IT之家 4 月 20 日消息，据《智能涌现》今日报道， 自变量机器人 已经于三月底至四月初完成近 20 亿元 B 轮融资，领投方为小米战投和 红杉中国 。 IT之家注意到，自变量机器人 1 月 12 日宣布完成 10 亿元 A++ 轮融资。该轮融资由 字节跳动、红杉中国 、北京信息产业发展基金、深创投、南山战新投、锡创投等顶级投资机构及多元地方平台联合投资。据悉，这也是深创投 AI 基金成立以来的第一笔投资。 除字节外，此前也曾先后获得 美团、阿里的投资 ，是国内唯一同时被这三家互联网大厂投资的具身智能企业。 IT之家查询公开资料获悉，自变量机器人成立于 2023 年 12 月，业务聚焦自研“通用具身智能大模型”，目前推出了量子 1 号、量子 2 号两款自研机器人本体，其中量子 2 号为通用轮式仿人形机器人。
文｜周鑫雨 编辑｜杨轩 一句话介绍 成立于2025年6月的“涌跃智能”，是《智能涌现》曾报道过的AI创业公司 。 其旗下产品Loopit，好比“可以玩的抖音”，是一个面向C端的AI互动内容平台，覆盖可交互内容的创作、分发和消费。 基于自研的“AI Coding+多模态生成”的互动引擎，用户既可以与社区中的内容互动，也可以创作、发表支持图像、语音、视频、3D等全模态可交互互动内容。 团队介绍 “涌跃智能”创始团队，主要出身于“AI六小虎”百川智能的核心团队。 “涌跃智能”联合创始人兼CEO陈炜鹏，前百川智能的联合创始人兼大模型负责人，主导了BaiChuan 1-4等大模型的训练。 此前，他的职业路径横跨搜索、推荐与社区产品——从搜狗的搜索与信息流，到Soul的内容社区，一直围绕分发与内容形态演进展开。 融资进展 近期，“涌跃智能”完成了新一轮融资，金额为5000万美元。 该轮融资由全球头部游戏厂商Garena领投。 本轮投资阵容还包括 经纬创投、蓝驰创投、渶策资本、柏睿资本等 机构，高鹄资本担任独家财务顾问。其中天使股东经纬创投为第4次加码。 2026年以来，“涌跃智能”已经连续完成了3轮融资，累计金额近1亿美元。此前，投资方还包括天使股东耀途资本、钟鼎资本等机构。 产品及业务 2026年才过了1/3，“涌跃智能”就连续完成了三轮融资。资本市场火热，背后是Loopit所代表的AI应用赛道的兴起： AI互动式内容平台 。 在Loopit创作端，用户可以通过文字输入创意，生成可互动的mini-App，也可以基于其余用户创作的内容进行remix（魔改）； △Loopit支持复杂互动内容的创作。图源：受访者供图 在消费端，产品采用单列Feed流进行分发，将互动体验封装进统一内容卡片中，降低用户参与体验的门槛。 △左：Loopit创作后台；中：Loopit首页Feed流；右：Loopit内容分区。图源：产品界面 在众多互动内容产品中，Loopit是增长最为迅猛的产品之一：正式上线（2026年2月10日）不到24小时，用户制作互动内容就在X上被马斯克评论转发； 《智能涌现》独家获悉，上线两个月以来， Loopit的全球注册用户规模达到了近200万 ，其中北美用户超过半数； 产品次日留存从早期的30%，上升到超过50% ，用户创作率达到30%。 实现用户新增、留存和消费时长的同时增长，陈炜鹏告诉《智能涌现》， Loopit核心做对了两件事 ： 一方面，不断拓展互动内容的体验边界；另一方面，持续降低互动内容创作的门槛。 围绕增强“体验”，近期Loopit拓展了 “联机内容”的创作 ，支持多人互动内容的生成和发布。 陈炜鹏观察到，近几年来，用户对“体验”有个更深的需求：“人与内容的关系，从人观看内容，发展为人与内容互动，现在又扩展到人和人之间通过内容产生联系。” 比如，在Loopit平台上，有用户生成了一个全网聊天室，支持多人视频连线；也有网友制作了多人可以参与的闯关游戏。 △用户生成的联机闯关游戏。图源：作者体验 增强内容体验的同时，在陈炜鹏看来， 底层技术足够通用、内容生成的门槛足够低 ，是激发用户创作欲、满足用户探索欲的前提。 陈炜鹏认为，支持 “许愿式创作”，是驱动用户创作的核心之一 。即便用户尚未形成成熟的创意、没有创作目的，也能通过描述大致的创作需求，生成互动内容。 比如，用户只需要输入“90年代TV”，Loopit的创作引擎也能在几分钟内完善创意，生成一个可以调频道的互动内容。 △许愿式创作。图源：作者体验 Loopit背后的互动内容创作引擎，是团队自研的Coding驱动多模态生成架构，支持涵盖语言、图片、语音、视频、3D等全模态的互动内容生成。平均经过3轮对话，用户就能创作出模态、交互形式较为复杂的内容。 据陈炜鹏介绍，这一套架构，本质上是一个通用的Coding Agent与一个通用的多模态Agent的组合，“这套技术实现的门槛非常高，Coding和多模态的生成都在互相约束”。 可以看见，互动内容平台，已经成为当下最火热的AI赛道之一。陈炜鹏认为， Loopit的差异化在于，产品更为通用。 “不少产品或聚焦在小游戏、社交等具体场景，吸引的也是某一圈层的用户。”他不希望在早期就将Loopit的定位限定“死”，“我们把底层能力做得足够通用、创作的门槛降到足够低，是为了让每个普通人的创意涌现出来。” 商业模式 陈炜鹏对我们坦言，现阶段对Loopit而言，谈商业化还为时尚早：“ 过早讨论一个社区型产品的商业化，是不专业的、不懂社区的行为。 ” 在陈炜鹏看来，产品仍在快速演进阶段，未来的商业模式很大程度上会与用户结构深度绑定，而当下的任何设计，都未必能完全匹配未来。 团队更关注的是另一件事：用户是否愿意在Loopit上持续停留，以及是否在这里产生足够深的体验。“只要用户的时间和体验深度成立，商业化的答案是可以被自然推导出来的。” Founder思考 过去分发的是信息，未来分发的是体验。 过去用户和内容的关系是观看，今天的关系变成了体验和参与。用户参与内容的形式又可以分成两种：一种是人参与内容，另一种是人与人通过内容产生连接。 AI时代，做70分但通用的产品，别做90分但垂直的产品。 做90分的产品是有代价的，你会过早收敛产品的形态。在技术不完全ready的情况下，做一个90分的垂类产品会错失未来智能增长红利。 大部分Agent看起来相似，真正拉开差距的是底层抽象能力。 底层抽象能力不仅决定了系统当前能完成多复杂的任务，也决定了未来是否具备持续扩展和演化的空间。 过早把产品边界定义得过于狭窄，往往会与未来技术的发展脱节。 在互动内容赛道中，如何定义边界、从哪些人群切入，本身仍然没有共识。 不少产品选择聚焦单一场景，例如小游戏或小发明。这种路径对技术能力的要求更集中，但也意味着对内容深度和完成度的预期更高，边界更容易被锁死。 Loopit则选择另一条路径——以“Make everything playable”为核心，构建一个通用的UGC表达平台。我们更看重底层能力的通用性，以及尽可能放大创作的可能性。 对于内容平台而言，真正重要的不是某一个具体场景，而是能否持续激发创意的涌现，从而不断产生让用户产生“Aha Moment”的内容。 产品内容越复杂，内容入口就要越简单。 很多早期用户规模不小的产品最终做不大，除了市场空间限制，一个重要原因是入口过于复杂。 好的内容平台往往遵循同一原则：把复杂性封装在内容里，而不是暴露在入口上。 每一代优秀的产品设计，本质上都是技术驱动下的抽象升级。例如Feed流的出现，让用户始终在同一个认知框架内完成消费与切换，从而降低使用成本、提升分发效率，并放大平台的整体规模。 在大模型时代，这一逻辑进一步成立：产品不再由功能定义，而是成为承接能力涌现的载体。 欢迎交流！
中国创新药企业近期相继交出2025年“成绩单”。记者注意到，一批具备硬核临床价值的国产创新药“大单品”竞相涌现，不仅成为企业盈利的核心支柱，更标志着中国创新药从研发驱动向商业化兑现的突围。成就一款创新药大单品的条件极为苛刻，既要产品本身具备极强的竞争力，也要身处于广阔的市场赛道，或者针对临床急需的未满足市场。如今，在一批国产创新药大单品已经“跑出来”的基础上，如何突破“专利悬崖”桎梏，持续打造下一批大单品，将成为行业迈向高质量发展的新命题。（证券时报）
文｜邱晓芬 编辑｜苏建勋 《智能涌现》独家获悉，自变量机器人已经于三月底至四月初完成近20亿元B轮融资，领投方为小米战投和红杉中国。 不久前，美团、阿里和字节分别在A轮、A+轮、A++轮领投或独投自变量机器人。截至目前，自变量已成为国内唯一一家同时被四家互联网大厂投资的具身智能企业。 对此，自变量方面暂无回应。 小米战投在具身智能机器人领域已落子，近两年公开的投资项目包括纬钛机器人（触觉传感）、曦诺未来（灵巧手）、萝博派对（本体）、章鱼动力（模型）。 除了对外投资布局，小米自己的机器人产品也正在快速推进中。不久前，2026年4月，小米机器人CyberOne已进入小米汽车工厂进行真产线实习，核心目标是跑通汽车制造中的柔性装配环节 。 在模型方面，2026年2月，小米也已经开源了视觉-语言-动作（VLA）模型 Xiaomi-Robotics-0。 有知情人士向《智能涌现》分析，不同于行业里“微调开源模型”的选择，自变量是国内极少数坚持完全自研具身智能基础模型的公司，并且一直坚持走端到端路线。 具体而言，在其自研的“WALL-A”模型中，自变量 将视觉、语言、触觉与动作信号，统一映射为一种连续的高维Token序列 。这些统一的语言会被放进单一的Transformer架构中，实现多模态联合输入与同步输出。 自变量联合创始人、CTO王昊去年年底接受《智能涌现》采访时曾表示，这种原生多模态的统一表征方式，有助于减少跨模态传递时衍生的信息损失问题，不仅能让机器人更直接感知物理世界，还能保证机器人在动态环境中实现感知、决策与操作的同步进行。 “‘微调’路线的问题在于，一旦上游不再开源，或者基础模型能力飞跃，可能会导致所有微调工作被颠覆，无法形成数据闭环和规模效应”，王昊表示。 而端到端统一架构，将为具身基础模型的scaling up奠定基础，未来，随着参数规模与高质量交互数据的显著增加，模型的泛化能力，尤其是零样本泛化将得到进一步加强。 在基础技术布局之外，今年以来，自变量在商业化方面也快速推进。 2026年3月， 自变量与58到家合作，推出了首个机器人进家庭的商业化保洁服务 ，将具身智能技术规模化引入民用家庭场景。近期，这一服务将在不同城市分别上线。 未来，依托58到家覆盖全国的“数字家庭场景库”，自变量的基础模型迭代将获取真实、多样化的数据来源，形成“落地即训练”的数据飞轮效应。 据《智能涌现》了解，除了家庭服务场景之外，自变量机器人未来还将进入工业制造、物流到养老场景，推动具身智能技术在真实场景中落地。 end
在A股结构性机会持续涌现的背景下，一些基金经理在一季度收缩了港股仓位，将更多的资金转向A股传统产业链，拥抱电力、矿产等AI依赖的底层资产。近期，平安基金、前海开源、华富基金、融通基金等多家公募披露了2026年一季度报告。从整体持仓动向来看，依托人工智能（AI）产业发展的电力、硬件等基础设施赛道，成为公募集体加仓的核心方向。此外，传统资源股也成为基金调仓的一个重要方向。（证券时报）