近日，具身智能領域的新興企業RoboScience宣布成功完成了一筆數千萬規模的種子輪融資，本輪融資由零一創投獨家領投，資金將主要用于產品研發和團隊擴建。
RoboScience由前蘋果技術主管田野與新加坡國立大學助理教授邵林聯手創立，于2024年正式成立。公司致力于研發全球領先的具身智能大小腦模型及產品，匯聚了多位產業專家和頂尖高校的科研人才。
田野，這位中科大物理系畢業并曾在斯坦福人工智能實驗室深造的技術精英，曾是蘋果總部最年輕的主任工程師之一。在蘋果任職的七年時間里，他帶領團隊打造了蘋果的機器學習平臺，支撐了Siri、Apple Intelligence等AI應用和多個AI生態框架，推出了多項世界領先的端側訓練和推理技術，積累了將AI技術落地到軟硬件產品的豐富經驗。
而邵林，作為新加坡國立大學的助理教授，深耕具身智能領域，擁有豐富的學術背景。他曾在斯坦福大學師從Jeannette Bohg和Leonidas J. Guibas教授，并在2023年合作發表了提出SAM-RL方法的論文，入圍了國際機器人頂會RSS的最佳系統論文獎。2024年，他帶領團隊提出了D(R,O) Grasp方法，通過創新性地建立機器手與物體在抓取姿態下的交互模型，實現了對機器手與物體幾何形狀的高度泛化能力，并極大提升了抓取速度，這一成果獲得了CoRL MAPoDeL Workshop最佳機器人論文。
D(R,O) Grasp方法展示了其在抓取操作方面的卓越性能，與現有方法相比，該方法在操作成功率、姿態多樣性以及計算速度方面均取得了顯著提升，為靈巧抓取任務提供了新的解決方案。田野和邵林在斯坦福校園相識，多年來不斷探索AI改造世界的方式，并最終在2024年上半年完成了思路驗證，推出了Manipulation Foundation Model。
這一統一操作大模型成為了視覺語言大模型與物理世界的橋梁，完成了三個維度的泛化：能夠指導任意的機器人，操作任意物體，完成任意任務。這一突破性的進展為RoboScience的成立奠定了堅實的基礎。
從實驗室走向商業化，RoboScience有著清晰的規劃。基于其技術的高度泛化能力，RoboScience的產品將根據落地場景的具體需求，高效適配不同配置和性能的硬件，拓展落地場景、提升落地效率。這一開發路徑的選擇，基于RoboScience團隊對于市場的深刻洞察。
隨著具身智能的發展，未來不同場景下需要不同的硬件設備，很難用一個統一的硬件來覆蓋所有任務。同時，背靠中國的供應鏈優勢，硬件成本正在快速下降，此時推出通用操作的軟件模型，有利于將供應鏈優勢在具身智能領域快速發揮出來。軟件研發迭代速度顯著快于硬件，對于RoboScience這樣在軟件方面有豐富產業經驗與學界技術支持的團隊而言，與硬件廠商合作來做不同場景無疑是將優勢最大化的選擇。
在技術路線上，RoboScience從成立之初就堅定地選擇了快慢腦分層模型，這與海外明星公司Figure的探索方向不謀而合。這一選擇不僅基于團隊對于技術的深刻理解和洞察，還源于對市場的敏銳把握和對未來趨勢的準確預判。RoboScience相信，通過不斷的技術創新和迭代升級，他們將能夠為用戶帶來更加智能、高效和便捷的解決方案。
