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个垃圾桶，为何引来数十媒体围观？

8月7日，“相约圳 见证奇迹——APEC大会倒计时100天媒体采风活动”的记者团走进自变量机器人科技有限公司。

展厅中央，自变量机器人身旁围满了来自全国各地的媒体记者。然而，成功“捕获”现场数十媒体记者、摄影目光的，却是机器人身下，个看似平常、毫不起眼的白垃圾桶——这个机器人拥有自主拾取垃圾等务劳动的能力。

就在几天前，这成立不足三年的圳企业，刚作为全国唯具身智能代表，亮相APEC数字和人工智能部长会议及数字周活动，在APEC数智赋能别对话上分享“发展人工智能，增进民生福祉”的广东圳案。

当记者们的镜头对准这个垃圾桶时，他们捕捉到的不仅是机器人具备务劳动的能力，是具身智能技术从实验室走向千万户的生动缩影。

从“做务”到“懂物理”

藏在应用场景背后的技术优势

“如果说OpenAI是数字世界的智能引擎，我们要做物理世界的OpenAI——突破物理世界智能边界，让机器人真正理解并改造现实。”自变量机器人战略及投资总监徐萌宏在接受采访时表示，这个简单的“拾取垃圾”动作，背后其实隐藏着自变量在具身智能域的厚积累。

对于机器人而言，拾取、投放垃圾等务劳动，都需要的空间理能力和物理规律预判能力。这背后，是自变量自研的“通用具身智能大模型”在提供底层支撑。

2026年4月，自变量发布了全球个基于“世界统模型（WUM）架构”的具身大模型WALL-B，将视觉、语言、动作、物理预测等能力融为体，让机器人真正理解了重力、惯等物理规律。

不仅如此，自变量开源的VLA模型WALL-OSS-0.5仅预训练就具备堪比后训练的任务能力海北pvc管粘接胶，在全球多项真机测试中先主流开源模型；而全球个具备“事件预测能力”的世界模型WALL-WM，是通过“事件”对齐多模态数据，泡沫板橡塑板专用胶让机器人不仅能“看见”，能“预判”。

从“实验室”到“千万”

圳土壤孕育的创新答卷

“具身智能的终局不是‘会跳舞的机器人’，而是能解决实际问题的‘通用操作机器人’。”徐萌宏认为，在庭中整理玩具，在养老院里照料老人，在物流线上分拣包裹，这才是技术的价值。

作为国内早采用端到端路径实现通用具身智能大模型的企业，自变量已将技术转化为实实在在的民生福祉。

在庭场景，企业联58到在圳率先出全球个大规模机器人进庭服务，机器人走进庭，与保洁员协同作业。目前相关服务已进入规模化落地。

在工业物流域，与国内头部物流企业作的机器人分拣产线，稳定实现每小时1200件以上的分拣率，回流率低至3以内，并可7×24小时不间断作业。此外，自变量的机器人还在汽车部件装配、养老、文旅等场景广泛落地。

谈及落地速度，徐萌宏认为圳的优势功不可没：“圳的场景多、供应链快、产学研活，在这里，机器人从实验室到庭只需‘转个身’的距离。”

作为圳科技企业的代表，自变量正致力于用“案”解题全球老龄化挑战。“我们的使命是让机器人从‘制造’变成‘智造’的全球答案，让智能机器人服务人类的每天。”徐萌宏说道。

采写：南+记者 曾子航

摄影／摄像：南+记者 朱洪波

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