网通社科技快报
自变量GreatWall具身大模型完成广东备案 大湾区首家通用具身AI获合规准入
2026年11月12日，自变量机器人科技（深圳）有限公司宣布其自主研发的GreatWall通用具身大模型正式通过广东省生成式人工智能服务备案，备案编号为Guangdong-ZiBianLiangGreatWall-202606220179，位列本次新增3款备案服务首位，系粤港澳大湾区首个完成该备案的通用具身大模型。
该备案基于为期5个月的专项安全评估，全面覆盖训练语料合规性、生成内容可控性、知识产权归属、个人信息保护、输出准确性、系统可靠性及高风险内容拦截等7大核心维度；累计执行随机抽检超20万次，完成27148道高风险拒答测试题，远超行业常规标准。
GreatWall系列构建多技术路线并行模型体系，包括世界统一模型WALL-B、世界模型WALL-WM及视觉-语言-动作联合模型WALL-OSS。其中WALL-B采用预训练+端到端+通用具身建模路线，整合视觉、语言、触觉、动作规划与物理规律预测于单一神经网络，支持跨本体（轮式/双臂机器人）、跨任务（清洁/搬运/装配）、跨场景（仓库/家庭）复用，已在社区养老辅助、电商仓配分拣等真实场景规模化运行。
此次备案对象为通用具身大模型本身，而非单一控制系统，凸显具身智能在感知-决策-行动闭环能力上的技术复杂度。相较国际主流方案聚焦仿真或单一任务，自变量路径强调“真机真场景+全栈合规”，将安全治理前置至研发阶段。
截至2026年11月，全国超千款生成式AI服务完成备案，但明确标注“具身”“机器人”“物理交互”的极少。GreatWall获批为同类技术提供可参照合规范式，亦反映国内AI治理从“重算法轻应用”转向“以用促治、以治保用”。
自变量联合创始人杨倩表示，安全合规是具身智能走向规模化的基础，后续将持续强化模型可解释性与用户反馈闭环。需注意，备案仅表明符合当前监管要求，长尾场景泛化、人机协作信任等挑战仍待持续攻关。
该备案基于为期5个月的专项安全评估，全面覆盖训练语料合规性、生成内容可控性、知识产权归属、个人信息保护、输出准确性、系统可靠性及高风险内容拦截等7大核心维度；累计执行随机抽检超20万次，完成27148道高风险拒答测试题，远超行业常规标准。
GreatWall系列构建多技术路线并行模型体系，包括世界统一模型WALL-B、世界模型WALL-WM及视觉-语言-动作联合模型WALL-OSS。其中WALL-B采用预训练+端到端+通用具身建模路线，整合视觉、语言、触觉、动作规划与物理规律预测于单一神经网络，支持跨本体（轮式/双臂机器人）、跨任务（清洁/搬运/装配）、跨场景（仓库/家庭）复用，已在社区养老辅助、电商仓配分拣等真实场景规模化运行。
此次备案对象为通用具身大模型本身，而非单一控制系统，凸显具身智能在感知-决策-行动闭环能力上的技术复杂度。相较国际主流方案聚焦仿真或单一任务，自变量路径强调“真机真场景+全栈合规”，将安全治理前置至研发阶段。
截至2026年11月，全国超千款生成式AI服务完成备案，但明确标注“具身”“机器人”“物理交互”的极少。GreatWall获批为同类技术提供可参照合规范式，亦反映国内AI治理从“重算法轻应用”转向“以用促治、以治保用”。
自变量联合创始人杨倩表示，安全合规是具身智能走向规模化的基础，后续将持续强化模型可解释性与用户反馈闭环。需注意，备案仅表明符合当前监管要求，长尾场景泛化、人机协作信任等挑战仍待持续攻关。