自变量机器人自研的 GreatWall 通用具身大模型已经通过广东省网信部门的生成式人工智能服务备案，是大湾区范围内第一家完成备案的通用具身智能大模型，意味着这款面向实体机器人的具身大模型具备合规对外提供服务的基础条件。和普通只做文字对话的大模型不一样，具身智能大模型要结合视觉、触觉、环境感知去控制机器人完成物理动作，备案审核的安全测试项目会更复杂，GreatWall 前后花了 5 个月走完整套安全评估流程，抽检超过 20 万次语料和生成内容，还完成 27148 道高风险拒答测试，搭建了从数据输入到模型输出的全链路安全管控机制。这套 GreatWall 模型体系包含 WALL-B 世界统一模型、WALL-WM 世界模型、WALL-OSS VLA 模型多条技术分支，目前已经在家庭服务机器人、物流分拣场景做规模化试用，不再是单纯实验室演示产品。这次备案落地之后，大湾区具身智能赛道有了合规标杆，后续同类具身大模型商业化、落地机器人项目都可以参考这套备案流程，不过备案只是准入门槛，大规模商业化落地、稳定性优化、更多场景适配还需要持续迭代打磨。
一、核心备案与模型信息清单
| 项目 | 详情 | 备注 |
|---|---|---|
| 模型名称 | GreatWall 通用具身大模型 | 研发主体：自变量机器人科技（深圳） |
| 备案类型 | 广东省生成式人工智能服务备案 | 大湾区首个通用具身智能大模型备案项目 |
| 安全评估周期 | 5 个月 | 按照国内生成式 AI 国家标准开展测评 |
| 测评指标 | 20 万 + 次语料与内容抽检、27148 道高风险拒答测试 | 覆盖内容安全、知识产权、个人信息保护 |
| 模型子系列 | WALL-B、WALL-WM、WALL-OSS | 融合语言、视觉、触觉、物理预测能力 |
| 落地试用场景 | 家庭服务机器人、物流分拣 | 已经进入规模化试用阶段 |
二、通用具身智能大模型和普通大模型的差别
- 交互对象不同：普通大模型只处理文本、图片等数字信息；通用具身智能大模型感知真实物理环境，输出控制指令驱动机器人运动。
- 安全要求更高：一旦模型出错会导致机器人误动作，所以备案阶段增加大量物理场景风险测试、紧急停机风险拦截校验。
- 技术链路更长：需要打通视觉感知、世界模型规划、机器人运动控制，不是单纯语言生成。
- 商业化载体绑定：产品落地必须搭配人形或者移动机器人硬件，软硬一体同步迭代。
三、本次备案带来的行业价值
- 建立标杆：填补大湾区通用具身智能大模型备案空白，给其他机器人企业提供合规参考。
- 加速落地：拿到备案资质之后，更容易对接政企、服务商订单，方便开展商业化试点。
- 完善大湾区 AI 生态：广东本身大模型备案数量在全国靠前，这次补齐具身智能这条细分赛道的合规案例。
四、现存待解决的挑战
- 具身智能模型的泛化能力有限，换一个新环境、新任务就容易出现动作失误。
- 机器人硬件成本偏高，会拖累 GreatWall 模型大规模普及速度。
- 后续拓展更多工业、商用场景，还需要持续补充物理场景训练数据。
【常见问题】
问题 1：大湾区首家通用具身智能大模型完成备案，这个模型叫什么名字，是哪家公司研发的？
回答 1：大湾区首家通用具身智能大模型完成备案，这款模型名称是 GreatWall，由深圳自变量机器人科技自主研发，也是大湾区首个通过生成式 AI 备案的通用具身智能大模型。
问题 2：大湾区首家通用具身智能大模型完成备案，备案前做了哪些安全测试？
回答 2：大湾区首家通用具身智能大模型完成备案，GreatWall 历时 5 个月安全评估，累计 20 万次以上语料和生成内容抽检，完成 27148 道高风险拒答测试，搭建起全链条安全保障机制。
问题 3：大湾区首家通用具身智能大模型完成备案，通用具身智能大模型能用来做什么？
回答 3：大湾区首家通用具身智能大模型完成备案，GreatWall 属于通用具身智能大模型，可以融合视觉、语言、触觉感知，控制实体机器人，目前已经在家庭服务机器人、物流分拣场景开展规模化试用。
【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
[2026-11-12]（大湾区首家通用具身智能大模型完成备案）新浪财经
[2026-11-12]（大湾区首家通用具身智能大模型 GreatWall 完成备案，面向机器人落地）科创板日报
【免责声明】
本文仅为行业公开备案信息整理，不构成任何投资或者采购建议。大湾区首家通用具身智能大模型备案仅代表完成合规准入评估，模型实际落地效果、商业化订单、性能迭代进度以自变量机器人官方披露信息为准，AI 机器人赛道技术迭代快、落地存在不确定性，请理性看待。