作者 | 湯安迪
編輯 | 周歡
機器人硬件軍備競賽開始。
8月12日，深圳自變量機器人，幹了件很大膽的事，在機器人圈等同於"裸奔"：把自家物流分揀系統，架在鏡頭前，全程直播，沒有人工兜底，沒有固定腳本，包裹完全隨機。
大小、形狀、材質、重量全都不可預知，連續幹滿一小時。
最終成績定格在：1816 件/小時，成功率超過 98%，平均每 2 秒完成一次抓取、翻面、掃碼、擺放的全套動作。
作為對照，美國Figure AI在今年 5 月，這家美國人形機器人明星公司，進行了一場轟動全網的 200 小時馬拉松直播，三台 Figure 03 人形機器人輪班分揀包裹，總共處理了近 25 萬件，平均效率 1248 件/小時。
這場直播被整個硅谷奉為"人形機器人進廠"的里程碑，憑此一舉把公司估值推上神壇。
Figure AI在2025年9月，就以390億美元投後估值，成了全球最貴的人形機器人公司，而它的收入從未披露。
而深圳自變量的 1816 件/小時，比 Figure 的 1248 件/小時高出約 45%。
另外Figure的200小時直播用的是標準化包裹，自變量處理的是隨機真實包裹，紙箱、軟袋、圓柱件混投。
而人類，在同類分揀任務上，熟練人類工人的表現大約是每小時 900 件。換句話說，自變量這套系統的吞吐能力是人類的兩倍以上。
01
不服跑個分
再不服跑個成本
真正讓這場直播，爆火的還有成本，
Figure 的方案是什麼？全身人形機器人 + 五指靈巧手。Figure 03 身高 173 釐米、重 61 公斤，搭載 Helix-02 端到端神經網絡，一台機器的造價是行業內心照不宣的天文數字。
自變量的方案是什麼？雙機械臂 + 標準夾爪。沒有腿，沒有軀幹，沒有五指靈巧手，沒有一切為了"像人"而存在的昂貴結構件。
據自變量內部估算，這套物流分揀系統的成本僅為美國同行的約 30%，整整砍掉七成。
用 30% 的成本，跑出 145% 的效率。
過去三年，整個具身智能行業，都有一種直覺，機器人必須像人，手必須有五根手指，彷彿"泛化能力"必須用硬件複雜度來獻祭。Figure、Tesla Optimus、1X 全部押注在這條路上。
孖展故事也全都建立在這個前提上，因為只有硬件足夠貴，估值才足夠高。
自變量合夥人兼算法負責人甘如飴表示：「大家可能會認為，靈巧手對大模型技術要求更高。恰恰跟大衆認知不同，反而是用更簡單的機械臂+夾爪處理物流分揀，對具身大模型的要求更高。」
硬件簡單，意味着大腦必須更聰明。
靈巧手可以用機械冗餘彌補智能的不足，抓不穩？換根手指再捏一次。夾爪沒有這種奢侈，每一次抓取都必須一次判斷正確：這個軟包能不能直接夾？推一下會往哪邊滑？翻面的瞬間會不會掉？該用單臂還是雙臂？
02
賭大腦的公司
和賭"身體"的公司
支撐這對夾爪的，是自變量今年 4 月發布的 WALL-B。
官方稱之為全球首個基於"世界統一模型"（WUM）架構的具身智能基礎模型。
WALL-B 是一套從零預訓練的端到端具身大模型，把視覺、語言、觸覺、動作和物理預測塞進同一個神經網絡。
機器人藉此理解重力、慣性、摩擦力這些物理規律，面對一個從未見過的包裹時，預測不同動作的後果，然後自主決策。
這些能力不是針對物流場景專項訓練的，而主要來自預訓練階段形成的通用物理理解。
直播中一個細節可以佐證，面對衣物類軟包這種容易變形的物體，夾爪會先撥動、展開，讓包裹恢復平整，再校準面單位置。
這一套"先整理、再翻面"的動作序列不是工程師寫死的規則，是模型在現場自己長出來的策略。
03
完全端到端
自變量機器人，成立於 2023 年 12 月，總部深圳，是國內最早押注"完全端到端"路線的通用具身模型公司。
此前它最廣為人知的落地動作，是和 58 到家合作把機器人塞進真實家庭做保潔收納。
這次直播後，官方確認已與國內頭部物流企業合作，把分揀方案部署到真實產線。
機器人的路線，現在還不清晰。
Figure 賭身體，先把通用的人形硬件做到足夠可靠，讓同一個身體去適配一萬種任務。賭注是硬件的通用性。
自變量賭大腦，身體越簡單越好、越便宜越好，讓模型的物理理解能力去消化任務的複雜度。賭注是智能的可遷移性。
自變量機器人創始人王潛，經歷豐富，本科清華電子工程系、博士南加大Robotics Learning。
他表示：
"硬件確實很難做，但硬件和模型能力是兩條平行線……其實大部分場景沒必要做這種和人自由度完全一樣的手，一方面是成本，另一方面也沒太大用處。
人只用夾爪也可以做非常複雜的任務，而夾爪在大部分場景，至少一半以上場景是足夠用的。"
物流分揀這一局，賭大腦的公司暫時領先。
分揀是倉儲場景裏隨機性最高、最考驗實時決策的環節之一，不是提前排練好的舞蹈動作。
04
小結
自從今年宇樹在春晚亮相，在全球範圍出圈，對於中國機器人公司被嘲諷的標準話術是：「demo 很性感，出貨全靠高校和展廳。」
有統計顯示中國市場售出的人形機器人，用於工業和物流實際場景的僅約 4%，研究教育和展示佔了大頭。
自變量這場直播的價值，在於它證明另一件事，當美國同行還在用昂貴的人形硬件給資本市場講通用性的故事時，中國公司已經開始用"大腦性價比"給產業客戶講落地賬了。
一個賭身體的通用性，一個賭大腦的遷移性。一個為了演示而存在，一個為了部署而存在。
自變量王潛對中國機器人很有信心：
"美國實驗室買個機械臂壞了返修可能需要兩個月，但國內只需要一天，這是數量級的差異……不管哪個行業，從 1 到 10、從 10 到 100 這個階段，中國一定做得比美國好。所以如果我們在從 0 到 1 這個階段能夠做得不比美國差，甚至做得還不錯，那肯定長期還是我們有優勢。」
有人問王潛：你是不是要做具身智能的 DeepSeek？
他的回答是：
"DeepSeek 當然是一個很偉大的公司，但我們要做像 OpenAI 那樣的公司。"