自變量亮相WRC，家庭服務和物流分揀展示通用模型優越性-科學-漫步新聞-陪你看看

8月19日-23日，世界機器人大會（WRC）在北京舉行。自變量機器人作爲唯一同時展示了具身智能“服務家庭生活、賦能產業應用、定義數採基建”行業全景的企業，帶來了家庭服務、物流分揀兩個典型應用場景和無本體數據採集的可操作展示。前兩個場景均來自自變量已經規模化落地、大規模應用的實際案例的1:1復刻。

在大會現場，自變量搭建了堪稱“通用能力最強”的展臺，展示出以通用模型驅動各場景應用的優越性。

在家庭場景中，機器人流暢完成收納整理、清潔打掃、搬運跑腿等數十項任務，覆蓋機器人家庭服務的主要類型，展示出“科技進步革新生活方式”的動人圖景。

在物流場景中，自變量復刻了不久前全球直播的物流分揀產線：兩條機械臂配合夾爪，全自主分揀複雜隨機的真實包裹，分揀效率高達1816件/小時，展示出“具身智能服務產業升級”的真實案例。

自變量還展示了無本體數採方案QUANXTA Zero，讓觀衆能夠親身體會自己的動作被捕捉採集、變爲機器人可訓可用的數據。模型企業反向賦能數採，展示出“基礎科研加速行業發展”的經典路徑。

最“廣”家政服務：機器人遛機器狗，澆花疊衣做家務

在家庭服務展區，自變量展示了行業內最“廣”的家庭服務：機器人正有條不紊地完成家務勞動，包括整理柔軟衣物、取外賣、拿飲料、收拾桌面、澆花、鏟貓砂、自行充電等。有時還會拿起寵物玩具，逗一逗機器狗。

展區另一側，一雙由WALL-B模型驅動的靈巧手則拆開快遞，取出風扇並擰開開關，爲觀衆送去徐徐涼風。另一臺人形機器人夾起觀衆指定顏色的花束，插在花瓶中遞給觀衆。

這些展示還原自真實家庭服務。今年3月，自變量與58到家推出機器人上門家政服務，由機器人與保潔員協同完成清潔、收納等家務。這是機器人行業首次大規模實現機器人進家庭服務。今年5月，自變量還推出“X家庭成員計劃”，讓機器人在用戶家中常駐最長一個月，在連續、真實的生活環境中提供服務。

自變量的“機器人進家庭項目”也入選APEC數字周大會官方《亞太地區數智賦能案例集》，成爲唯一以具身智能服務民生的典型案例。

在普通人心中，做家務是最簡單的第一步，但這恰恰是所有具身智能公司追求的終極目標——家庭被認爲是檢驗具身智能通用能力的終極場景：不同家庭的戶型、傢俱、光照條件和物品擺放千差萬別，家庭任務所包含的步驟也各不相同，無法通過預設規則或後訓練來窮盡。自變量在真實用戶家庭開展服務，恰恰說明機器人已經具備一定的理解環境並規劃動作的能力，表現出越來越高的泛化性能。

最“深”物流分揀：可複製的機器人產業應用

在物流分揀展區，自變量則展示了產業最“深”的物流分揀：兩條機械臂搭配夾爪，持續對大小、形狀、材質和重量完全隨機的真實物流包裹進行分揀，將面單翻轉至適當朝向。

面對不同包裹，它會自主採取不同的策略：對於輕小包裹直接夾取搬運；對於大件沉重包裹則從側面推動；對於蜷曲摺疊軟包則先攤平理順，再調整面單方向。

物流分揀作爲最先落地的具身產業應用，代表着技術賦能產業的“深度”。在不久前的全球直播中，自變量實現了1816件/小時的分揀效率，超過美國同行45%。同時，“機械臂+夾爪”的硬件方案，相比同行“人形機器人+五指靈巧手”，成本大幅下降70%。自變量處理的還是形態隨機的真實物流件，而非同行定製的標準尺寸盒子，分揀準確率仍達到98%。

通過展區演示和此前直播，自變量向全行業證明了一條可行的產業路徑：憑藉更加通用智慧的具身大腦，而非堆砌更昂貴的硬件身體，能夠讓機器人完成更復雜的產業任務。泛化任務能力來自預訓練的大腦，整套方案也更容易遷移到不同產線、場景乃至行業，而無需採集大量數據、定製專用硬件或對產線大規模改造。這是一條真正可以規模化複製、低成本落地的產業路徑。

這套方案也不僅限於展區演示，而是復刻自真實產線：目前，自變量已經與一家頭部物流企業合作，將物流分揀方案部署到真實生產環境，實現常態化和規模化運行，並通過企業對生產效率和經濟效益的考驗。

聰明“大腦”終將穿越物理世界“智能奇點”

家庭服務與物流分揀對機器人的能力要求截然不同：家庭環境高度開放，任務長程且隨機，更考驗機器人在陌生環境中的泛化和應變能力；物流產線則更看重作業效率、操作準確率、運行穩定性和部署成本。兼顧這兩類應用場景，對具身模型的通用泛化能力提出了極高要求。

驅動這兩類場景的，正是自變量全自研的同一個端到端的世界統一模型WALL-B。該模型由自變量從零預訓練，將視覺、語言、觸覺、動作和物理預測等能力融合進同一個神經網絡。讓其不僅具備空間推理能力，還能夠理解重力、慣性和摩擦力等物理規律，推演不同動作可能帶來的狀態演化，並具備記憶能力、能在與環境的交互中持續學習。

這個“大腦”使得機器人天生就具備跨本體、跨任務、跨場景執行操作的能力，就好像人類接受了更好的“通識教育”，無需太多“技能培訓”就能迅速上手新的工作。這正是自變量找到的大規模普及具身智能產業應用的路徑：讓機器人形成對物理規律和事件演化的統一理解，在物理世界行動自如，最終穿越“物理世界的智能奇點”，服務每一個人的生活。

親身體驗數據採集全流程，讓機器人從頭“動起來”

具身智能世界唯有在真實交互中，才能學會接觸、摩擦、重力等物理規律，因此數據採集的有效性顯得格外重要，決定數據能否高效、持續地轉化爲模型能力。

自變量展示了QUANXTA Zero系列無本體數據採集方案，數據入庫有效率超過85%，可將模型訓練的數據成本降低90%。在展臺上，觀衆可以穿戴設備，親身體驗人的動作被採集、轉化爲機器人可學習的數據。據自變量介紹，這套方案還具備行業唯一的“移動採集數據本體回放”能力。