两名斯坦福毕业生,再募数亿元

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两名斯坦福毕业生,再募数亿元
21世纪商业评论 2026-11-03 20:27:14

作者:石恩泽 编辑:孙逸超 图源:机器科学

两名斯坦福毕业生,再度拿到大额资金。

11月2日,具身智能企业“机器科学”(RoboScience)宣布,完成A2轮数亿元融资,由琥珀资本、鸿瑞达投资、上海半导体产投联合领投,爽资本、360战投、国联通宝、金鼎资本及多家上市公司跟投。

机器科学的创始人为田野、邵林,两人均有斯坦福的求学履历,此前已获得京东等机构10亿元级别的投资,新募资金主要用于具身大模型迭代升级,并加强高端人才储备。

本轮融资,则呈现“产业资本+财务投资”的特征。

其中,360战投为三六零集团旗下战略投资平台,实控人为周鸿祎,具备互联网大厂背景;上海半导体产投则代表地方产业资本。

目前,具身智能赛道一级市场融资趋紧,然而,有吸引力的项目依然可得到资本垂青。

全栈布局

机器科学成立于2024年12月,至今不足两年。

其所属的北京机科未来科技,由田野与邵林联合创立。现有的工商信息显示,两人控制约56%的股权。

其中,田野为前苹果AI平台技术负责人、斯坦福大学AI Lab硕士;邵林为新加坡国立大学助理教授、斯坦福大学AI Lab博士。

大厂技术管理经验与学术研究的组合,很受资本青睐。

(左为邵林、右为田野)

过去一年,机器科学已完成从数据、模型到本体的全栈布局。

2025年9月,团队发布自研物理仿真引擎RoboMirage;今年6月,又推出通用具身大模型Visics,并发布了轮式仿人形机器人REX G1。

据官方披露,其“仿真+视频”双数据路线,已将单条数据获取成本压至0.05元,为传统方案的1/20至1/200;视频训练数据从2026年初的100万小时,增至10月的400万小时,仿真训练数据超过百亿次运动轨迹。

当前,具身智能行业的普遍痛点在于场景迁移成本高、模型泛化能力不足。

田野团队的思路是,通过分层解耦架构,即上层具身世界模型负责认知与物理轨迹预演,下层通用操作模型负责将轨迹转化为不同机器人的控制信号,实现跨本体、跨物体、跨任务的泛化。

今年WAIC、WRC两大行业展会上,搭载Visics的机器人在30秒内切换不同品牌灵巧手,且无需重新训练,即可现场抓取观众随机提供的物品。

等待兑现

田野、邵林两人,开发了一种特别的变现方式。

机器科学选择转化模型能力,将其更新为可按需调用的云端具身智能服务EaaS,即Embodied-AI-as-a-Service。

其已与腾讯云达成战略合作,Visics上线腾讯云并以API形式开放调用,支持适配不同形态的灵巧手及机器人本体,用户可像调用大语言模型一样,从云端获取具身大模型生成的操作策略。

田野等人采用这一模式,试图推动具身智能从“本体绑定”走向“云-端解耦”,从技术验证走向规模化商用。

此前,机器科学已先后获得零一创投、京东、普华资本等机构的投资,合计融资超过10亿元;本轮募资到账后,公司将推进物流、零售、工业等核心场景的POC验证与规模化落地。

目前,一级市场正收紧对具身智能项目的投资,投资逻辑也从概念叙事转向对确定性的筛选。

在此背景下,机器科学仍能拿下数亿元融资,其叙事也有改变。

从团队履历、全栈闭环的搭建速度,到数据成本降低带来的商业化边际成本下降,它向资本市场讲述的,是一个降低具身智能使用门槛的故事。

对成立快两年的团队而言,故事能否兑现,最终仍需订单来验证。

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发布时间:2026-11-03 19:29:50


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