RoboScience 机器科学公司调研与技术介绍

一、公司核心概况

RoboScience（机器科学）是2024年12月注册成立、2025年3月正式运营的具身智能新锐企业，由AI领域泰斗吴恩达的门生归国创办，核心定位是打造全球领先的具身智能大模型与通用机器人系统，目标是构建一套适配任意任务、任意操作对象、任意机器人本体的通用智能底座，打破当前具身智能“定制化成本高、泛化能力弱”的行业瓶颈，推动通用机器人从实验室走向规模化商用。

成立仅1年多时间，公司凭借顶尖的技术团队与差异化的技术路线，已获得资本市场的高度认可，成为2025-2026年国内具身智能赛道最受关注的创业项目之一。

二、融资历程与资金用途

完整融资轮次明细

注：Pre-A轮融资由华兴资本担任独家财务顾问，三轮累计融资规模已超4亿元，是国内具身智能领域天使轮至Pre-A轮融资规模最大的初创企业之一。

三、核心团队：产学研资一体化的顶配阵容

RoboScience的核心竞争力，首先来自其兼具顶尖学术背景、大规模产业落地经验与商业化能力的复合团队，核心成员均来自全球顶级科研机构、AI巨头与机器人头部企业，实现了“算法-工程-产品-资本”的全链条能力覆盖。

核心创始人与高管

1. 田野 创始人兼CEO
   本科以专业第一毕业于中国科学技术大学物理学院，硕士毕业于斯坦福大学AI Lab，师从人工智能领域权威学者吴恩达；曾任苹果公司AI Platform技术负责人，是苹果总部最年轻的主任工程师之一。在苹果任职7年期间，田野主导开发了被誉为“苹果的PyTorch与CUDA”的AI核心基础设施平台、全球首个端云协同大模型推理系统Apple Intelligence，构建了覆盖超10亿用户、20亿设备的苹果全平台AI应用生态，在大规模端侧AI技术部署与商业化落地方面拥有行业顶尖的经验。
2. 邵林 联合创始人兼首席科学家
   现任新加坡国立大学计算机系助理教授，博士毕业于斯坦福大学AI Lab，师从机器人领域顶级学者Jeannette Bohg与计算机图形学泰斗Leonidas J. Guibas。邵林是全球具身操作领域的顶尖学者，其提出的UniGrasp深度神经网络架构已成为数据驱动灵巧手抓取的行业基准方法；2025年，其团队研发的跨实体灵巧抓取方法D(R,O)斩获ICRA机器人顶会“机器人操作与运动最佳论文奖”，是近五年来亚洲机构首次以第一单位身份获得该奖项。
3. 刘朋海 联合创始人
   曾任科沃斯集团副总裁，拥有超20年机器人产品开发与量产经验，从0到1构建了科沃斯完整的产品开发流程与供应链管理体系，主导过50余款消费级与工业级机器人产品的规模化落地，解决了初创企业“技术强、量产弱”的核心痛点。
4. 汪涛 联合创始人
   毕业于中国科学技术大学统计学专业，曾任商汤国香资本募资负责人，主导过数十亿规模产业基金的募资与落地，拥有超10年股权投资与投行经验，负责公司资本运作与产业资源整合。

四、核心技术体系：VLOA大模型双引擎架构

RoboScience的核心壁垒，是其自主研发的端到端VLOA（Vision-Language-Object-Action）具身智能大模型，创新性地打破了传统VLA（视觉-语言-动作）模型的泛化瓶颈，构建了“具身世界模型+具身操作大模型”的双引擎技术体系，是当前行业内唯一实现“跨机器人本体、跨操作对象、跨应用场景”通用适配的技术方案。

1. 技术底层逻辑：以物体轨迹为核心的统一范式

传统具身智能模型的核心痛点，是动作输出与特定机器人本体深度绑定，换一款机械臂、换一个操作对象、换一个场景就需要重新编程与训练，无法实现规模化落地。

RoboScience团队提出了全新的技术范式：具身操作的本质，是通过机器人动作改变物体在三维空间中的状态与运动轨迹。无论使用何种机器人本体、完成何种任务，其核心目标都是“让物体达到预期状态”。基于这一认知，团队以Object（物体轨迹） 为中间统一接口，构建了VLOA大模型的完整链路：

视觉+语言指令输入 → 任务规划层生成目标物体的运动轨迹 → 执行层将物体轨迹转化为对应机器人本体的动作指令

这一设计彻底解耦了“任务规划”与“机器人本体执行”，让一套模型可以适配任意品牌、任意自由度的机器人，无需重复训练，从底层解决了具身智能的泛化性难题。

2. 双引擎核心架构

（1）具身世界模型：构建万亿级数据护城河

具身智能发展的核心瓶颈之一，是高质量、多场景的操作数据极度稀缺。为解决这一问题，RoboScience构建了“真实数据集+自研仿真引擎”的双轨数据体系：

• 真实操作数据集：已积累超100万小时、以物体为中心的高维多模态真实操作数据，覆盖工业、餐饮、物流、家庭等主流场景；

• 自研多模态物理仿真引擎RoboMirage：这是公司专为具身智能训练打造的仿真平台，具备五大核心特性：

  1. 全物体类型兼容：支持刚体、1D/2D/3D可形变体、多关节结构的强耦合仿真，适配各类抓取、装配、操作任务；
  2. 高精度动力学模拟：实现无穿透、时间一致的接触力仿真，可捕捉动静摩擦、细微力变化等微观动力学细节，精度远超传统仿真工具；
  3. 工业级稳定性：依托隐式积分、凸优化等严格数学理论，彻底解决传统仿真的穿模、崩溃问题，满足工业级任务的长期稳定运行需求；
  4. GPU异构加速：充分利用GPU大规模并行能力，实现海量操作数据的并行生成与训练；
  5. 极简易用接口：采用Pythonic设计，提供友好的SDK，方便开发者快速集成与二次开发。

通过RoboMirage仿真引擎，公司已积累100亿次全空间物体操作数据，2026年的目标是将数据规模扩展至1万亿次，构建全球最大的具身操作数据集，形成难以复刻的技术护城河。

（2）具身操作大模型：端到端的通用任务执行

基于统一的物体轨迹接口与海量训练数据，具身操作大模型实现了三大核心能力突破：

• 全场景任务泛化：可理解自然语言指令，完成抓取、装配、分拣、烹饪、清洁等各类操作任务，无需针对单一任务做定制化开发；
• 全机器人本体适配：可无缝适配6轴/7轴协作机械臂、轮式移动机器人、人形机器人等各类硬件，仅需简单的本体参数配置即可完成适配；
• 高精度闭环控制：融合视觉感知与力觉反馈，实现0.1mm级的操作精度与0.1N级的力控精度，可满足3C电子精密装配、食品精细操作等严苛场景需求。

3. 核心技术优势对比

五、产品矩阵与应用场景

基于VLOA大模型核心技术，RoboScience构建了“通用智能底座+标准化硬件产品”的完整产品矩阵，覆盖从底层技术赋能到终端场景落地的全链条。

1. 核心产品矩阵

（1）VLOA具身智能开放平台

面向机器人厂商、行业集成商、开发者与科研机构开放的通用智能底座，提供标准化的API与SDK，支持快速将VLOA大模型集成到各类机器人产品中，为传统机器人赋予通用智能能力，无需企业投入巨额成本自研大模型。

平台已与国内多家机器人头部企业达成合作，实现了机械臂、移动机器人等产品的智能化升级。

（2）自研双臂协作机器人

公司推出的标准化硬件产品，也是用户图片中展示的核心落地产品，核心参数与特性如下：

• 机械结构：双7自由度仿生机械臂，无奇异点，全向覆盖三维空间，运动范围与灵活性远超传统6轴机械臂；
• 感知系统：融合双目视觉+六维力传感器，形成“视觉-力觉”闭环控制，不仅可精准识别物体，还能实时感知接触力，障碍物提前避让；
• 控制精度：操作精度达0.1mm级，力控精度达0.1N，可稳定搬运5kg以内的物体，适配精密操作与柔性操作场景；
• 智能能力：内置VLOA大模型，支持自然语言交互，开箱即用，无需额外编程与训练，可快速适配各类场景；
• 安全防护：通过CE安全认证，具备碰撞检测、急停保护等多重安全机制，可实现人机协同作业。

2. 核心落地应用场景

（1）餐饮服务场景

这是公司最先落地的场景之一，也是用户图片中展示的核心应用：搭载VLOA大模型的双臂机器人，可完成食材分拣、煎烤、夹取、摆盘、清洁等全流程餐饮操作，适配连锁餐饮、中央厨房、美食广场等标准化餐饮场景，解决餐饮行业用工难、标准化程度低的痛点。目前已与国内多家头部餐饮连锁品牌达成试点合作。

（2）工业制造场景

面向3C电子、汽车零部件、新能源等行业，提供精密装配、零部件分拣、焊接、检测等解决方案。通过VLOA大模型的泛化能力，可快速适配不同规格的工件与工序，无需针对每个工位做定制化开发，大幅降低工业自动化的落地成本，提升产线柔性。

（3）物流仓储场景

适配电商仓储、快递分拨中心的货物分拣、上下料、码垛、拆垛等场景，可自适应不同规格、不同材质的包裹与货物，解决传统物流机器人只能处理标准化箱体的痛点，提升仓储自动化的覆盖范围与效率。

（4）科研教育场景

面向高校、科研机构与职业院校，提供低成本、高开放性的具身智能科研与教学平台，配套完整的开发文档与课程体系，助力具身智能人才培养与学术研究。

（5）家庭服务场景

长期布局家庭服务场景，依托轻量化的端侧大模型部署能力，未来将推出适配家庭环境的通用服务机器人，实现清洁、物品取放、陪伴护理、老人助行等家庭任务，让通用机器人进入千家万户。

六、行业竞争力与发展前景

1. 核心行业竞争力

作为具身智能赛道的新锐企业，RoboScience相比行业玩家拥有四大不可替代的核心优势：

• 技术路线的颠覆性创新：行业内普遍采用“场景定制化”的VLA模型路线，而RoboScience率先提出以物体轨迹为核心的VLOA范式，从底层解决了通用机器人的泛化难题，走通了“一次训练、全场景适配”的技术路径，是行业内少数真正瞄准通用机器人的企业；
• 数据体系的长期壁垒：通过自研的RoboMirage仿真引擎，公司已实现百亿级操作数据的积累，2026年将突破万亿级，这一数据规模在全球具身操作领域处于领先地位，形成了难以复刻的技术护城河；
• 团队的复合能力闭环：行业内多数创业公司要么偏学术、缺乏大规模落地经验，要么偏硬件、缺乏大模型核心技术能力，而RoboScience团队实现了“顶尖学术能力+大规模AI落地经验+机器人量产能力+资本运作能力”的全链条覆盖，避免了“技术与落地脱节”的行业通病；
• 充足的资本储备：成立1年多累计融资超4亿元，投资方均为国内一线产业资本与财务投资机构，充足的资金储备可支撑公司长期的技术研发与规模化落地，无需为短期营收牺牲长期技术布局。

2. 行业价值与发展前景

当前全球具身智能产业正处于从“实验室演示”到“规模化商用”的关键拐点，核心制约因素就是泛化能力弱、落地成本高，而RoboScience的VLOA大模型技术，正是解决这一行业痛点的核心方案。

从短期来看，公司将聚焦工业、餐饮、物流等确定性场景，通过标准化的机器人产品与开放平台，实现规模化商用落地，验证技术的商业价值；从中长期来看，公司将持续深化VLOA大模型技术，推动通用机器人的技术迭代与生态建设，目标成为全球具身智能领域的核心基础设施提供商。

凭借顶尖的团队、颠覆性的技术路线与充足的资本支持，RoboScience有望成为中国具身智能产业的标杆企业，推动中国在通用机器人领域实现全球领先，让具身智能技术真正赋能千行百业。

七、风险提示

1. 技术落地风险：通用具身智能技术仍处于快速发展阶段，从实验室演示到大规模商用仍需跨越场景适配、成本控制、可靠性验证等多重门槛；
2. 行业竞争风险：当前具身智能赛道已吸引大量科技巨头与创业企业布局，行业竞争日趋激烈，公司需持续保持技术领先性；
3. 政策与合规风险：机器人与人机协同相关的行业标准、安全规范仍在完善过程中，可能对产品落地带来一定影响。