投资界（ID：pedaily2012）3 月 31 日消息，近日，具身智能公司「RoboScience」（北京机科未来科技有限公司）宣布完成数千万种子轮融资，由零一创投独家投资。本轮融资拟用于产品研发和团队搭建。

「RoboScience」成立于 2024 年，由前苹果技术主管田野与新加坡国立大学助理教授邵林共同创立，携手产业专家、顶尖高校科研人才打造全球领先的具身智能大小脑模型及产品。

公司创始人兼 CEO 田野，曾以专业第一从中科大物理系毕业，后赴斯坦福人工智能实验室深造，师从吴恩达。田野曾是苹果总部最年轻的主任工程师之一。在苹果的 7 年时间中，他作为技术主管，带领团队打造了苹果的机器学习平台，支撑了相机、Siri、Apple Intelligence 等 AI 应用和 CoreML、ARKit、Vision Framework、NLP framework 等 AI 生态框架，推出多项世界领先的端侧训练和推理技术，服务了数亿用户和数十亿设备，具有把 AI 技术落地到软硬件产品的丰富经验。

另一创始人兼首席科学家邵林，目前于新加坡国立大学担任助理教授，深耕具身智能领域。此前，邵林博士毕业于斯坦福大学，师从 Jeannette Bohg 和 Leonidas J. Guibas 教授。2023 年，邵林合作发表的论文提出 SAM-RL 方法，有效解决了对世界进行高效建模的问题，入围了国际机器人顶会 RSS 的最佳系统论文奖。2024 年，邵林带领团队提出了 D ( R,O ) Grasp 方法，通过创新性地建立机器手与物体在抓取姿态下的交互模型，成功实现了对机器手与物体几何形状的高度泛化能力，并极大提升了抓取速度，重塑了跨智能体灵巧手抓取，获得 CoRL MAPoDeL Workshop 最佳机器人论文。

D ( R,O ) Grasp 整体框架

相识于斯坦福校园，田野与邵林在过去数年间不断探索 AI 改造世界的方式。经过多年的思考与验证，两人发现大规模预训练的方式不仅可以在自然语言领域成功，也可以赋予机器人通用操作的能力。

2024 年上半年，田野与邵林完成了思路验证，推出了 Manipulation Foundation Model。该统一操作大模型成为了视觉语言大模型与物理世界的桥梁，完成了三个维度的泛化：指导任意的机器人，操作任意物体，完成任意任务。

比如，在抓取操作方面，与现有方法基于特定物体和特定机器手不同，该方法在操作成功率、姿态多样性以及计算速度方面均取得了显著提升，为灵巧抓取任务提供了新的解决方案。

以该方法为起点，RoboScience 由此成立。

技术路线上，RoboScience 从成立之初就坚定地选择做快慢脑分层模型，这与海外明星公司 Figure 的探索方向不谋而合。另一明星公司 Physical Intelligence 最新发布的模型也从端到端 VLA 模型转为了分层模型。田野直言，" 尽管中间有很多别的技术方向都在出来，但我们一直坚持的就是快慢脑，也就是执行与规划分层、两者各自通用。最近各公司的新进展，一方面我们有了压力和动力，另一方面也让我们不断坚持的这个方向有了更多认同的声音。"

RoboScience 已建立规模化获取并使用仿真数据、视频数据和真实数据的系统，覆盖了日常生活中可见的各种类型及各种维度的物体和任务，提升了数据质量，降低了数据成本。

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