近日，云九资本早期投资企业「辉羲智能」与「自变量机器人」完成联合技术验证。双方已完成自变量开源具身智能基础模型Wall-OSS-0.5与光至R1芯片的端侧适配验证。此次验证聚焦前沿具身智能模型在大算力计算平台上的高效部署，进一步验证了国产具身智能模型与国产大算力芯片之间的协同可行性，为具身智能自主可控和规模化落地提供了新的实践样本。
云九资本曾于2022年投资辉羲智能天使轮及天使+轮，是其最早的机构投资人之一。
Wall-OSS-0.5是自变量面向开发者开源的具身智能基础模型。区别于绝大多数需要后训练微调才能有效执行任务的VLA模型，Wall-OSS-0.5率先实现预训练后直接部署到机器人，无需针对特定任务做专项微调，就可比肩其他模型后训练的效果。在十余个真实机器人任务上的对比测试中，Wall-OSS-0.5在操作、推理类任务上均领先π0.5等同类开源模型，在操作类任务上的优势尤为突出。
具身智能从实验室走向真实场景应用，离不开模型、芯片、工具链与本体之间的系统协同。机器人要在真实物理世界中完成感知、理解、推理和执行，不仅依赖Wall-OSS-0.5这样的前沿具身模型，也需要端侧算力平台提供低延迟、高能效、高稳定性的推理支撑。模型能否高效运行在端侧芯片上，正在成为具身智能从技术演示走向产品部署的关键环节。
作为本次技术验证的算力底座，光至R1芯片面向具身智能、智能驾驶与边缘推理等场景打造，具备500+ TOPS AI算力，可为高性能本地智能计算提供大算力支撑，并依托自研工具链与完善的软件栈，为模型迁移、编译优化、运行部署和性能调优提供工程化支持。
在此次适配过程中，端侧算力平台对前沿模型的响应速度成为关键。辉羲仅由一名工程师用2天完成初步适配，并在一周内完成调优及规模化复制，验证了光至R1芯片在关键算子适配、端侧运行验证和工具链复用方面的效率优势。这将为机器人企业评估和部署新模型、新算法提供更高效、可复用的工程路径。
面向真实机器人场景，Wall-OSS-0.5的端侧运行不仅需要完成模型迁移，更需要在推理效率、精度表现与部署稳定性之间取得平衡。基于对先进模型和主流开发框架的兼容，光至R1芯片支持开发者更顺畅地完成模型在国产芯片平台上的迁移、调试与优化。同时，光至R1芯片支持多种数据精度形式，可根据不同终端形态、算力预算和应用需求提供更灵活的部署选择，为后续更长任务、更复杂交互和更真实场景中的应用验证提供关键支撑。
此次联合技术验证的意义，不止于完成单一模型在端侧芯片上的适配运行，更在于进一步验证了国产具身智能模型与国产大算力平台之间的工程协同能力。随着具身智能从模型突破走向工程化落地，模型、芯片、工具链与本体之间的适配效率，将直接影响技术进入真实场景的速度。未来，辉羲智能将与自变量机器人继续推进前沿具身模型在端侧算力平台上的部署验证，并携手更多产业链伙伴，推动国产软硬协同生态加速成熟，为具身智能自主可控和规模化应用提供更坚实的技术支撑。
关于辉羲智能
辉羲智能由清华背景的顶尖专家团队创立，创始团队具备多次原创AI计算平台大规模量产落地经验。成立三年，公司已实现大算力端侧旗舰芯片R1的成功流片与量产交付，率先在具身智能领域走通“芯片-平台-产品”的全栈自主国产化路径。辉羲智能致力于成为全球领先的具身智能AI计算平台供应商，以卓越算力促进人工智能发展。