WALL-B

WALL-B 是自变量机器人于 2026 年 4 月发布的具身大模型，据九合创投与源码资本的描述，这是全球首个基于"世界统一模型（WUM）架构"的具身模型——区别于 VLA 模型拼接视觉、语言、动作模块的思路，它把所有能力放进同一个网络从零联合训练，被类比为 Apple Silicon 统一内存架构对 PC 的改造。

这套架构带来三个特征：原生多模态，模型看到杯子的同时就在准备伸手，且无需外部传感器即可内在感知自身空间尺寸；理解物理规律，比如能推断悬空在桌沿外的盘子会掉落摔碎，从而支撑从未去过的家庭里的零样本泛化；以及自我进化——任务失败后调整策略再试，成功经验直接更新进模型参数，无需返回实验室。 在自变量的产品线上，WALL-B 是 2024 年底发布的 WALL-A 之后的架构重写，团队正是在与 58 同城合作把机器人送进真实家庭的过程中看到了 VLA 的天花板。