機(jī)器人前瞻(公眾號(hào):robot_pro)
作者?|??許麗思
編輯?|??漠影
機(jī)器人前瞻7月30日?qǐng)?bào)道,今天,具身智能公司 RoboScience宣布已完成近2億元天使輪融資,由京東領(lǐng)投,招商局創(chuàng)投、商湯國(guó)香資本跟投,老股東零一創(chuàng)投繼續(xù)追投,慕石資本擔(dān)任本輪獨(dú)家財(cái)務(wù)顧問(wèn)。
RoboScience注冊(cè)成立于 2024 年 12 月底,從今年3月開(kāi)始正式運(yùn)營(yíng),在本輪融資前已完成了數(shù)千萬(wàn)元種子輪融資,由零一創(chuàng)投獨(dú)家投資。
創(chuàng)始人兼 CEO 田野本科畢業(yè)于中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)物理學(xué)院,碩士畢業(yè)于斯坦福大學(xué) AI Lab 并師從吳恩達(dá),曾任蘋(píng)果公司設(shè)備端機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)團(tuán)隊(duì)技術(shù)負(fù)責(zé)人。
在蘋(píng)果就職 7 年間,他主導(dǎo)開(kāi)發(fā)并落地多項(xiàng)里程碑級(jí)的AI技術(shù):全球首個(gè)端云協(xié)同大模型推理系統(tǒng) Apple Intelligence、首個(gè)端側(cè)推理系統(tǒng)和多計(jì)算單元協(xié)同計(jì)算系統(tǒng)、首個(gè)編譯融合系統(tǒng)、首個(gè)端側(cè)動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等,構(gòu)建了蘋(píng)果全平臺(tái)的 AI 應(yīng)用生態(tài),支撐了數(shù)千款應(yīng)用落地,服務(wù)了超 10 億用戶、 20 億設(shè)備,在大規(guī)模 AI 技術(shù)應(yīng)用與生態(tài)構(gòu)建上經(jīng)驗(yàn)深厚。
創(chuàng)始人兼首席科學(xué)家邵林是新加坡國(guó)立大學(xué)計(jì)算機(jī)系助理教授,博士畢業(yè)于斯坦福大學(xué)AI Lab,師從Jeannette Bohg,聯(lián)合導(dǎo)師為L(zhǎng)eoidas J. Guibas。
邵林提出的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu) UniGrasp 已成為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)靈巧手抓取的基準(zhǔn)性方法之一,跨實(shí)體靈巧抓取方法 D(R,O) 更斬獲 ICRA 2025 機(jī)器人操作與運(yùn)動(dòng)最佳論文獎(jiǎng)(近五年來(lái)亞洲機(jī)構(gòu)首次以第一單位身份斬獲該獎(jiǎng)項(xiàng)),并早在 2020 年就開(kāi)展并完成 Concept2Robot 項(xiàng)目,探索自然語(yǔ)言與視頻結(jié)合用于學(xué)習(xí)機(jī)器人操作任務(wù),是VLA方向早期工作之一;提出的SAM-RL方法,獲得了RSS 2023最佳系統(tǒng)論文獎(jiǎng)提名等榮譽(yù)。
聯(lián)合創(chuàng)始人劉朋海曾任科沃斯機(jī)器人副總裁、凱航電機(jī)(科沃斯電機(jī)公司)總經(jīng)理,以及公司戰(zhàn)略委員會(huì)和機(jī)器人產(chǎn)品委員會(huì)核心委員,具有 20 余年新產(chǎn)品開(kāi)發(fā)與導(dǎo)入經(jīng)驗(yàn),從 0 到 1 搭建了科沃斯的產(chǎn)品開(kāi)發(fā)流程與集成供應(yīng)鏈管理體系。
他曾管理 3000 余人團(tuán)隊(duì),實(shí)現(xiàn)50 余款機(jī)器人產(chǎn)品量產(chǎn),助力機(jī)器人產(chǎn)品年度營(yíng)收從8億以上增長(zhǎng)至80 億元;擁有飛利浦、通用電氣(GE)、創(chuàng)科集團(tuán)(TTi)等世界 500 強(qiáng)企業(yè) 16 年的管理積淀,具備豐富的產(chǎn)品量產(chǎn)與商業(yè)化落地經(jīng)驗(yàn)。
聯(lián)合創(chuàng)始人汪濤畢業(yè)于中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)專(zhuān)業(yè),曾任商湯國(guó)香資本募資負(fù)責(zé)人,主導(dǎo)了國(guó)香資本數(shù)十億規(guī)模產(chǎn)業(yè)基金的募資與落地工作,并擁有近 10 年的股權(quán)投資、投行經(jīng)驗(yàn),主導(dǎo)了數(shù)十家 AI、集成電路、前沿科技等領(lǐng)域企業(yè)的投資工作,擁有豐富的企業(yè)投融資、交易結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、M&A、IPO項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)。
技術(shù)路線上,RoboScience 自成立起便采用快慢腦分層端到端模型。
快腦負(fù)責(zé)實(shí)時(shí)響應(yīng)與動(dòng)態(tài)調(diào)整(如多關(guān)節(jié)協(xié)同控制、實(shí)時(shí)力反饋適配,底層物體操作技能),發(fā)揮“小腦”作用保障操作精準(zhǔn);慢腦專(zhuān)注深度邏輯解析與長(zhǎng)周期任務(wù)規(guī)劃(如解讀復(fù)雜說(shuō)明書(shū)來(lái)拼裝家具、分析拆解人類(lèi)示范的打領(lǐng)帶步驟來(lái)學(xué)會(huì)打領(lǐng)帶),充當(dāng)“大腦”統(tǒng)籌全局任務(wù),實(shí)現(xiàn)完全自主推理、零遙操作、高精度、高復(fù)雜度、抗干擾的長(zhǎng)程具身操作。
支撐該模型落地的,是RoboScience全自主研發(fā)的仿真物理引擎,并從第一性原理出發(fā)定義了“Object Trajectory(物體狀態(tài)變化)”為具身智能的“標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)格式”,以實(shí)現(xiàn)規(guī)?;@取與使用仿真數(shù)據(jù)、視頻數(shù)據(jù)及真實(shí)數(shù)據(jù)——覆蓋日常生活各類(lèi)物體、任務(wù)與場(chǎng)景,通過(guò)跨類(lèi)型數(shù)據(jù)融合提升模型泛化能力,借助仿真與真實(shí)數(shù)據(jù)互補(bǔ)驗(yàn)證,在保障數(shù)據(jù)質(zhì)量的同時(shí)大幅降低采集成本,為技術(shù)迭代提供高效可持續(xù)的支撐。
在此基礎(chǔ)上,RoboScience 自主研發(fā)了?Manipulation Foundation Model。這一具身操作大模型作為多模態(tài)大模型與物理世界的橋梁,實(shí)現(xiàn)了三大維度泛化:指導(dǎo)任意機(jī)器人、操作任意物體、完成任意任務(wù)。以抓取操作為例,相比現(xiàn)有只能基于特定物體和特定機(jī)械臂的方法,可實(shí)現(xiàn)與硬件解耦,并在成功率、姿態(tài)多樣性及計(jì)算速度上均有顯著提升,為靈巧抓取提供新方案。
依托高度泛化的技術(shù)能力,該公司產(chǎn)品可根據(jù)場(chǎng)景需求高效適配不同配置的硬件,靈活拓展落地場(chǎng)景。其中,跨實(shí)體通用具身智能(Cross Embodiment AI)作為核心技術(shù)模塊,搭配基于快慢腦系統(tǒng)機(jī)器人學(xué)習(xí)框架與自監(jiān)督訓(xùn)練開(kāi)發(fā)的具身操作系統(tǒng),構(gòu)成產(chǎn)品智能核心。
未來(lái),RoboScience期盼將機(jī)器人軟硬一體智能模塊與整機(jī)系統(tǒng)廣泛應(yīng)用于工業(yè)、物流、消費(fèi)零售、家庭等多個(gè)領(lǐng)域,在多場(chǎng)景下提供快速、安全、智能以及人性化的解決方案。