封面新闻记者 付文

4月24日消息，自变量机器人出新代机器人进庭计划，宣布35天后搭载WALL-B的新代机器人将批入驻真实庭。据悉，WALL-B是其新代自研具身智能基础模型，这是全球个基于世界统模型架构的具身智能基础模型，标志着具身基础模型从VLA架构向原生多模态融架构的重大跨越。

自变量创始人兼CEO潜表示，当前机器人的核心瓶颈不在本体，而在智能。“庭环境中的每秒都可能出现全新事件：猫何时跳上桌子、孩子把玩具扔在哪里、地毯的摩擦力与实验室地板不同。现有技术法处理这种随机和碎片化，机器人进入庭也被视为‘这个时代难的技术问题之’。”

据自变量联创始人兼CTO昊介绍临高防火门专用胶厂家，WALL-B真正区别于行业其他案的核心，是其从VLA到WUM的架构革命。该架构的设计思路类似于Apple Silicon的统内存架构：在苹果M1芯片之前的Mac上，CPU、GPU、内存各自立，数据搬运产生的延迟和损耗成为能瓶颈；苹果通过统内存架构让所有处理单元共享同块内存，能由此大幅提升。

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在机器人域，VLA就类似于M1之前的笔记本电脑架构——视觉模块、语言模块、动作模块各自为政，数据在模块之间搬来搬去，每搬次就丢次信息。视觉学到的丰富信息，传到动作模块时只剩个模糊的摘要。WALL-B采用的WUM的核心理念与之相同——将视觉、语言、动作、物理预测等所有能力，放在同个网络中从开始联训练、融为体，消除模块间的边界和数据搬运损耗。

目前，行业内大多数训练模型的数据来自实验室：实验室中的固定光照、固定物体位置、干扰环境。昊将这类实验室数据比喻为“糖水数据”——干净、可控、量大，但与真实世界差距显著，泡沫板橡塑板专用胶尤其与庭中随时变化的自然光、随意摆放的物品、孩子和宠物的随机动作不同。用这类数据训练出的模型，在真实环境中会迅速失。

与之相对的，昊比喻为“牛奶数据”，即真实庭环境中采集的嘈杂、多变、充满随机的数据，也是自变量选择的数据道路。为了获取这类数据，自变量团队进入了数百个志愿者的真实庭进行模型训练。

机器人进入庭的同时，隐私问题不容回避。潜对此给出了自变量团队明确的解决案：视觉脱敏——机器人在设备端对原始图像进行实时码处理，原始图像不离开设备，机器人看到的已经是去除个人特征的场景数据；透明授权——用户主动按下同意键后可开机，不存在“默认同意”，用户不同意则不开机；用途限定——不共享三，机器人只认个主人，发现可疑指令立即锁定。

业内人士表示，此前自变量与58同城作，将搭载WALL-AS模型的机器人送入真实庭，与保洁阿姨协同作业，验证了庭场景的可行。此次发布则是迈向机器人立驻的关键步。

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