元宇宙里掀起回憶殺？這波虛擬懷舊營銷主打一個極限反差
來源：首席品牌官從被稱為“元宇宙元年”的2021年開始，幾乎所有品牌都在迫不及待地“入駐”元宇宙。而一提及品牌們的元宇宙玩法，相信多數人腦海里首先浮現
在2025年世界機器人大會上，自變量機器人公司憑借其創新技術成為焦點。展臺上，輪式雙臂機器人“小量”正以一雙靈巧的手制作傳統香囊，而仿人形機器人“量子2號”則通過7自由度手臂設計，完成捏薯片不碎、360°無死角清潔等高難度任務。這些操作的背后，是自變量自主研發的通用具身大模型WALL-A——一款通過“一腦多用”端到端技術實現零樣本泛化的機器人“大腦”。
“沒有‘大腦’的機器人，就像一塊失去靈魂的鐵木。”自變量創始人王潛指出，當前人形機器人雖已實現走路、跑步甚至打拳踢球，但真正制約其進入工廠和家庭的核心，仍是理解物理世界并自主決策的能力。他以推門動作為例：手的接觸點位置、力度方向、摩擦系數等參數的微小差異，都會導致完全不同的結果。這種物理世界的隨機性，正是傳統分層模型或專用模型難以應對的挑戰。
王潛將傳統技術路線比作“搭積木”：視覺識別、推理規劃、動作生成由不同模型分層處理，信息傳遞如“傳話游戲”，誤差層層累積。而理想的具身智能模型應像人腦一樣，將視覺、語言、觸覺、動作等多模態信息統一處理，實現“看見-思考-行動”的無縫銜接。自變量的解決方案是將世界模型與端到端通用模型融合，通過一個神經網絡覆蓋從信號輸入到動作輸出的全流程。
這種設計在實測中展現出顯著優勢。當機器人“小量”接到穿衣服指令時，若遇拉鏈變形或衣物掉落，端到端模型可通過“實時感知決策閉環”快速調整策略，而傳統分層模型則需重新編程。更令人驚訝的是，當被告知所在家庭有兒童時，“小量”會主動將水果刀存放在更高處的抽屜——這一邏輯推理源于對兒童安全的預判。
“泛化能力是區分模型優劣的關鍵。”王潛解釋，優秀模型需具備從光照位置到操作任務的四級泛化能力，以及處理操作動作、推理復雜度、物體形態等多維度任務的能力。例如，裝載通用大腦的機器人能精準拾取地面上的廢紙、塑料瓶等不規則垃圾，或將沙發上隨意堆放的衣物分類放入臟衣簍。
訓練這樣的“大腦”，數據比算法更關鍵。王潛透露，自變量構建了全球最大的具身智能數據集，涵蓋數萬小時的機器人操作視頻、觸覺反饋和空間定位數據。為提升效率，團隊研發了物理準確性最高的視頻生成模型，通過切換背景、環境參數和接觸過程，將一條真實數據擴展為上千條，以快速增強模型泛化性。“數據質量比數量更重要，而多元性是提升質量的核心。”
當被問及機器人軟硬件的匹配階段時，王潛明確表示：“具身智能是典型的‘軟件定義硬件’領域。”他以自動駕駛類比：后者核心難點在導航與運動，而機器人需攻克的是復雜操作。例如，人形機器人公司短期內訓練娛樂能力雖能提供情緒價值，但長期來看，操作能力才是進廠入戶的關鍵。
目前，自變量的通用具身大模型已能處理穿衣、削蘋果、整理垃圾等動態任務，并在邏輯推理中展現類人思維。王潛強調，物理世界的復雜性要求模型必須具備“邊想邊做”的能力，而非簡單疊加功能模塊。這種技術突破，或許正為人形機器人從“演示品”邁向“生產力”鋪平道路。
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