财湃新闻 广东省网信部门公布新一批生成式人工智能服务备案信息，自变量机器人研发的通用具身大模型GreatWall顺利通过备案，这也让该企业成为粤港澳大湾区首家完成此类具身大模型备案的市场主体。此次备案的落地，标志着大湾区在具身智能领域的合规化发展迈出了关键一步，相关技术的商业化落地也获得了明确的合规支撑。

全流程安全评估筑牢合规基础

　　在正式提交备案申请前，GreatWall模型已经完成了为期5个月的系统性安全评估工作，评估范围覆盖训练语料合规性、生成内容安全性、知识产权保护机制以及个人信息防护能力等多个核心维度。整个评估过程中，技术团队累计完成超过20万次语料与生成内容的随机抽检，同时完成27148道高风险拒答专项测试，逐一排查各类潜在的安全风险点，确保模型运行全程符合相关监管要求。

　　不少行业从业者关注，具身大模型直接对接物理世界的各类操作场景，其安全评估标准是否会比普通内容生成类大模型更为严格，相关测试环节是否覆盖了机器人在实际作业中可能遇到的各类突发状况，这些问题也成为行业后续推进同类模型备案过程中普遍关注的方向。

多模态融合架构覆盖多元能力

　　据了解，GreatWall系列模型并非单一的技术产品，而是包含世界统一模型WALLB、世界模型WALLWM、视觉语言动作模型WALLOSS等多个不同定位的模型矩阵。其中核心的WALLB模型打破了传统技术模块拼接的思路，把视觉识别、语言理解、触觉感知、动作控制和物理规律预测等多种能力融合到同一体系当中，相当于给机器人装上了能同时看懂环境、听懂指令、感知触感、做出动作还能预判物理变化的“综合大脑”。

　　这套融合架构可以支撑机器人自主理解所处的周边环境，独立完成指定的操作任务，相关能力还能在不同类型的任务和应用场景之间直接复用，不需要针对每一个新场景单独重新训练模型，大幅降低了技术落地的适配成本。

多场景规模化应用已落地推进

　　截至目前，GreatWall系列相关模型已经在家庭服务、物流分拣等多个真实线下场景中实现了规模化落地应用。在家庭服务场景里，搭载该模型的机器人可以自主识别家中的各类物品，完成整理收纳、物品递送等日常服务工作，还能根据家庭环境的变化自主调整行动路径，避开各类障碍物。在物流分拣场景中，机器人可以快速识别不同规格、不同摆放位置的包裹，自主完成抓取、分类、投放等全流程分拣操作，适配不同规模的分拣场地作业需求。

　　随着备案的正式完成，后续该系列模型的落地场景还将进一步拓展，相关技术的应用边界也会随着实际作业数据的不断积累持续拓宽。