本文来源：时代财经 作者：冯恋阁
9月8日，A股机器人概念股迎来拉升。
截至收盘，首日登陆北交所的三协电机（920100.BJ）报收78.2元/股，涨超780%。此外，三花智控（002050.SZ）、鸣志电器（603728.SH）等多股涨停。
今天（9月8日），深圳具身智能公司自变量宣布完成近10亿元A+轮融资。
本轮融资由阿里云、国科投资领投，国开金融、红杉中国、渶策资本跟投。老股东美团战投超额跟投，联想之星、君联资本持续追投。
据悉，这是阿里云首次出手投资具身智能公司。后续，阿里云将为自变量提供多维度支持，资金将用于自变量全自研通用具身智能基础模型的持续训练和硬件产品的研发迭代。
阿里云的首次出手，为什么会是自变量？
事实上，自变量此前在机器人领域已经显山露水。
一个月前的2025世界机器人大会上，自变量机器人的“量子2号”正式发布。在接受时代财经专访时，自变量CEO王潜透露，从2月立项到最终推出实机，整个过程不超过半年。
（自变量机器人“量子2号” 图源：自变量机器人官方公众号）
而此前，自变量已经凭借自研的“Great Wall”操作大模型系列的“WALL-A”模型在具身智能领域受到关注。据自变量，搭载这一具身大模型的整机能在开放随机环境中，自主感知、自主规划、自主决策，完成一整套长序列复杂操作。
值得注意的是，成立不到两年，自变量就完成了从具身大模型到整机的布局。
2021年，王潜察觉到具身智能技术范式正在发生转变。后来，通用机器人落地曙光初现后，他毅然决定创业。企查查数据显示，在A+轮以前，成立一年多的自变量已经完成了7轮融资。此前，公司已经获得了包括北京机器人产业基金、美团战投、君联资本、光速光合等诸多知名投资机构的投资。
处在快速迭代的具身智能元年，在从业者看来，许多行业母题尚未形成共识。在外界眼里，具身智能这条赛道的起与落也具有诸多不确定性。
但是王潜很笃定。
对于公司的产品，他很有信心；对于技术路径，他坚信端到端模型、真实训练数据会是具身大模型发展最优选择；对于具身智能的未来，他表示，“10年之内，就能看到AGI和通用机器人的落地成果。”
（自变量CEO王潜 图源：自变量机器人官方公众号）
以下是时代财经此前对自变量CEO王潜的专访内容（经整理，不改变原意）：
时代财经：是什么契机让你下定决心投身具身智能行业？
王潜：作为一名技术领域从业者，AGI是我的理想追求。 但是坦率地讲，早年间，受限于当时的技术，通用人工智能和通用机器人离现实还很遥远。但到2021年左右，我明显感觉到技术范式要转变了，预计10年内能看到（通用机器人）不错的成果，所以当时决定创业，亲自投身这个领域。
时代财经：与市面上的其他具身智能大模型相比，自变量差异化优势是什么？
王潜：从现场展示能看出，搭载了我们的“WALL-A”大模型的机器人，能够完成难度高、流程长的任务，在任务完成过程中，机器人同时还可以接受被观众互动干扰。
目前海内外声称做模型的企业很多，但实际在开发基础模型上做重投入的公司并不多，做得好的更少。我们目前向Deepmind、Physical Intelligence等开发的同类模型看齐。
时代财经：自变量之前主要做具身智能大模型，是什么时候决定开始研发机器人整机的？
王潜：其实，公司成立伊始，我们就把“软硬一体”写入了业务规划。但在排列优先级的时候，我们认为大模型更重要也更难，需要更大投入和更长时间积累，所以先从模型入手。
决定开始推进硬件业务主要有三个原因：一是出于大模型训练效率的考量。由于产品定义上有一定差距，外部硬件公司定义的硬件未必完全符合我们自身AI和模型的需求，模型训练过程中，硬件反馈修改效率低，不如自己整合更快；二是我们的硬件团队实力足够。我们目前开发的“量子2号”是轮式底盘加双臂的仿人形态的机器人。研发团队在这一块很有经验——团队成员有过十亿甚至百亿以上产品的交付经验；三是我们希望能在产业链中占据更高的地位和价值。从行业规律看，越靠近终端用户，在产业链中的价值和地位越高，我们希望最终能够直接面向终端消费者，与其依赖供应商，不如自主研发。
时代财经：自变量对机器人整机的商业化预期是怎样的？早期交付量和客户量级大概是多少？
王潜：今年8月正式发布后，我们就会开始推进整机交付。现在大家对这款机器人产品的认知还在培育，所以我们早期交付会从几十台的量级开始，进一步做市场推广后再扩大规模。
时代财经：目前的整机的客户主要集中在哪些领域？
王潜：我们的产品大部分还处在早期的POC（概念验证）阶段。未来，各个领域都有一些可落地的场景。
时代财经：公司未来的商业模式会是怎样的？
王潜：我们不会单独卖大模型，也不会单独卖硬件，还是要软硬一体销售。
时代财经：截至2025年8月，公司已经完成了总计7轮融资，公司对融资和上市预期是怎样的？
王潜：我们会持续融资，也会考虑上市，这些节点都不会遥远。
不过我认为，最重要的不是上市或融资，而是能否给客户创造价值。现在商业化落地，要么在教育科研市场（天花板较低），要么是情绪价值（如跳舞、表演、导览等）。真正能在实用场景中算出投资回报率（ROI）的，目前还没看到，这才是我们该追求的，而不是融多少钱或是否上市。
时代财经：如今，越来越多的机器人已经走向应用，你比较看好哪些场景？
王潜：我们更看好服务业市场，包括酒店、养老、物流、零售等。在我看来，工业对速度和准确性要求高，很多任务比起交给机器人，更适合交给自动化机械。不过这种情况可能之后会有所改变，随着技术进步，机器人在工业中的重要性会上升。
时代财经：怎么看待实际数据和仿真数据在训练中的地位？
王潜：我是坚定的真实数据支持者。仿真数据曾经是主流做法，但核心问题是，仿真数据很难准确模拟需要大量物理交互的场景。像走路、自动驾驶这类物理交互少的场景，仿真数据做得不错，但涉及碰撞或接触的场景，就非常难，比直觉中难很多。以前有些声称100%靠仿真数据的公司，现在也开始大量增加真实世界数据。
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