自变量机器人 X Square Robot

团队

核心管理层

• 首席执行官：王潜（Wang Qian），清华本硕、USC 机器人学习方向博士；2014 年同期提出早期 attention 相关研究，后短暂转向量化基金，2023-12 回国创办自变量。

来源：Pandaily 访谈 (2026-04-02)

• 首席技术官：王昊（Wang Hao），北大计算物理博士，之前负责 IDEA 研究院风神榜大模型算法团队；2026-04 在 WALL-B 发布会上明确为 CTO，负责 WALL-A/WALL-B 多模态统一架构。

来源：KrASIA 36Kr 报道 (2026-04-21)

• 首席运营官：杨茜（Yang Qian），Forbes China AI Top 50 受访代表公司管理层。

来源：Forbes China 2026 AI Tech Top 50 PR (2026-05-18)

组织信号

• 总部：深圳（北京、上海、合肥设研发与运营中心）
• 团队构成：覆盖 AI 算法、机器人硬件、本体设计，来自世界顶级高校和实验室
• 业务模式：四地跨城协同，模型-数据-硬件三层全栈自研

来源：X Square 官网 (2026-04-21)

产品

产品线概览

• WALL 模型系列：自主知识产权的端到端具身基础模型家族

  • WALL-A：VLA + 世界模型深度融合的旗舰模型，百亿级参数，跨任务跨场景泛化
  • WALL-B：2026-04-21 发布的新一代家庭版模型，基于 World Unified Model (WUM) 架构
  • WALL-OSS：2025-09-08 开源版本，中国领先的开源具身 AI 模型之一
  • Wall-OSS-0.5：2026-05-28 开源的新一代预训练 VLA 模型，无需任务后训练即可零样本部署
  • X-Tokenizer：2026-06-07 发布（2026-06-18 上传 HuggingFace）的多模态动作分词器，Semantic Residual Quantization (SRQ) 架构，在 2.4M 轨迹（2.0B action frames）上预训练，作为 VLA 预训练的语义接口；多模态接地超越 FAST +13.5%，长程任务 +8.25%

• Quanta X1：轮式双臂机器人，面向科研与教育，工作范围 0-1m 高度

• Quanta X2：新一代通用轮式仿人形机器人，围绕 WALL-A 构建，定位居家服务/科研教育/商业清洁/物流分拣；62 DOF（含 20 DOF 五指灵巧手）、身高 172 cm、自重 95 kg、单臂负载 6 kg、底盘最大速度 1 m/s（3.6 km/h）、续航 2 h/次充电、参考定价 $80,000；availability 为 Prototype 阶段；支持人机共处（Safe with humans: Yes）

• ArtiXon Hand：五指灵巧手，20 DOF + 15 个驱动单元，支持 31 种精细动作，开合 <1s

来源：X Square 官网产品页 (2026-04-21) + PDF 产品资料 + Humanoid.guide Quanta X2 规格页 (2026-06-29)

WALL-B 与 World Unified Model 架构

• 核心创新：Vision、Language、Action、Prediction 同时在统一网络中端到端训练，而非模块拼接
• 物理感知：通过联合训练使模型内生物理预测能力（力/摩擦/碰撞），实现 Action 前的因果推理
• 训练数据：以非布景的真实家庭环境为中心，暴露于长尾家庭场景
• 技术路线选择：CTO 王昊强调端到端统一架构避免”微调路线”的上游模型依赖风险，确保数据闭环可积累

来源：KrASIA 36Kr (2026-04-21) + Embodied Global 报道 (2026-04-26)

商业部署时间线

• 家庭清洁机器人服务：2026-04-02 启动，与 58到家（58.com） 合作，深圳首发
• 新部署模式：“人机协作”——专业清洁工 + AI 机器人组成团队，机器人承担结构化工作（擦拭、整理、收集杂物）
• 58.com 网络：覆盖 200+ 城市、数千万家庭，为模型提供持续的真实世界数据反馈
• WALL-B 家庭部署：官方宣布 2026-05-28 首批进入家庭

来源：PRNewswire 58.com 合作 (2026-04-02) + Yahoo Finance WALL-B 发布 (2026-04-23)

行业认可

• Forbes China 2026 AI Tech Top 50：2026-05-18 入选

来源：Forbes China AI Top 50 PR (2026-05-18)

地瓜机器人战略合作（2026-05-28 签约 / 2026-06-16 官宣）

• 合作方：地瓜机器人（Digua Robot），面向具身智能的端侧 AI 计算平台供应商
• 核心内容：自变量新一代具身智能基础模型将在地瓜机器人 旭日 S600 芯片上实现深度适配与部署，联合打造软硬一体化解决方案
• 旭日 S600 参数：560 TOPS（INT8）算力，多核异构架构，工业级硬件可靠性
• 战略意义：将端到端 VLA 推理能力从云端下沉到端侧，满足家庭场景对低延迟、高可靠性的需求
• 官宣：2026-06-16 多家媒体集中报道（界面新闻、腾讯新闻、新浪财经、第一财经等）

来源：盖世汽车报道 (2026-05-28) + 第一财经 (2026-06-16) + 界面新闻 (2026-06-16)

合资公司与产业合作

与好莱客成立合资公司（2026-04-21）

• 合资公司：广东智觅量变机器人有限公司
• 股权结构：好莱客（Holike，SH603898）旗下全资子公司 广州莱觅科技投资有限公司 持股 80%，自变量机器人科技（深圳）有限公司 持股 20%
• 合作逻辑：好莱客为国内定制家居头部上市公司，拥有每年近 10 万家装用户 的服务触达和全国渠道网络；通过家装场景切入，推动具身智能走向更广泛用户群体

来源：盖世汽车报道 (2026-05-28) + 新浪财经 (2026-04-21)

与金杯汽车成立合资公司（2026-04-07/08）

• 合资公司：金智变量机器人科技有限公司，注册地沈阳
• 注册资本：1500 万人民币
• 股东：金杯汽车（SH600609）+ 自变量机器人
• 定位：智能机器人研发与销售
• 最新动态：2026-06-08 携控股平台金智变量机器人亮相 沈阳机器人大会

来源：手机新浪 (2026-04-08) + 中华网 (2026-06-08)

CEO 荣获新时代青年先锋奖（2026-04-28）

• 奖项：新时代青年先锋奖 — 民营企业家典型事迹
• 颁奖机构：深圳市发展和改革委员会

来源：深圳市发改委 (2026-04-28)

CTO 王昊北京智源大会演讲（2026-06-16）

• 活动：2026 北京智源大会（BIRGB 2026）世界模型论坛
• 演讲者：联合创始人兼 CTO 王昊
• 主题：“事件驱动”（event-driven）的世界模型范式
• 核心观点：讨论模态对齐（modality alignment）问题及”时间税”概念，推进 event-level world understanding

来源：新浪财经报道 (2026-06-16)

行业融资地位（2026-06-16）

• 排名：自变量位列 2026 上半年中国具身智能融资 TOP 5（钛媒体/新浪联合报道）
• 行业数据：2026 上半年具身智能行业融资总额 ¥460 亿元，TOP 5 合计约 ¥171 亿（占全行业 37%）
• 同列公司：千寻智能、曦望 Sunrise、星海图、极佳视界

来源：钛媒体 (2026-06-16) + 新浪财经 (2026-06-16)

ManipArena CVPR 2026

• 伙伴合作：与全球合作伙伴在 CVPR 2026 联合发起 ManipArena，20 个推理密集型双机械臂操作任务的真实机器人挑战赛

来源：ManipArena 官网 (2026-03-24)

NVIDIA GTC 2026 合作

• 生态参与：NVIDIA GTC 2026 期间作为具身智能合作伙伴，使用 Cosmos 世界模型和 Isaac Sim/Isaac Lab 加速机器人开发与验证

来源：NVIDIA GTC 2026 合作伙伴列表 (2026-03-20)

Wall-OSS-0.5 开源（2026-05-28）

• 定位：全球首个无需任务特定后训练的预训练 VLA 开源模型，在 17 个零样本任务 上公开测试
• 测试设置：直接将未做任何微调的预训练模型部署到真实机器人上，涵盖语义理解、刚性/柔性物体操作及精细化操作
• 预训练规模：超过 20 种机器人形态、每轮超过 100 万条轨迹数据、混入约 9,000 万条多模态语料
• 400k 步预训练零样本表现：17 个零样本任务中 4 个得分 >80（满分100），其中”绳子收紧”从未在预训练数据中出现过，取得 82 分
• 微调对比 vs π0.5：同等数据预算下，Wall-OSS-0.5 平均任务进度领先 17.5 分，精细化操作（精密插入）近乎一个数量级成功率提升
• 四项底层技术创新：梯度桥接（动作监督注入预训练主干）、视觉对齐 Tokenizer、动作空间监督、DMuon 分布式优化（异构计算开销降低 100 倍）

来源：51CTO 技术报道 (2026-05-28) + 自变量官网新闻页 (2026-05-28)

WALL-WM 世界动作模型（2026-05-29）

• 全称：WALL-WM: Carving World Action Modeling at the Event Joints
• 定位：World Action Model（WAM），将视频-动作学习从 chunk-centric 优化转为 event-grounded VLA 预训练，以语义连贯的动作事件（semantic events）作为学习的原子单位
• 核心问题：现有 WAM 将语言、视觉、动作统一在固定长度预测窗口中，造成 granularity mismatch——语言描述语义目标和事件、视觉连续演化、动作在控制级别时间尺度运行，三者不应被同一时钟切割
• 两种推理模式：
  • Event Mode：消费 next-event 描述，支持可变长度执行块
  • Unified Mode：通过 Staircase Decoding 在传统固定长度 chunk 推理中保持梯度连续的 VLA 路径
• 数据生态：event-level captions + cluster-balanced sampling，在多样行为/场景/任务结构上实现可扩展学习
• 技术栈：基于 Muon optimizer 大规模预训练基础设施，基于 Qwen2.5 VLM 架构
• 实验结果：在真实世界大规模泛化评估中达到 state-of-the-art，支持物理基础视频生成与操作任务执行
• 报告规模：45 页技术报告（2026-06-01 日期）

来源：WALL-WM 技术报告 PDF (2026-05-29) + wall-x GitHub README (2026-05-29) + 自变量官网 Research 页 (2026-05-29)

XRZero-G0 数据采集框架（2026-04-11）

• 全称：XRZero-G0: Pushing the Frontier of Dexterous Robotic Manipulation with Interfaces, Quality and Ratios
• 定位：软硬协同设计的 robot-free 数据采集框架，针对灵巧操作的大规模数据获取瓶颈
• 核心能力：
  • Ergonomic Decoupled Interface：PICO 4 VR 头显（≤4mm 6-DoF 追踪）+ H-gripper（按压驱动宏观抓取）+ G-gripper（手指驱动精细操作）+ 背包边缘计算单元，30Hz 控制器轨迹
  • Closed-Loop Quality Verification：图像质量自动评估 → IK 求解器过滤关节限制/奇异点/自碰撞 → 物理回放验证，建立 85% 数据有效率
  • Empirical Data-Mixing Laws：最小 50 eps 真实机器人数据锚定 + 大规模 robot-free 预训练 → 10:1 成本替代零性能退化
• G0-Dataset：3,000 个不同操作任务（长尾分布），峰值采集速度 93.2 episodes/hour
• 成本效率：以纯真机数据 1/20 的采集成本 达到可比较性能
• 零样本跨具身迁移：支持从 robot-free 数据直接迁移到目标物理机器人（如 EX001 双臂机器人）
• 开源：MIT 许可，代码、数据集（HuggingFace XRZero-G0-3K）、论文（arXiv:2604.13001）全部公开

来源：XRZero-G0 项目页 (2026-04-11) + XRZero-G0 GitHub (2026-04-11) + XRZero-G0 arXiv (2026-04-13)

技术路线

核心判断：自变量是国内最具代表性的”模型原生”具身公司——先做统一 VLA 基础模型（大脑优先），再反推数据采集体系和硬件平台（而非先固定硬件再适配模型）。2026 年的 WALL-B + WUM 架构强化了这一路线，WALL-WM 进一步将视频-动作学习推进到 event-grounded 预训练，XRZero-G0 补齐了 robot-free 数据采集短板，三者在家庭部署中形成了首个商业化闭环 + 开源生态飞轮。

关键技术选择

• 端到端统一架构：将视觉、语言、触觉、动作信号映射为连续的高维 token 序列，输入单一 Transformer 架构，实现多模态输入与同步输出。CTO 王昊明确对 36Kr 说：“微调路线的风险在于上游模型一旦不再开源或基座能力飞跃，所有微调工作可能被推翻。”

来源：KrASIA 36Kr Series B 报道 (2026-04-21)

• VLA + 世界模型深度融合：WALL-A 核心机制是 VLA 与世界模型的联合训练，通过世界模型预测动作结果+因果推理理解反馈，增强零样本泛化能力

来源：RoboticsTomorrow A++ 轮报道 (2026-01-12)

• World Unified Model (WUM)：WALL-B 的新架构——不是事后拼接感知/语言/控制模块，而是从第一天起联合训练，使物理预测（力、摩擦、碰撞）作为模型的内生能力浮现

来源：Embodied Global 报道 (2026-04-26)

数据闭环

• XRZero-G0 robot-free 采集：VR 头显 + 专用夹爪实现人机协作数据采集，G0-Dataset 3000 任务，峰值 93.2 episodes/hour，以真机数据 1/20 成本 达到可比较性能
• 数采硬件自研：主从遥操、外骨骼、无本体多种数采设备
• 真机强化学习：大规模真实机器人 RL 让基础模型通过物理交互学习
• 58.com 数据飞轮：家庭服务平台产生的真实场景数据反馈不断改进模型
• 数据管线：据称是中国首家规模化真实世界数据资源的公司

来源：XRZero-G0 项目页 (2026-04-11) + Robot Report A++ 轮 (2026-01-12) + 渶策资本投资稿 (2026-04-15)

开源生态

• wall-x：GitHub 统一仓库（原 Wall-OSS），WALL 系列模型训练/推理代码，截至 2026-07-08 1.1k stars / 88 forks / 40 commits
• HuggingFace 模型矩阵（截至 2026-06-27）：
  • WALL-OSS-FLOW：1,420 downloads
  • WALL-OSS-FAST：1,270 downloads
  • WALL-OSS-0.5：281 downloads（2026-05-28 发布）
  • WALL-OSS-FLOW-0.1：1,005 downloads
  • X-Tokenizer：18 stars（2026-06-18 上传）
  • HuggingFace 组织 followers：66
• SDK：sdk_robot（2026-06-05）、sdk_hand（2026-06-04）、sdk_arm_6a — 分别针对机器人本体/灵巧手/六轴机械臂
• X-Tokenizer：视觉对齐 Tokenizer 项目页（2026-06-06），服务于 WALL-WM/Wall-OSS-0.5 的多模态对齐
• XRZero-G0：MIT 许可，G0-Dataset（HuggingFace XRZero-G0-3K）公开

来源：GitHub X-Square-Robot (2026-06-07) + HuggingFace x-square-robot (2026-06-02)

迭代节奏

• 模型迭代：约每 2-3 个月一版（KrASIA 2025-06 访谈）。Wall-OSS-0.5 于 2026-05-28 开源
• 融资节奏：2023-12 成立至 2026-04，两年内完成约 10 轮融资，含两轮近 ¥10 亿级融资

Wall-OSS-0.5 技术突破

• 预训练超越后训练：首次实现无需任务后训练的零样本部署，挑战行业”考前微调”范式
• 梯度桥接：将动作监督信号强行注入预训练主干，底层表征统一”看、说、动”
• 能力重塑：高强度动作训练后，多模态感知能力（视觉定位、推理）不退化反而进化

来源：51CTO 技术报道 (2026-05-28)

商业验证

家庭清洁服务运营数据

• 已服务家庭数：深圳 + 北京累计 上百户（截至 2026-05-13）
• 定价：¥140 / 3 小时（与人工保洁同价）
• 日供给：58 同城平台每日开放 8 单，预约排队 半个月
• 覆盖城市：深圳（首发）→ 北京（2026-05 开通）
• 人机协作分工：机器人负责客厅/餐厅垃圾清理、桌面整理、沙发整理、摆鞋等结构化工作；保洁阿姨负责卧室、边角、厨卫深度、消杀等
• 学习曲线：首次入户拾起毛巾 十几分钟 → 一周后独立擦桌子 → 现已掌握清理宠物粪便、叠衣服等技能
• 效率对比：130㎡住宅日常保洁从 4-5 小时 缩短至约 3 小时

来源：人民日报报道 (2026-05-13)

已确认部署场景

• 家庭清洁服务（人机协作模式，深圳 + 北京，58.com 合作）
• 家庭陪伴（“X Family Member Program”）：2026-05 起，机器人入驻用户家庭最长 1 个月，响应更广泛的日常需求，超越清洁进入家庭伴侣角色
• 养老机构：PRNewswire 展示机器人在养老院真实部署场景图片（2026-06-29）
• 酒店集团、物流企业、养老机构、商超、科研机构
• 工业制造（金杯汽车生产线）— Gulf News 报道 Jinbei Auto 将具身 AI 机器人引入汽车产线，执行需精度适应动态环境的任务
• 物流分拣（2026-07-06 披露）— 与中国头部物流公司合作，将机器人引入包裹投喂和分拣操作
• 教育：Quanta X1 定位科研教育市场
• 养老：与 泰康 合作探索养老场景落地

来源：PRNewswire 58.com 合作 (2026-04-02) + 世界机器人大会展商页 (2026) + PRNewswire Series C (2026-06-29)

商业模型信号

• 人机协作模式：收费清洁服务，机器人做结构化部分 + 人类做判断型细活——被 Chris Paxton（前 Meta AI 研究员）评价为”我从 70% → 90% → 99% 自主性自然扩展的商业模式”
• 同价竞争策略：智能保洁与人工保洁同价（¥140/3h），不靠降价获客，靠体验差异竞争

来源：58.com 合作 PR (2026-04-02) + 人民日报报道 (2026-05-13)

不确定性：公开信息仍缺订单规模、客户复购率、单机毛利、模型授权收入等硬性数据。

融资历史

来源：美股之家 (2026-04) + KrASIA (2026-04-21) + Caixin Global (2026-04-21) + PRNewswire Series C (2026-06-29) + 36kr/每日经济新闻 (2026-07-02)

关键信号：自变量已成为中国唯一一家获得小米、美团、阿里、字节跳动四巨头同时投资的具身智能公司。

IPO 考虑（2026-05-15 / 2026-06 进展更新）

• 募资计划：考虑赴香港上市，寻求募资约 $500M（约 39 亿港元）
• 进度：已与投行展开初步讨论，据东方财富报道已与中金公司、中信国际等投行接触洽谈保荐事宜
• 估值基础：轮后估值 >¥10B（Caixin Global 2026-04-21）

来源：腾讯新闻 (2026-05-15) + 东方财富 (2026-06-04)

竞争定位

• 核心判断：自变量是中国”模型原生”路线的代表，区别于整机厂（如 Unitree/EngineAI）和纯软件层 API 公司（如 Skild AI）。2026 年 Series C 后估值达 $2.8B，其”四巨头全投”的投资者阵容提供了一种非对称生态优势。WALL-WM 的 event-grounded 预训练路线在全球 WAM 赛道中具有差异化定位。

• 差异化特征：

  • 模型优先：端到端统一 VLA 而非模块拼接，WALL-WM 推进到 event-level 原子学习
  • 家庭先行：与 58.com 的合作是全球首个面向 C 端的家庭清洁机器人服务，差异化于人形主线集中于工厂场景
  • 开源生态：WALL-OSS + wall-x（1052 stars）+ XRZero-G0（MIT）构建开发者网络
  • 数据飞轮：XRZero-G0 robot-free 采集 + 58.com 家庭服务产生真实世界数据形成闭环
  • 端侧部署：与地瓜机器人合作将 WALL 模型适配旭日 S600（560 TOPS），实现端侧 VLA 推理
  • 产业合资布局：与好莱客（家装渠道，10万用户/年）、金杯汽车（汽车+机器人）成立合资公司，拓展家庭与商用场景触达

• 与竞品对比：

  • vs Figure AI（家庭版 $400-600/月租赁）：自变量走”人机协作清洁服务”→ 更轻、更低责任风险
  • vs 1X Technologies（家庭 NEO）：自变量的差异在于不依赖人形双足形态，用轮式降低成本和稳定性风险
  • vs Unitree（低价整机）：自变量强调”模型能力驱动硬件”，而非硬件成本驱动

风险

• 商业化风险：目前家庭服务仍以深圳试点为主，全国规模化有待验证
• 技术兑现风险：WALL-B 的 2026-05-28 家庭部署承诺一旦受挫，将影响投资者信心。现有模型仍处于”实习生”阶段（王潜自己承认会犯错、需远程协助）
• 竞争压力：四巨头同时投注也意味着强大的生态绑定——如果某一方的战略优先度变化，可能影响公司独立性
• 组织扩张风险：从 ~200 人团队到快速扩张，管理带宽是否匹配
• 盈利压力：考虑~$500M IPO 意味着需要向公开市场展示可持续增长路径，而当前家庭服务日仅 8 单、¥140/3h 的定价模型远未盈利

动态记录

• 2026-07-13：Phase 3 维护保鲜。(1) QUANXTA Zero Series 新品发布（2026-07-02 官宣，2026-07-06 PRNewswire 国际通稿）— 自变量发布 QUANXTA Zero 系列无本体数据采集方案，包含 3 款产品：Zero-G0（PICO 4 VR 头显 + 双夹爪 + 背包，全身移动数采）、Zero-G1（头环 + 双夹爪，旗舰产品）、Zero-E0（头环，6 摄像头第一人称采集）；这是此前 XRZero-G0 数采方案的品牌升级与产品矩阵扩展；(2) 全流程数据管线 — QUANXTA Zero 系列打通采集→高保真同步（微秒级时间戳对齐，1 ms 内多源同步，mm 级定位精度）→自动清洗→智能标注（多模态基础模型动作分割+语义标注）→人机协同质检（AI 置信度路由，数据有效率 85%）→训练评测闭环；(3) “无本体:真机”混合配方降本 60% — robot-daily.com 报道确认通过无本体数据+真机数据混合训练，将简单任务数据成本整体降低约 60%，采集效率为传统遥控方式的 2.33 倍；(4) 行业定位 — “数采元年”（2026）首次由具身模型+本体厂商从模型训练需求出发反向设计数采方案。新增 3 条来源。depth_score 维持 70。
• 2026-07-08：Phase 2 维护保鲜。(1) Gulf News 英文深度报道（2026-07-06）— 中东主流英文媒体专文「Why investors are betting billions on X Square Robot’s embodied AI vision」，披露 物流合作新场景：与中国头部物流公司合作，将机器人引入包裹分拣（parcel feeding and sorting）操作；(2) 养老场景功能细化 — 报道确认与高端养老服务商合作，机器人执行配送物品、辅助清洁、与居民沟通、日常巡检、早期预警五项功能；(3) 金杯汽车制造部署细节 — Jinbei Auto 将自变量具身 AI 系统引入汽车生产线，执行需持续精度和适应动态制造环境的任务（此前仅知合资公司，未见制造部署报道）；(4) GitHub wall-x — 1.1k stars / 88 forks / 40 commits（前值 1,115/85/38）。新增 2 条来源。depth_score 维持 70。
• 2026-07-05：Phase 2 维护保鲜。(1) Series C 融资架构细化 — 每日经济新闻（via 36kr）披露 B+、B++、C 三轮为”四轮连续融资”的一部分，2 个多月内完成，30+ 家机构参与，新增投资方包括中国移动链长基金、源码资本、达晨财智、中金资本、中保投资；(2) 大湾区首家 200 亿估值 — 每日经济新闻确认自变量为大湾区首家达到 200 亿元估值并全部完成交割的具身智能企业；(3) The Robot Report 深度英文报道（2026-06-30）— 国际机器人行业媒体专文报道 Series C、WALL-B 架构、58.com 家庭部署、X Family Member Program。新增 2 条来源。depth_score 维持 70。
• 2026-07-01：🚨 Series C 重磅融资 + 估值翻倍。(1) Series C 融资关闭（2026-06-29）— 完成 4 轮连续融资，最终轮 Series C，估值超 US$2.8B（¥20B），成为中国估值最高的具身智能创业公司之一；IDG 参与 Series C；PRNewswire 官方通稿；(2) funding_total 更新 — PitchBook 记录总融资 $588M（前值 $560M）；(3) “X Family Member Program” — 2026-05 起推出，机器人入驻用户家庭最长 1 个月，超越清洁进入家庭伴侣角色；(4) 养老院部署 — PRNewswire 图片确认机器人在养老院真实部署场景；(5) 估值从 $1.4B → $2.8B（翻倍）。新增 4 条来源。depth_score 65→70，达标核心层门槛。
• 2026-06-29：Phase 2 维护保鲜。(1) Quanta X2 规格参数补全 — 从 Humanoid.guide 获取：62 DOF、172 cm、95 kg、6 kg/臂负载、20 DOF hands、1 m/s 底盘速度、2 h 续航、参考定价 $80,000、Availability: Prototype、Safe with humans: Yes；(2) 静默期确认 — 官网新闻页最新发布仍为 2026-06-10 XRZero-G0 开源，06-28 至 06-29 无新事件；(3) GitHub wall-x 维持 1.1k stars/85 forks/38 commits，最新 commit 约 2026-06-15（PR #105）。depth_score 维持 65。
• 2026-06-27：Phase 2 维护更新。(1) sources.md 重建 — 从 profile.md 内联来源提取并重建 sources.md，从 4 条扩充至 41 条（含分类标注）；(2) 开源生态数据刷新 — GitHub wall-x 1,115 stars（+6）/ 85 forks（+1），HuggingFace wall-oss-0.5 281 downloads（+27）、wall-oss-flow 1,420 downloads、wall-oss-fast 1,270 downloads、X-Tokenizer 18 stars（2026-06-18 上传）、HuggingFace org 66 followers（+4）；(3) 搜索 06-25 至 06-27 新闻 — 官网新闻页最新发布仍为 2026-06-10 XRZero-G0 开源，Bing News/36Kr 搜索未发现 06-25 之后新事件。depth_score 维持 65。
• 2026-06-25：Phase 2 维护更新。(1) AgeClub 居家养老报道（2026-06-23）— AgeClub 发布《149元抢”机器人护工”上门？自变量如何用低成本数据，撬动居家养老难题？》，揭示自变量从家庭清洁向居家养老场景扩展的信号；(2) Kuwait Times 英文报道（2026-06-22）— 「AI robot cleaners leave the lab for China’s living rooms」报道自变量家庭清洁服务从实验室走向中国家庭；(3) GitHub wall-x — 1,109 stars（+6）、84 forks（不变），06-22 后无新 commit；(4) 行业报道提及 — 新华社/凤凰网「深圳机器人已跃起’八大金刚’」、thepaper.cn「机器人融资暴增」均属行业分析，非自变量专属事件。新增 2 条来源。depth_score 64→65。
• 2026-06-22：Phase 2 维护更新。(1) CTO 王昊北京智源大会演讲（2026-06-16）— 在世界模型论坛发表”事件驱动”世界模型范式演讲，讨论模态对齐与”时间税”概念；(2) 地瓜机器人战略合作官宣（2026-06-16）— 界面新闻、腾讯新闻、新浪财经、第一财经等多家媒体集中报道（签约 05-28）；(3) 2026 上半年具身智能融资 TOP 5（2026-06-16）— 钛媒体/新浪联合报道行业融资 ¥460 亿，自变量位列 TOP 5（与千寻智能、曦望、星海图、极佳视界并列）；(4) IPO 进展更新 — 东方财富报道已与中金、中信国际等投行接触保荐事宜；(5) GitHub wall-x 维持 1.1k stars/84 forks/38 commits，06-20 后有 2 新 commit（PR #104/105）。新增 5 条来源。depth_score 62→64。
• 2026-06-20：Phase 2 维护更新。(1) X-Tokenizer 发布（arXiv:2606.14752，2026-06-07，2026-06-18 上传 HuggingFace）— 多模态动作分词器，Semantic Residual Quantization (SRQ) 架构，Masked Action Modeling (MAM) 预训练策略，在 2.4M 轨迹 / 2.0B action frames 上预训练，Apache 2.0 开源；多模态接地超越 FAST +13.5%，长程任务 +8.25%；(2) HuggingFace 下载量更新 — wall-oss-flow 2,398（+68）、wall-oss-fast 1,270（+30）、wall-oss-0.5 254（+67）、wall-oss-flow-0.1 1,005（+33）、X-Tokenizer 0（刚上传）；(3) GitHub wall-x — 1,103 stars（+3）/84 forks，06-18 后无新 commit。depth_score 维持 62。
• 2026-06-18：Phase 2 维护更新。静默期维护。(1) XRZero-G0 全链路突破（2026-06-13）— 深圳媒体报道自变量完成国内首个「无本体采集→智能质检→混合训练→真机实测」全链路闭环，XRZero-G0 从数据采集工具升级为完整的数据→训练→部署系统；(2) GitHub 数据刷新 — wall-x 1.1k stars/84 forks（前值 1084/82），38 commits，最新 commit 2026-06-17；(3) D-047 frontmatter 清理 — 移除冗余 founded: 2023（与 founded_date 重复）和非标准 last_funded: 2026-04 字段。无重大新事件，depth_score 维持 62。
• 2026-06-12：Phase 2 维护更新。无重大新事件（2026-06-09 至今官方新闻页无新发布）。主要工作：(1) frontmatter AI-parseable 字段标准化（D-047）— country CN→China、stage 去括号改为枚举、funding_total 从散文改为纯数字 $560M、新增 valuation $1.4B 纯数字字段、founded→founded_date ISO 格式；(2) 开源生态数据刷新 — GitHub wall-x 1100 stars/81 forks（+48/+1）、HuggingFace 4 模型下载量微增、新增 followers 62 记录。depth_score 维持 62。
• 2026-06-09：Phase 2 维护更新。新增 3 项发现：(1) 地瓜机器人战略合作（2026-05-28）— WALL 模型适配旭日 S600（560 TOPS）端侧部署，聚焦家庭场景软硬一体化；(2) 好莱客合资公司 — 广东智觅量变机器人有限公司（好莱客 80% + 自变量 20%），通过 10 万家装用户渠道拓展家庭场景；(3) 金杯汽车合资公司 — 金智变量机器人科技有限公司（沈阳，注册资本 1500 万），2026-06-08 沈阳机器人大会亮相。新增 CEO 王潜获深圳市发改委新时代青年先锋奖（2026-04-28）。新增 4 条来源，depth_score 60→62。
• 2026-06-08：Phase 2 维护更新。GitHub 深挖发现：(1) WALL-WM 世界动作模型（2026-05-29）— 45页技术报告，event-grounded VLA 预训练，Staircase Decoding，Muon optimizer，SOTA 真实世界泛化；(2) XRZero-G0 数据采集框架（arXiv:2604.13001）— VR robot-free 采集 3000 任务/93.2 eps/h/1/20 成本，85% 数据有效率，10:1 成本替代，MIT 开源；(3) X-Tokenizer 视觉对齐项目（2026-06-06）；(4) wall-x 仓库 1052 stars/80 forks，新增 sdk_robot/sdk_hand SDK（2026-06-04/05）。新增 4 条来源，depth_score 58→60。
• 2026-05-28：Wall-OSS-0.5 重磅开源——预训练 VLA 模型直接零样本部署 17 个任务，4 项底层创新（梯度桥接/视觉对齐 Tokenizer/动作空间监督/DMuon 优化），微调对比 π0.5 领先 17.5 分。同时确认已在深圳+北京上百户家庭部署保洁服务（¥140/3h，58 同城）。Phase 2 深度更新（depth_score 48→58，新来源 5 条）。
• 2026-05-23：Phase 1 深度更新。发现 Series B 融资（~¥20亿，小米+红杉中国 2026-04-21 共同领投）、WALL-B 发布、58.com 家庭清洁合作、Forbes China AI Top 50 认可、ManipArena CVPR 2026、NVIDIA GTC 2026 合作。depth_score 35→48。
• 2026-05-15：考虑赴香港 IPO，寻求~$500M 募资，已与投行初步讨论。官网将模型系列更名为 GreatWall 系列。
• 2026-05-13：人民日报长篇报道家庭清洁服务运营细节——100+ 户、人机协作、学习曲线从 10 分钟捡毛巾到叠衣服/清宠粪。
• 2026-04-15：来源审计补入官网首页、证券时报与渶策资本稿件，确认自变量正把”VLA+世界模型融合、真机强化学习自主进化、主从遥操/外骨骼数采、跨室内外真实任务”作为对外主叙事。
• 2026-04-11：完成来源补建并重写骨架档案，sources 从 0 条补到可用状态。
• 2026-04-02：Pandaily 在 EAIDC 2026 后专访王潜，讨论规模化真实部署。
• 2026-01-12：完成 10 亿元 A++ 轮融资，字节跳动、红杉中国、北京信息产业发展基金、深创投等联合投资。
• 2026-01-05：李强总理在广东调研时观看了自变量长序列复杂任务演示。
• 2025-09-08：WALL-OSS 上线，开始把开源模型与开发者生态推到前台。
• 2025-06-11：KrASIA / 36Kr English 报道其已在 18 个月内完成超过 10 亿元融资。