自变量机器人自研的 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，也是粤港澳大湾区第一个拿到备案的通用具身大模型，意味着这套面向机器人物理交互的大模型，拿到了合规上线运营的资质，能够在家庭服务、物流分拣等实体场景里合规落地使用。和普通只做文本、图片生成的大模型不一样，具身大模型要理解真实物理环境，接收视觉、触觉信号，直接输出机器人动作指令，安全风险点更多，所以备案之前要做完整的安全测评；自变量机器人这套 GreatWall 模型前后花了 5 个月安全评估，做了 20 万次以上语料和内容抽检，还完成 27148 道高风险拒答测试，覆盖数据安全、知识产权、隐私保护、内容风险拦截等项目，搭建起全链路安全管控机制。GreatWall 是一个多分支的模型体系，包含 WALL-B 世界统一模型、WALL-WM 世界模型、WALL-OSS 视觉语言动作 VLA 模型，主打跨场景通用能力，同一套模型可以适配家政服务、物流分拣这类差别很大的物理任务。整体来看，这次备案打通了通用具身智能商业化的合规门槛，给大湾区人形机器人、柔性机器人落地提供合规样板，后续企业可以依托备案资质，持续推进具身智能 MaaS 平台和场景项目规模化推广。
一、备案基础信息表
| 项目 | 详情 |
|---|---|
| 模型名称 | GreatWall 通用具身大模型 |
| 主体公司 | 自变量机器人科技（深圳）有限公司 |
| 备案属地 | 广东省（网信广东公示） |
| 备案时间 | 2026-11-11 公示 |
| 行业定位 | 大湾区首台完成备案的通用具身大模型 |
| 前置评估周期 | 5 个月 |
| 核心测评量 | ≥20 万次语料抽检，27148 条高风险拒答测试 |
二、GreatWall 系列模型分支清单
- WALL-B 世界统一模型：融合视觉、语言、触觉、动作、物理预测，机器人直接完成感知、决策、动作输出闭环
- WALL-WM 世界模型：侧重环境物理规律预测，预判物体运动、场景变化
- WALL-OSS（VLA 模型）：视觉 - 语言 - 动作模型，把自然语言指令转化成机器人操作动作
三、和普通文本大模型的核心区别
- 输出形式：普通大模型输出文字、图片；具身大模型输出机器人关节动作、轨迹指令
- 感知输入：除图文之外，额外接入触觉、力控、空间深度传感器数据
- 风险类型：除内容风险外，增加机器人误操作带来的物理安全风险
- 落地对象：服务机器人、分拣机器人、人形机器人、柔性作业机械臂
四、本次备案带来的产业影响
- 补齐通用具身智能合规短板，同类机器人模型有了可参考的备案路径
- 推动 AI 从线上内容生成，走向物理世界机器人实操应用
- 配合广东具身智能产业布局，加速 MaaS 具身智能平台、政企项目落地
- 标志国内具身智能从原型研发，逐步进入合规商业化阶段
【常见问题】
问题 1：自变量机器人通用具身大模型在广东备案的模型叫什么名字？
回答 1：自变量机器人通用具身大模型在广东备案的模型名称是 GreatWall，它也是粤港澳大湾区首个完成备案的通用具身大模型。
问题 2：自变量机器人 GreatWall 通用具身大模型备案前做了哪些安全评估？
回答 2：自变量机器人 GreatWall 通用具身大模型备案前历时 5 个月安全评估，完成 20 万次以上语料与内容抽检、27148 道高风险拒答测试，覆盖训练数据、知识产权、个人信息保护、风险拦截等维度。
问题 3：自变量机器人通用具身大模型和普通大模型有什么不一样，能用来做什么？
回答 3：自变量机器人通用具身大模型属于具身智能模型，不只处理图文，还能看懂物理环境、接收触觉传感信号，输出机器人动作，可用于家政服务、物流分拣等机器人作业场景。
【参考资料】
[2026-11-12]（粤港澳大湾区首个通用具身大模型完成备案）人民网深圳频道
[2026-11-12]（大湾区首家通用具身智能大模型完成备案）新华网客户端
[2026-11-12]（自变量机器人 GreatWall 通用具身大模型完成备案）新浪新闻
[2026-11-12]（自变量等 3 款 AI 大模型通过备案，广东备案大模型达 230 款）南都 N 视频
【免责声明】
本文内容为自变量机器人通用具身大模型广东备案公开信息整理，备案仅代表符合生成式 AI 备案管理要求，不代表模型性能、场景落地效果背书；具身智能属于前沿技术，物理场景作业依然存在技术不确定性，内容不构成项目投资、采购选型的直接决策依据，请结合实地测试评估。