量机器人（X Square）以初创企业的身份在资本市场表现异常亮眼，值得反复提及的是其团队由Robotics Learning（机器人学习）和大模型领域的专家组成，与国内其他具身智能公司相比，展现出明显的差异化优势，其未来有望解决具身智能机器人产业发展的核心瓶颈，并具备引领未来具身智能大模型发展的潜力。
关于创始团队
创始人兼CEO王潜毕业于清华大学，是全球最早在神经网络中引入注意力机制的学者之一。博士期间，王潜在美国顶级机器人实验室参与了多项Robotics Learning的研究，研究方向覆盖了机器人的多个前沿领域。
联合创始人兼CTO王昊是北大计算物理博士，在粤港澳大湾区数字经济研究院（IDEA研究院）期间担任封神榜大模型团队算法负责人，发布了国内首个多模态开源大模型“太乙”，首批百亿级大语言模型“燃灯”以及千亿级大语言模型“姜子牙”。
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