11月2日，具身智能公司RoboScience机器科学宣布完成A2轮融资，融资金额达数亿元。本轮由琥珀资本、鸿瑞达投资、上海半导体产投联合领投，360战投、爽资本、国联民生资本、金鼎资本及多家上市公司平台跟投。这家2025年3月才正式运营的公司，在不足一年时间内已完成五轮融资。
从融资节奏看，RoboScience的每一轮融资前后几乎都对应着可验证的技术或产品节点，包括ICRA最佳论文、仿真平台RoboMirage、通用具身大模型Visics、与腾讯云共创的云端具身智能服务EaaS、首款轮式仿人形通用机器人REX G1，以及实际项目落地。在当前具身智能赛道融资环境趋紧、资本筛选标准从技术叙事转向落地兑现的背景下，这一节奏使其成为行业内受到关注的样本公司。
公司创始团队的构成是其技术路线的直接来源。RoboScience由邵林与田野联合创办。邵林2014年进入斯坦福大学，先后在几何计算学者、美国三院院士Leonidas J. Guibas组内从事3D视觉研究，后转向机器人操作方向，师从Jeannette Bohg，现任新加坡国立大学助理教授。其作为第一作者的UniGrasp是数据驱动灵巧手抓取领域的基准性工作；2025年，团队凭借D(R,O) Grasp从四千余篇投稿中获得ICRA机器人操作与运动方向最佳论文奖，为近五年亚洲机构首次以第一单位身份拿下该奖项；2026年，Bi-Adapt再度入围该奖项提名。
田野2014年以中科大物理系专业第一的身份进入斯坦福AI Lab，师从吴恩达。此后在苹果工作七年，担任Apple AI Platform技术负责人，主导搭建了被业内称为”苹果的PyTorch与CUDA”的AI平台，以及全球首个端云协同大模型推理系统，服务覆盖超过10亿用户、20亿台设备。这段经历使其形成了软硬一体系统能力的工程判断。2024年底，两人分别从学界与产业界出发，共同创立RoboScience，形成”学术纵深加工程纵深”的团队配置。
在技术路径上，RoboScience用约一年时间完成了数据、模型、本体三个环节的全自研打通。数据层，2025年9月发布的RoboMirage仿真引擎从底层求解器做起，覆盖具身世界中的全物体空间，可高精度模拟刚性柔性材料耦合、极薄物体接触力，以及”洗牌””拉扯橡皮筋”等遥操作难以完成的动作。配合全自动视频标注管线，该体系将单条数据成本压缩至0.05元，约为传统方案的1/20至1/200，数据规模以每周数十万小时的速度扩张，视频训练数据从2026年初的100万条增长至10月的400万条。
模型层，2026年6月发布的Visics通用具身大模型采用VLOA架构。本体层，2026年8月发布的REX G1为轮式仿人形通用机器人。三个环节的自研打通，使公司在数据规模、模型迭代与硬件部署之间形成闭环。此外，公司与腾讯云共创的云端具身智能服务EaaS，将具身智能能力以云服务形式对外输出，指向平台化的商业化路径。
从行业视角看，具身智能赛道的融资叙事在过去一年经历了多轮切换：从世界模型，到进工厂的ROI，再到具身RSI的想象空间。叙事通胀的背后，是多数团队的技术底子难以支撑叙事的持续升级。RoboScience的案例显示，资本对具身智能的评估正在回归技术兑现能力，融资节奏与技术节奏的对齐程度，正在成为区分头部公司与跟随者的关键指标。对于仍处于早期阶段的具身智能行业而言，这一筛选逻辑的转变，或将加速资源向具备全栈自研与真实落地能力的团队集中。
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