7月16日至24日，亚太经合组织（APEC）在四川成都成功举办了“2026年数字和人工智能部长会议及数字周”系列重要活动，聚焦数字技术与人工智能领域的全球合作与发展。
作为本次部长级会议的核心环节之一，工业和信息化部于7月24日上午专门组织了“APEC数智赋能高级别对话”。来自APEC各经济体的部长、政府代表、企业领袖、科研机构及国际组织的高级别代表齐聚一堂，围绕两大核心议题展开深入探讨：一是“发展人工智能，增进民生福祉”，二是“推动数字转型，赋能千行百业”。
在此次对话中，自变量机器人创始人王潜作为全国仅有的8位受邀嘉宾之一，围绕“发展人工智能，增进民生福祉”发表了主题演讲，分享了数字与人工智能技术如何真正落地、服务民生福祉的实践经验。尤为引人注目的是，自变量的“机器人进家庭”项目被大会正式收录进《亚太地区数智赋能案例集》，成为唯一代表具身智能服务民生的典型案例，向其他经济体展示了一条切实可行的实践路径。
值得一提的是，今年是中国第三次担任APEC东道主，距离上一次已过去12年。此次会议也为深圳提供了难得的展示机遇——作为中国具身智能产业的“高地”，深圳不仅拥有全国最完整的机器人硬件供应链和智能制造体系，还集聚了大量顶尖机器人企业与专业人才。
本次参会的30多家国内外知名企业包括Meta、谷歌、微软、松下、腾讯、中兴、百度、自变量等，阵容堪称豪华。而自变量机器人更是成为深圳市、广东省乃至全中国唯一获邀参会的具身智能企业，代表整个行业登上APEC国际舞台，展示中国在具身智能领域的先进实践与宝贵经验。
在大会上，王潜代表具身智能行业提出了三点倡议：
第一，呼吁各APEC经济体进一步开放家庭服务、智慧养老、医疗健康、物流分拣等民生场景，让机器人在真实生活环境中不断迭代成长。第二，加强开源协作，在数据采集规范、安全标准、伦理治理等方面协同配合，共同构建可信、安全、包容的技术生态。第三，与各经济体的高校和科研机构建立合作，共同培养具身智能产业发展所需的紧缺人才。
这三点倡议并非纸上谈兵。自变量机器人已通过实际行动，探索出一条可复制、可推广的发展路径。
开放场景：从家庭、养老院到物流产线，让机器人在真实场景里成长
在家庭服务领域，自变量联合58到家，在深圳率先推出机器人上门家政服务。保洁员与机器人协同作业，共同完成清洁、收纳等家务。截至目前，已规模化服务大量家庭用户，成为全球首家实现机器人大规模进入家庭的企业。
在智慧养老场景中，今年7月1日，一台名为“0755号”的人形机器人在深圳老人颐养院正式上岗，承担养老护理员职责——日常巡查、递送物品、语音陪伴等基础照护工作均能胜任。该颐养院主要接收深圳户籍重度失能及以上老年人，照护场景复杂、标准严苛，是检验养老机器人实用性的“硬核”场景。自变量与深圳市社会福利服务指导中心的合作，正在探索一条具身智能技术与养老服务深度融合的实践路径。
在物流分拣场景中，自变量与一家全国头部物流公司达成深度合作，将机器人批量部署至真实物流分拣产线。目前，已稳定实现每小时分拣1200件以上，回流率低于3%，且可7×24小时全天候不间断运行。
共建生态：从基础模型到训练设施，用开源推动行业共同进步
在开源协作方面，自变量近期连续发布多项开源成果，涵盖模型、训练基础设施和核心组件。
模型层面，他们开源了端到端具身智能预训练模型WALL-OSS-0.5。该模型仅通过预训练便具备堪比后训练的任务能力，在17个真机任务中多项指标领先国际主流开源模型。此外，他们还发布了全球首个具备“事件级预测能力”的世界模型WALL-WM，通过“事件”对齐语言、视觉、动作等多模态数据，使模型能够理解物理世界的演化规律并自主执行任务。在基础任务、推理任务、灵巧操作、泛化场景等评测中，WALL-WM的得分显著超越国际主流模型。
训练基础设施层面，他们发布了分布式训练优化器DMuon。该优化器对Muon神经网络优化器进行分布式改造，可将具身模型分布式训练效率提升约30%，且仅需3行代码即可集成到现有训练流程中，已成为具身模型训练的“默认选项”。
核心组件层面，他们发布了跨模态具身动作分词器X-Tokenizer。该分词器重新定义了动作分词器的角色——从单纯的“压缩-重建”转变为“多模态推理与动作之间的语义接口学习”。相比同类分词器，其多模态对齐能力提升13.5%，长程任务性能提升8.25%。此外，他们自研的无本体数采方案具备全行业唯一的全身移动数采能力，可将训练模型所需数据成本降低95%，数据入库有效率超过85%，处于行业领先水平。
从开源模型到底层训练优化器，从动作分词器到数据采集方案，自变量正以“开源共建”的方式，降低整个行业的技术门槛。
共育人才：从黑客松到产学研合作，培育具身智能开发者生态
在人才培育方面，今年3月，自变量联合主办了全球首届具身智能开发者大会（EAIDC）暨黑客松大赛。这是全球首个大型线下具身智能基础模型真机操作黑客松，吸引了上百支队伍报名参赛，涵盖清华大学、北京大学、浙江大学等全国顶尖高校及科研院所。
依托自变量提供的百条机械臂硬件集群、分布式训推一体平台及充沛算力资源，参赛团队在三天内便完成了从数据采集、模型训练到真机部署的全流程。而通常情况下，专业研究实验室完成类似搭建至少需要六个月。
在产学研合作方面，今年4月，清华大学与自变量机器人启动了产学研深度融合专项，围绕开放环境感知与表征、跨场景泛化与自适应、操作技能学习与控制、数据闭环与仿真验证等关键方向，开展协同攻关。
从举办开发者大会到与顶尖高校深度合作，自变量正为具身智能行业培育更多开发者和技术人才。
自变量始终坚信，再先进的科技，终极目标都是为了造福人类。当每一台机器人都拥有一个聪明的“具身大脑”，当具身智能真正走进千家万户、赋能千行百业，我们就能让每一个普通人，过上更加便捷、轻松、有尊严的生活。
