作者独家获悉，自变量机器人已向港交所秘密提交上市申请。而据投行人士称，目前排队等在港交所外的具身智能企业众多，自变量机器人是唯一一个主打全栈自研端到端具身模型的机器人厂商。
在具身智能赛道，多数 " 自研模型 " 是将开源模型作后训练，重新包装而成。而自变量机器人的 " 原创 " 标签背后，其模型完全从零开始预训练。
具身智能行业主流的 VLA（视觉 - 语言 - 动作）模型本质是多个独立模块的拼接，信息像流水线逐级传递，每传递一次就损耗一次。
而自变量机器人则在行业内首个明确提出了 " 世界统一模型架构 "（World Unified Model，WUM），该架构让模型从训练第一天起就具备原生多模态能力，无需模块间 " 传话 " 转译。
WUM 被视为具身基础模型从 VLA 拼接架构向原生多模态融合架构的重大跨越。目前公开信息显示，自变量机器人是唯一明确提出并落地 " 世界统一模型架构 " 的企业。
今年 5 月，自变量机器人还开源了具身基础模型 Wall-OSS-0.5，在全球首次实现预训练后无需任务微调即可直接部署到真实机器人上。
自变量机器人创始人王潜在创业初期，就选择在深圳建立起国内首个大规模机器人数据工厂。今年 7 月，自变量机器人还发布了 QUANXTA Zero 系列无本体数采方案，从模型训练的实际数据需求出发反向设计数采设备，构建起覆盖采集、清洗、自动标注、质量控制的完整数据管线。
原始创新研发，全栈自主可控，自建数据工厂等系统工程，既需要自变量机器人投入其中，基础设施和能力构建也帮助它成为资本的宠儿。
从 2026 年 4 月下旬到 6 月底，仅两个多月就连续完成 B、B+、B++、C 四轮融资并全部交割，估值从 100 亿迅速突破 200 亿元人民币。
其融资吸引了美团、阿里、字节、小米四家互联网巨头分别领投，以及红杉中国、IDG 资本等顶级 VC，还有中国移动、国开金融等 " 国家队 " 入场。
这种极速融资节奏，既为自变量机器人的技术研发提供了充足弹药，顶级资本汇入的过程也进一步给自变量机器人的市场价值带来背书，为它后续的 IPO 作铺垫。
在投行人士看来，自变量机器人在一级市场备受追捧，而 200 亿元估值或将意味着，其融资难度和成本增加，上市是其打开更广阔融资通道的必然选择。
自变量机器人在向港交所秘密提交上市申请，冲刺资本市场的同时，其产品迭代并未放缓。钛媒体从消息人士处获悉，自变量第三代机器人产品即将在 Q4 发布，这家具身智能企业正通过 " 技术 + 资本 " 双线发力，在产业赛道上全速竞跑。
（本文首发钛媒体，作者｜钱玉娟，编辑｜杨林）
