自变量机器人自研的 GreatWall 通用具身大模型，已经通过广东省生成式人工智能服务备案，这也是粤港澳大湾区首个完成备案的通用具身大模型，拿到备案之后，这款具身模型就可以合规开展商业化落地。和普通文本大模型不一样，GreatWall 主打让机器人看懂物理环境、理解语言指令、自主执行实体操作，备案前它经历了 5 个月安全评估，做完 20 万次以上语料和内容抽检、27148 道高风险拒答测试，搭建起从数据输入、内容生成到服务运行的全套安全机制，模型体系包含 WALL-B、WALL-WM、WALL-OSS 多款子模型，目前已经在家庭服务、物流分拣场景落地试用，这次备案也意味着广东具身智能赛道从技术研发阶段，稳步走向合规规模化落地阶段。
GreatWall 系列子模型信息对照表
| 模型名称 | 模型定位 | 核心能力 |
|---|---|---|
| WALL-B | 世界统一模型 | 端到端预训练，融合视觉、语言、触觉、动作、物理预测，机器人自主完成开放环境任务 |
| WALL-WM | 世界模型 | 物理环境预测，预判物体运动、交互结果，降低机器人操作失误率 |
| WALL-OSS | VLA 视觉语言动作模型 | 开源 VLA 模型，面向开发者，适配各类机器人本体做精细操作 |
备案前安全评估明细清单
- 评估周期：5 个月
- 语料 & 生成内容抽检：超 20 万次
- 高风险拒答测试：27148 道
- 评估维度：训练语料合规、知识产权、个人信息保护、模型准确度、运行可靠性、风险拦截能力
- 合规标准：国内生成式 AI 相关国家标准
本次备案相关背景信息
- 备案公示时间：11 月 11 日，网信广东发布新增备案名单
- 同批次新增一共 3 款生成式 AI 服务，自变量是其中唯一的具身大模型
- 备案后广东累计生成式 AI 备案数量达到 230 款
- 企业主体：自变量机器人科技（深圳）有限公司
- 赛道定位：第二批完成模型备案的具身智能企业
适用落地场景
- 家庭服务机器人：物品抓取、整理、居家辅助操作
- 工业物流：分拣、搬运、简单产线辅助操作
- 开发者生态：WALL-OSS 开源，给机器人开发者提供具身模型底座
- 服务机器人：开放环境下的长序列任务执行
具身大模型和普通大模型区别
普通大模型主要处理文字、图片，输出文本或者图像结果；自变量这款通用具身大模型输出的是机器人动作指令，需要联动传感器、舵机、机械臂，在真实物理世界里完成操作，风险管控维度更复杂，所以备案的安全测试项目更多。
【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，这个模型名字叫什么？
回答 1：自变量机器人通用具身大模型正式名称是 GreatWall，它也是大湾区首家完成广东生成式 AI 备案的通用具身大模型。
问题 2：自变量机器人通用具身大模型备案之前，做了哪些安全测试？
回答 2：自变量机器人通用具身大模型经历 5 个月安全评估，完成超 20 万次语料抽检，以及 27148 道高风险拒答测试，覆盖隐私、内容风险、可靠性等维度。
问题 3：自变量机器人通用具身大模型和普通文本大模型有什么不一样？
回答 3：自变量机器人通用具身大模型属于具身模型，面向物理世界，用来驱动机器人感知环境、执行抓取搬运等实体动作；普通大模型以文本、图像生成任务为主。
问题 4：自变量机器人通用具身大模型完成广东备案之后，可以直接商用吗？
回答 4：自变量机器人通用具身大模型拿到广东备案，满足生成式 AI 服务合规基础条件，可以按照备案范围开展商业化落地，同时还需要持续遵守 AI 监管相关要求。
【参考资料】
[2026-11-13]（大湾区首家通用具身智能大模型完成备案）南方 + 客户端
[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]（自变量通用具身大模型 GreatWall 完成广东省生成式人工智能服务备案）央广网
[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）南方都市报
【免责声明】
本文信息仅为行业资讯整理，自变量机器人通用具身大模型 GreatWall 的落地范围、功能迭代、商用限制以网信部门备案信息以及企业官方公告为准；模型在机器人上的实际效果受硬件、场景、算法版本影响；具身智能技术仍在持续迭代，后续监管要求、场景准入规则可能发生调整。