自變量機器人獲邀出席APEC活動，代表中國具身智能提出三點倡議，讓技術走進千家萬戶

7月16日-24日，亞太經(jīng)合組織（APEC）“2026年數(shù)字和人工智能部長會議及數(shù)字周”系列活動在四川成都舉行。

作為部長會議的重要配套活動，工業(yè)和信息化部于7月24日上午舉辦“APEC數(shù)智賦能高級別對話”，邀請APEC經(jīng)濟體部長及政府部門、企業(yè)、科研機構和國際組織高級別代表參加，圍繞“發(fā)展人工智能，增進民生福祉”“推動數(shù)字轉型，賦能千行百業(yè)”兩大議題展開交流。

自變量機器人創(chuàng)始人王潛作為全國8位獲邀嘉賓之一，在高級別對話上就“發(fā)展人工智能，增進民生福祉”發(fā)表主題演講，交流利用數(shù)字和人工智能技術賦能千行百業(yè)和民生福祉的實踐經(jīng)驗。大會還將自變量的機器人進家庭項目列入《亞太地區(qū)數(shù)智賦能案例集》，作為唯一具身服務民生的典型案例，向參會各方展示具身智能服務民生福祉的真實路徑。

今年是中國時隔12年第三次擔任APEC東道主，此次會議也是深圳對外展示科技力量的國際舞臺。深圳作為中國具身智能產(chǎn)業(yè)高地，擁有全國最完備的機器人硬件供應鏈與智能制造體系，也匯聚了全國領先的機器人企業(yè)和技術人才。

此次獲邀參會的30余家國內(nèi)外知名企業(yè)，包括Meta、谷歌、微軟、松下、騰訊、中興、百度、自變量等。

自變量機器人也成為深圳市、廣東省乃至全國唯一獲邀參會的具身智能企業(yè)，代表整個行業(yè)登上APEC國際舞臺，展示中國具身智能的先進實踐經(jīng)驗和成果。

 

在大會上，王潛代表具身智能行業(yè)提出三點倡議：一是呼吁各APEC經(jīng)濟體更多地開放家庭服務、智慧養(yǎng)老、醫(yī)療健康、物流分揀等民生場景，讓機器人技術在真實生活中迭代成長；二是加強開源協(xié)作，在數(shù)據(jù)采集規(guī)范、安全標準、倫理治理等方面協(xié)調(diào)配合，共同構建可信、安全、包容的技術生態(tài)；三是與各經(jīng)濟體的高校和科研機構建立合作，共同培養(yǎng)具身智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展所需人才。

三點倡議并非空談。自變量已經(jīng)以自身的實踐，為具身智能行業(yè)提供了一套可參照的樣本，蹚出一條可復制的產(chǎn)業(yè)路徑。

開放場景：從家庭、養(yǎng)老院到物流產(chǎn)線，讓機器人在真實場景成長

在家庭服務場景，自變量聯(lián)合58到家在深圳率先推出機器人上門家政服務，與保潔員協(xié)同完成清潔、收納等家務任務。截至目前已規(guī)?；沼脩艏彝ィ蔀槿蚴讉€實現(xiàn)機器人大規(guī)模進入家庭的企業(yè)。

在智慧養(yǎng)老場景，今年7月1日，一臺名為“0755號”的人形機器人在深圳老人頤養(yǎng)院正式上崗，以養(yǎng)老護理員身份參與日常巡查、物品遞送、語音陪伴等基礎照護工作。這家頤養(yǎng)院主要接收深圳戶籍重度失能及以上等級老年人，照護場景多元復雜、服務標準嚴格，是檢驗養(yǎng)老機器人適配性與實用性的代表性場景。自變量與深圳市社會福利服務指導中心的合作，正在探索具身智能技術與養(yǎng)老服務融合的實踐路徑。

 

在物流分揀場景，自變量與一家全國頭部物流公司達成深度合作，將機器人批量部署到真實物流分揀產(chǎn)線上，已穩(wěn)定實現(xiàn)分揀效率每小時1200件以上，回流率低至3%以內(nèi)，可7×24小時全天候不間斷作業(yè)。

共建生態(tài)：從基礎模型到訓練設施，以開源推動行業(yè)共同進步

在開源協(xié)作方面，自變量近期連續(xù)發(fā)布了多項開源成果，覆蓋模型、訓練基礎設施和核心組件。

在模型層面，自變量開源了端到端具身智能預訓練模型WALL-OSS-0.5，該模型僅預訓練便具備堪比后訓練的任務能力，在17個真機任務中多項指標領先國際主流開源模型。自變量還發(fā)布了全球首個具備“事件級預測能力”的世界模型WALL-WM。其通過“事件”來對齊語言、視覺、動作等多模態(tài)數(shù)據(jù)，讓模型理解物理世界將如何演化、應當如何執(zhí)行。在基礎任務、推理任務、靈巧操作、泛化場景等評測中，WALL-WM的分數(shù)均明顯超過國際主流模型。

在訓練基礎設施層面，自變量發(fā)布了分布式訓練優(yōu)化器DMuon，對Muon神經(jīng)網(wǎng)絡優(yōu)化器進行分布式改造，將具身模型分布式訓練的效率提升約30%，只需3行代碼即可引入現(xiàn)有訓練流程，成為具身模型訓練時的“默認選項”。

在核心組件層面，自變量發(fā)布了跨模態(tài)具身動作分詞器X-Tokenizer，將動作分詞器的角色從單純的“壓縮-重建”重新定義為“多模態(tài)推理與動作之間的語義接口學習”。相比同類分詞器，其多模態(tài)對齊能力提升13.5%，長程任務性能提升8.25%。此外，自變量自研了無本體數(shù)采方案，具備全行業(yè)唯一的全身移動數(shù)采能力，將訓練模型所需數(shù)據(jù)成本降低95%，數(shù)據(jù)入庫有效率超過85%，居于行業(yè)領先水平。

從開源模型到底層訓練優(yōu)化器，從動作分詞器到數(shù)據(jù)采集方案，自變量正在以“開源共建”的方式，降低整個行業(yè)的技術門檻。

共育人才：從黑客松到產(chǎn)學研合作，培育具身智能開發(fā)者生態(tài)

在人才培育方面，今年3月，自變量聯(lián)合主辦了全球首屆具身智能開發(fā)者大會（EAIDC）暨黑客松大賽。這是全球首個大型線下具身智能基礎模型真機操作黑客松，上百支隊伍報名參賽，涵蓋清華大學、北京大學、浙江大學等全國頂尖高校及科研院所。

依托自變量提供的百條機械臂硬件集群、分布式訓推一體平臺和充沛算力資源，參賽團隊在三天之內(nèi)即完成了從數(shù)據(jù)采集、模型訓練到真機部署的全流程。而通常情況下，專業(yè)研究實驗室完成類似搭建至少需要六個月。

在產(chǎn)學研合作方面，今年4月，清華大學與自變量機器人啟動了產(chǎn)學研深度融合專項，圍繞開放環(huán)境感知與表征、跨場景泛化與自適應、操作技能學習與控制、數(shù)據(jù)閉環(huán)與仿真驗證等關鍵方向開展協(xié)同攻關。

從舉辦開發(fā)者大會到與頂尖高校深度合作，自變量正在為具身智能行業(yè)培育更多開發(fā)者和技術人才。

自變量始終相信，再先進的科技，最終目的是造福于人。當每一臺機器人都擁有聰明的“具身大腦”，當具身智能真正走進千家萬戶、賦能千行百業(yè)，我們就能讓每一個普通人，過上更加便捷、輕松、有尊嚴的生活。

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