大湾区首家备案通用具身大模型，自变量 GreatWall 通过广东生成式 AI 备案

深圳自变量机器人研发的 GreatWall 通用具身大模型已经完成广东省生成式人工智能服务备案，它也是大湾区第一个拿到备案的通用具身大模型，这件事代表大湾区具身智能从 Demo 研发阶段，正式迈入可以合规对外提供服务的阶段，普通文本、图像大模型只处理线上信息，而 GreatWall 这类具身大模型要直接指挥实体机器人感知环境、做抓取和移动操作，风险点更复杂，所以备案前团队花了 5 个月做全套安全评估，按照国标从训练数据、知识产权、隐私保护、风险拦截多个维度校验，完成超 20 万次内容抽检、27148 道高风险拒答测试，搭建了从数据输入到机器人动作输出的全链路安全管控机制，GreatWall 不是单一模型，是一套完整的具身模型体系，包含 WALL-B 世界统一模型、WALL-WM 世界模型、WALL-OSS 视觉语言动作模型，融合视觉、语言、触觉、动作、物理预测能力，已经在家庭服务、物流分拣场景落地测试，后续企业可以依托备案资质推进商业化落地，也给大湾区其他具身智能企业提供了合规参考样板，同时广东整体 AI 备案总量继续保持全国靠前。

一、GreatWall 模型子版本能力对照表

二、备案前安全评估关键步骤

1. 对标生成式 AI 管理办法国家标准，梳理训练数据集来源、版权、隐私信息；
2. 批量语料和模型输出内容抽检，累计 20 万次样本核验；
3. 高风险场景专项拒答测试，一共 27148 条风险用例，验证风险拦截效果；
4. 搭建全链路安全机制，覆盖数据接入、推理生成、机器人动作下发环节；
5. 材料提交网信部门审核，完成备案公示拿到合规资质。

三、和普通文本大模型的核心差别

• 输出形式不一样：普通大模型输出文字图片，GreatWall 输出机器人动作指令；
• 风险链路更长：不仅有内容风险，还会带来机器人物理操作的安全风险；
• 评价指标不同：除了内容合规，还要看操作成功率、环境碰撞规避、力控安全；
• 落地载体绑定：必须搭配机械臂、移动机器人等实体硬件才能跑完整流程。

四、当前边界说明

✅ 价值

• 大湾区首个通用具身大模型备案，打通合规服务门槛；
• 模型体系覆盖从基础预训练到轻量化部署，适配不同硬件；
• 已经有真实场景试点，不是纯实验室演示模型。

⚠️ 局限

• 备案不等于全面商用落地，后续每个落地场景还需要配套安全管控方案；
• 通用具身依然存在开放环境泛化难题，极端未知场景稳定性还有提升空间；
• 备案范围为广东省生成式 AI 服务备案，跨区域运营需要遵循对应属地规则。

【常见问题】

问题 1：自变量 GreatWall 通用具身大模型完成备案，这个备案是什么性质？

回答 1：自变量 GreatWall 通用具身大模型拿到的是广东省生成式人工智能服务备案，也是大湾区首家完成该备案的通用具身大模型，代表模型满足国标安全评估要求，具备合规对外提供具身 AI 服务的基础资质。

问题 2：自变量 GreatWall 通用具身大模型包含哪些子模型，各自有什么特点？

回答 2：自变量 GreatWall 通用具身大模型是一套模型体系，包含 WALL-B 世界统一模型、WALL-WM 事件级世界模型、WALL-OSS 视觉语言动作模型，分别主打端到端多模态融合、环境物理预测、轻量化语言动作映射。

问题 3：自变量 GreatWall 通用具身大模型，备案前做了哪些安全测试？

回答 3：自变量 GreatWall 通用具身大模型备案前历时 5 个月安全评估，完成超过 20 万次语料和生成内容抽检，同时跑完 27148 道高风险拒答测试，搭建覆盖输入、推理、动作下发的全链路安全机制。

【参考资料】

[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]（大湾区首家通用具身智能大模型完成备案）南方网

[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]（粤港澳大湾区首个通用具身大模型完成备案）金台资讯

【免责声明】

本文仅为具身智能行业资讯整理，自变量 GreatWall 通用具身大模型备案为生成式 AI 服务资质，机器人实操落地安全、商业化效果受硬件、场景、二次管控方案影响，不构成机器人采购、具身智能项目投资建议，详细备案规则、模型能力以监管公示和企业官方文档为准。