7月16日-24日，亚太经合组织（APEC）“2026年数字和人工智能部长会议及数字周”系列活动在四川成都举行。

作为部长会议的重要配套活动，工业和信息化部于7月24日上午举办“APEC数智赋能高级别对话”，邀请APEC经济体部长及政府部门、企业、科研机构和国际组织高级别代表参加，围绕“发展人工智能，增进民生福祉”“推动数字转型，赋能千行百业”两大议题展开交流。

自变量机器人创始人王潜作为全国8位获邀嘉宾之一，在高级别对话上就“发展人工智能，增进民生福祉”发表主题演讲，交流利用数字和人工智能技术赋能千行百业和民生福祉的实践经验。大会还将自变量的机器人进家庭项目列入《亚太地区数智赋能案例集》，作为唯一具身服务民生的典型案例，向参会各方展示具身智能服务民生福祉的真实路径。

今年是中国时隔12年第三次担任APEC东道主，此次会议也是深圳对外展示科技力量的国际舞台。深圳作为中国具身智能产业高地，拥有全国最完备的机器人硬件供应链与智能制造体系，也汇聚了全国领先的机器人企业和技术人才。

此次获邀参会的30余家国内外知名企业，包括Meta、谷歌、微软、松下、腾讯、中兴、百度、自变量等。

自变量机器人也成为深圳市、广东省乃至全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，展示中国具身智能的先进实践经验和成果。

在大会上，王潜代表具身智能行业提出三点倡议：一是呼吁各APEC经济体更多地开放家庭服务、智慧养老、医疗健康、物流分拣等民生场景，让机器人技术在真实生活中迭代成长；二是加强开源协作，在数据采集规范、安全标准、伦理治理等方面协调配合，共同构建可信、安全、包容的技术生态；三是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人才。

三点倡议并非空谈。自变量已经以自身的实践，为具身智能行业提供了一套可参照的样本，蹚出一条可复制的产业路径。

开放场景：从家庭、养老院到物流产线，让机器人在真实场景成长

在家庭服务场景，自变量联合58到家在深圳率先推出机器人上门家政服务，与保洁员协同完成清洁、收纳等家务任务。截至目前已规模化服务用户家庭，成为全球首个实现机器人大规模进入家庭的企业。

在智慧养老场景，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，以养老护理员身份参与日常巡查、物品递送、语音陪伴等基础照护工作。这家颐养院主要接收深圳户籍重度失能及以上等级老年人，照护场景多元复杂、服务标准严格，是检验养老机器人适配性与实用性的代表性场景。自变量与深圳市社会福利服务指导中心的合作，正在探索具身智能技术与养老服务融合的实践路径。

在物流分拣场景，自变量与一家全国头部物流公司达成深度合作，将机器人批量部署到真实物流分拣产线上，已稳定实现分拣效率每小时1200件以上，回流率低至3%以内，可7×24小时全天候不间断作业。

共建生态：从基础模型到训练设施，以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了多项开源成果，覆盖模型、训练基础设施和核心组件。

在模型层面，自变量开源了端到端具身智能预训练模型WALL-OSS-0.5，该模型仅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。自变量还发布了全球首个具备“事件级预测能力”的世界模型WALL-WM。其通过“事件”来对齐语言、视觉、动作等多模态数据，让模型理解物理世界将如何演化、应当如何执行。在基础任务、推理任务、灵巧操作、泛化场景等评测中，WALL-WM的分数均明显超过国际主流模型。

在训练基础设施层面，自变量发布了分布式训练优化器DMuon，对Muon神经网络优化器进行分布式改造，将具身模型分布式训练的效率提升约30%，只需3行代码即可引入现有训练流程，成为具身模型训练时的“默认选项”。

在核心组件层面，自变量发布了跨模态具身动作分词器X-Tokenizer，将动作分词器的角色从单纯的“压缩-重建”重新定义为“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，自变量自研了无本体数采方案，具备全行业唯一的全身移动数采能力，将训练模型所需数据成本降低95%，数据入库有效率超过85%，居于行业领先水平。

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，自变量正在以“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，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和充沛算力资源，参赛团队在三天之内即完成了从数据采集、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，自变量正在为具身智能行业培育更多开发者和技术人才。

自变量始终相信，再先进的科技，最终目的是造福于人。当每一台机器人都拥有聪明的“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。