这家具身智能初创公司表示，最新融资将用于全栈机器人研发
总部位于深圳的具身智能系统开发商X Square Robot表示，公司已连续完成四轮融资，并最终完成C轮，估值升至28亿美元以上。公司称，这笔新资金将用于扩大基础研究和核心技术，以推动其所描述的通用型具身智能。
这项融资公告在机器人市场中格外引人注目，因为投资者正越来越多地把目光从纯软件式人工智能转向能够在物理世界中行动的系统。X Square Robot正将自己定位为一家同时构建智能层以及机器人在真实环境中部署所需的硬件和数据栈的公司，而不是只做受控演示。
之所以重要，是因为具身智能已成为更广泛AI市场中最受关注的领域之一。核心押注在于，当模型不仅用文本和图像训练，还结合传感器数据、运动以及与现实世界的反复互动时，感知、推理和行动的进步会加速。
全栈式方法是公司主张的核心
据来源称，X Square Robot开发的是其所谓的端到端具身智能系统。公司表示，其平台并非依赖传统的基于规则的自动化，而是旨在让机器人适应不断变化的环境，并在更广泛的任务中实现泛化。
公司所称的架构包含四个主要部分：基础模型、机器人硬件、专有的数据管道系统以及真实世界部署。这种全栈式表述在希望区别于单独构建模型实验室的机器人公司中正变得越来越常见。逻辑很直接：机器人的表现不仅取决于模型质量，也取决于物理平台、训练管道以及部署所形成的反馈回路质量。
X Square Robot创始人兼首席执行官王倩表示，公司从一开始就专注于自主开发基础模型，并将这一决定描述为困难但必要。他说，对具身智能模型、可扩展数据管道和真实世界部署的投入，已经开始产生成果。
即便在所给来源中没有独立性能验证，这一表述的结构仍然重要。投资者正在奖励那些能够展示从模型研究到可运营系统的可行路径的公司，而X Square Robot正在证明这一路径是由其内部构建的。
WALL-B体现了公司迈向统一机器人智能的努力
公司的一项关键技术主张围绕WALL-B展开。这是一个于2026年4月推出的基础模型，建立在X Square Robot所称的World Unified Model架构之上。来源称，WALL-B不同于模块化的视觉-语言-动作方法，因为它在统一网络中同时训练感知、语言、动作和物理预测。
如果这一方法按预期运作，其好处将是把通常分开处理的能力更紧密地整合起来。在机器人领域，这一点很重要，因为许多故障都发生在模块之间的边界：系统可能感知正确，却做出错误动作；或者理解了指令，却无法建模运动带来的物理后果。统一模型旨在通过学习跨任务共享的内部表征，减少这些交接问题。
X Square Robot表示，其结果是更强的多模态理解、更好的空间推理，以及从现实世界交互中获得的持续学习能力提升。这些说法雄心勃勃，但与具身智能研究的整体方向一致。在这一领域，挑战不仅是识别世界，而是在其中有效行动。
开源发布也是公司战略的一部分
公司还开源了WALL-OSS-0.5和WALL-WM，将其统一方法延伸到机器人操控和世界建模。这一点值得注意，因为开源发布可以同时发挥多种作用。它们可以吸引研究人员、提高曝光度、为人才招聘建立基准，并在不披露全部商业优势的情况下传递对技术路线的信心。
据来源称，WALL-OSS-0.5在17项真实机器人任务中的4项上，在没有后训练的情况下实现了80%以上的自主完成率。与此同时，WALL-WM被描述为通过围绕有意义的事件对齐语言、视觉和动作数据，引入事件级预测，从而加强跨模态学习和对物理世界的推理。
这些细节表明，公司正试图超越单一的操控基准，转向对智能系统的更广阔视角。在具身智能中，世界模型和事件预测日益被视为重要，因为机器人需要的不只是反应式控制。它们还需要一种方式来预测结果、排序动作，并在场景变化时更新计划。
为何投资者现在关注具身智能
X Square Robot的融资推进发生在具身智能在全球吸引大量资本的时点。投资者看到AI可能迎来下一波浪潮：不只是生成内容或回答问题的系统，而是能够执行劳动、在家庭或工作场所中移动，并以越来越高的自主性操作机器的系统。
机会很大，但技术和商业风险也同样巨大。机器人公司必须同时解决硬件可靠性、数据采集、安全性、部署经济性以及模型鲁棒性。它们还需要足够多的真实世界使用来持续改进系统，这使得规模化变得困难。
X Square Robot的融资阵容反映了这种机遇与风险的混合。来源称，这些轮次既包括战略投资者，也包括财务投资者，其中有大型科技公司、工业合作伙伴和风投机构。来源还提到，IDG参与了C轮，而红杉中国和小米则在更早轮次支持了公司。这一模式表明，投资者并不只是把公司当作研究赌注；他们似乎也看到了潜在的工业价值。
真正的考验将是部署，而不是估值
超过28亿美元的估值是市场兴趣强烈的信号，但并不能证明持久的技术领先。在机器人领域，难点在于从有前景的演示和基准，走向在不受控环境中的重复性表现。X Square Robot自身的表述也承认了这一挑战，把真实世界部署强调为其战略支柱之一。
这或许是整则公告中最重要的细节。具身智能最终会由系统在家庭、工厂、物流场景以及其他条件不断变化的真实环境中的表现来评判。那些能够把模型开发与可靠部署闭环连接起来的公司，比起停留在实验室式进展中的公司，更有可能塑造这个行业。
目前，X Square Robot已经获得了继续推进这一路径所需的资本和关注。接下来的问题是，其统一模型战略能否转化为足够稳定、足够低成本、足够广泛适用的机器人，以证明围绕具身智能而形成的投资者预期是合理的。
本文根据The Robot Report的报道整理。阅读原文。
Originally published on therobotreport.com