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RoboScience 的技術路線聚焦于機器人與物理世界交互的本質。
作者丨張 賢
編輯丨高景輝
AI 科技評論獨家獲悉,RoboScience 機器科學于近日完成十億元 A 輪融資,投資方包含多家國內外知名產業巨頭及一線財務機構。本輪融資將用于持續深化其核心的 VLOA 大模型技術,以及推進自研機器人本體的工程化與量產,加速通用具身智能解決方案的規模化落地。
消息人士透露,RoboScience 的新一輪融資也接近完成,投資方包括互聯網產業資本、國家隊基金及頂級財務機構。
2026年,具身智能已進入從實驗室走向產業化的關鍵節點,但泛化性仍是行業共同的挑戰。傳統「一機一策」、接近工業自動化的操作執行方案,無法應對動態復雜場景的挑戰,這一難題制約著具身智能實現真正的規模化及產業化。
以打造通用具身大模型為目標,RoboScience 的技術路線聚焦于機器人與物理世界交互的本質。團隊自主研發的 VLOA(Vision-Language-Object-Action)大模型,由具身世界模型與通用操作模型深度融合,旨在打造一個適用于任何任務、任何對象、任何機器人的跨實體通用具身智能系統。
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VLOA 大模型創新性地引入 Object Trajectory 作為中介接口,并以物體的連續3D點云軌跡進行表征。上層具身世界模型負責認知和預演物理軌跡,下層通用操作模型負責將軌跡轉化為不同機器人的物理控制信號,實現了高層語義與底層物理規律的完美解耦,并分別用海量互聯網視頻及仿真數據進行預訓練。
RoboScience 構建的具身世界模型是以物體交互為中心,面向三維動態場景,核心并不是在 VLA 之上外掛一個視頻生成模塊,不需要渲染宏大的世界,也不需要到像素級別,而是圍繞具身操作所需的物體級狀態、三維軌跡、接觸關系和物理因果變化構建世界模型,并與通用操作模型、執行層形成統一閉環。相比當前以視頻預測為中心的世界模型路線,RoboScience 的架構更接近機器人真實執行所需的底層表示,可以實現跨物體、跨任務、跨場景、跨機器人本體的通用泛化能力。
VLOA 具身世界模型的預訓練基于海量互聯網視頻數據。通過全自動數據標注及清洗 pipeline,團隊已積累數百萬小時以物體為中心的高維多模態操作相關數據集(數千萬 video clips),并以每周數十萬小時的速度增長,目標在 2026 年構建上千萬小時的全球領先數據集。
VLOA通用操作模型則通過「物理引擎-仿真數據-端到端訓練」的高效閉環,解決泛化性與靈巧操作難題。模型可支持剛體、鉸鏈體、1D/2D/3D 可形變體等全空間物體的各類操作任務;支持跨本體,支持不同類型的各種機器人及末端執行器;支持閉環操作(closed-loop);支持含視覺、觸覺、力覺等多模態感知數據。
作為通用操作模型學習物理規律的基礎,RoboScience 通過自研多模態物理引擎積累了數百億次高質量 manipulation 操作軌跡數據集,2026 年目標是構建超過 1T 高質量 manipulation 操作軌跡數據集(1萬億次全空間物體的 manipulation 操作軌跡數據)。
以抓取操作為例,RoboScience 首席科學家邵林團隊已在世界頂尖學術會議發表兩項領先成果,為通用操作模型奠定技術基礎:通用靈巧抓取框架 D(R,O)Grasp 創新性地構建機器人與物體的交互統一表示,實現用同一個 AI 模型支持多種不同的靈巧手抓取操作,榮獲ICRA 2025 機器人操作與運動最佳論文獎(近5年亞洲唯一)。團隊最新研究 T(R,O)Grasp 已入圍 ICRA 2026,超過1B參數量的操作大模型可以支持 5 FPS 實時動態交互,并在多種智能體上取得 94.83% 的平均抓取成功率,刷新了跨智能體靈巧抓取的全球 SOTA。
據悉,RoboScience 將于近期發布自研機器人本體,為 VLOA 大模型在真實世界規模化落地提供物理載體。
RoboScience機器科學致力于構建全球領先的具身智能大模型及本體產品,未來將推動適用不同場景的機器人本體廣泛應用于零售、物流、工業與家庭等領域,提供安全、智能的解決方案。
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