主要观点总结
本文介绍了关于自变量机器人团队以及其正在研发的端到端统一具身大模型的信息，包括其技术路线、模型效果、数据质量的重要性、以及未来趋势等。
关键观点总结
关键观点1: 自变量机器人团队的目标
自变量机器人团队致力于研发端到端统一具身大模型，希望通过单一的大模型来驱动机器人的操作任务，并实现人类从繁琐的体力劳动中解放出来的目标。
关键观点2: 大模型的重要性
大模型在机器人领域的重要性在于其能够解决复杂任务，如拉拉链、扣扣子、整理衣物等，展现出相当的泛化性能。
关键观点3: 数据质量在Scaling Law中的角色
数据质量在机器人的Scaling Law中是最核心的要素，其次是数据的多样性，最后是数据量。好的数据可能几百条就有非常明显的效果，而差的数据即使上亿条也会让模型越训练越差。
关键观点4: 机器人大模型的未来趋势
未来机器人大模型的趋势是走向通用性、泛化性以及处理复杂问题。行业内应持续良性发展，注重实际能力而非过度消耗投资人及消费者的预期。
文章预览
机器之心原创 作者：蛋酱 近日，关于 Open AI 被投企业 Physical Intelligence (PI) 的一系列报道，让人们关注到具身智能大模型引发的机器人时代变革。 目光转回国内，我们同样在中国公司中发现了这场变革浪潮的先行者。据机器之心了解， 国内初创公司自变量机器人（X Square），是国内唯一一家从第一天就选择了端到端统一大模型技术路线的公司，与 PI 的技术路线不谋而合。 这家公司正在训练的 Great Wall 操作大模型系列的 WALL-A 甚至从参数规模上已经超过了 PI。 今年 4 月， 机器之心曾对自变量机器人公布的 Demo 进行报道 ，其中基于他们自研的端到端统一具身大模型，双臂机器人可利用低成本硬件即实现对不规则物体的精细操作（如抓握、拾取、切割等），以及折叠衣服、冲泡饮料等复杂任务，展现出相当程度的泛化性能。 当前，自变量机器人的模
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