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　　当一个全新的赛道出现时，技术路线的战略决策同样关键。同样作为具身智能行业炙手可热的独角兽明星，自变量坚定地选择通用基础模型路线。这样的路径背后，是创始人&CEO王潜对于机器人的赛道的基础判断：“过去80年机器人行业的尝试之所以全部失败，是因为都走了专用模型的道路。而大模型带来的思维范式转变在于，用同样的预算训练一个通用模型，效果会远超训练一个专用模型。其核心原理在于，通用模型通过跨任务学习能够捕捉到不同任务之间的共性规律（如物理原理、基础逻辑等），当这些底层认知被内化后，即使面对特定领域的专项任务，模型也能展现更强的泛化能力。”这解释了为何自变量放弃短期场景适配，选择构建具身智能的“元能力”，而这种“先通识后专精”的学习路径，正在颠覆传统“聚焦单一任务”的AI开发范式。