日期：2026-08-07 07:01:48
8月4日至5日，2026第二十届沙利文全球增长、科创与领导力峰会暨第五届新投资大会在上海举行。本次峰会将集中展示沙利文65年来对新兴行业及热门赛道的深厚研究积淀，对前沿科技演进的敏锐洞察，以及对资本市场动向的精准把握。
在“AI进阶与飞跃”的分论坛上，RoboScience机器科学创始人兼CEO田野受邀出席并发表主题演讲，分享了公司在具身智能领域的技术突破与商业化思考。据介绍，公司成立于2024年12月，创始团队具备顶尖的学术与产业背景。田野本科毕业于中国科学技术大学物理系，硕士毕业于斯坦福大学AI Lab并师从吴恩达，曾担任苹果公司AI Platform技术负责人，主导打造了被誉为“苹果的PyTorch与CUDA”的核心基础设施平台的CoreML以及全球首个端云协同大模型推理系统Apple Intelligence；联合创始人兼首席科学家邵林同样毕业于斯坦福大学AI Lab，目前担任新加坡国立大学助理教授，是IEEE机器人学顶刊 (TR-O）副编辑，ICRA会议副主编。
田野在演讲中指出，回顾从电力革命到信息革命、从云计算到语言智能革命的历程，每一次技术飞跃除了能力本身的突破，更重要的是能力分发方式的革新。“要想富先修路”，当分发成本大幅降低时，增长来源就从“谁拥有能力”变成“谁能把能力用起来”。
然而，具身智能当前面临一个核心制约——几乎所有技术路线都是“专机专脑”的，模型通常只能在同一本体上部署，无法跨智能体、跨机器人、跨任务或跨场景复用。更关键的是，机器人硬件尚未形成统一标准——不同自由度、不同传感器、不同末端执行器，轮式、双足、双臂、单臂形态各异。更何况，端侧根据场景适配性、成本等原因，或许机器人本体形态就应该是多姿多彩的。田野表示，“这就要求具身智能必须实现跨本体、跨任务、跨物体的三大泛化能力。”
为实现这一目标，RoboScience自研了Visics通用具身大模型。田野介绍，Visics采用VLOA（Vision-Language-Object-Action）架构，以Object Trajectory（物体3D点云轨迹）作为统一中间表征标准。这一设计将“认知”与“执行”彻底解耦——上层具身世界模型负责预判和推演物体的物理运动轨迹，下层通用操作模型将轨迹转化为适配任意机器人本体的控制指令。
“具身智能所做的每一件事，归根结底都是在改变物体的运动状态。”田野解释，Object Trajectory就像大语言模型中的Token，只关注物体本身的位置、姿态和形变变化，天然与硬件解耦。这一创新使Visics能够驱动任意形态的机器人本体，实现“一脑控多手”的跨本体灵巧操作。
在数据层面，RoboScience通过自研的高精度物理仿真引擎RoboMirage和全自动视频数据管线，构建了“仿真+视频”双数据飞轮。相较于传统真机遥操数据采集，该方案将数据成本降低百倍以上，预计2026年将构建超过1T的高质量操作轨迹数据集。
今年7月，RoboScience与腾讯云达成战略合作，联合打造了行业首个云端EaaS（Embodied-AI-as-a-Service）具身智能服务。Visics成为全球首个具备云端部署能力的具身大模型。
田野表示，通过云端API的形式调用具身智能操作能力，不同机器人本体公司、开发者、集成商都无需再自建数据体系、自行训练模型，只需按需接入即可获得具身智能操作能力。“我们希望以这种方式，把具身智能的能力及真正的智能操作能力成为每个人生活中常见的工作助手和生活伙伴。”
“能力分发已经从电力、数字智能，迈向物理智能时代。” 田野称，期待联合全生态伙伴，让具身智能成为生产生活的通用助手，共同推动行业从专机专脑走向脑力共享，迎来具身智能的平权时代。
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