自变量机器人发布WALL-B世界统一模型，35天后新一代机器人入驻真实家庭

自变量机器人发布WALL-B具身智能模型宣布35天内机器人将首次入驻真实家庭。WALL-B采用全新WUM（World Unified Model）架构将视觉语言动作触觉反馈和物理预测整合为单一统一网络同时训练。

创始人王潜描述家庭环境的复杂性：早晨充满随机变量找不到拖鞋未洗的碗碟散落的书包泼洒的水，这些混乱的家庭环境远超实验室条件。

WALL-B支持并行感知和决策模型学习基本物理原理重力摩擦动量使机器人无需显式训练即可推断危险。公司从数百个志愿者家庭采集训练数据涵盖不同光照条件地板材质和不可预测障碍物。机器人目前处于学徒阶段可24小时持续运行从日常交互中学习。