在具身智能领域，RoboScience创始人田野正凭借其在斯坦福大学和苹果公司的深厚积淀，以独特的视角重新定义具身机器人。这位兼具学术背景与产业经验的创业者，本科毕业于中国科学技术大学物理系，随后在斯坦福大学AI Lab师从吴恩达教授深造，期间参与了Google Brain的“Google Cat”项目，这段经历让他坚定了用技术创造智能的信念。
加入苹果公司后，田野迅速成长为Apple AI Platform的技术负责人，主导构建了被誉为“苹果的PyTorch与CUDA”的核心平台。他带领团队开发的端侧机器学习平台，不仅实现了模型评测和训练系统的标准化，还通过模拟器解决了神经网络引擎芯片未量产时的测试难题。更值得关注的是，他推动的端侧推理引擎让Siri语音识别、相机人脸识别等功能得以在苹果设备上高效运行，这些技术最终服务了超10亿用户。
“苹果教会我，真正的产品创新需要系统性思考。”田野回忆道。在相册“Memories”功能的开发中，系统通过智能推送过往瞬间剪辑视频，让用户感受到技术的人文关怀。这种将用户视为独立个体的设计理念，深刻影响了RoboScience的产品哲学——团队正通过软硬一体化策略，同时布局物流、商业服务等B端场景与C端“伙伴型”机器人产品。
资本层面已传来积极信号：今年7月，RoboScience完成天使轮融资，由京东领投，招商局创投、商汤国香资本跟投，老股东零一创投持续加注。这笔资金将用于加速技术迭代与场景落地，田野透露团队正在开发自研核心零部件，特别是针对不同场景优化的末端执行器。“就像苹果不会自己制造所有芯片，但会定义技术标准，我们也会聚焦关键环节的自主创新。”
在技术路线选择上，RoboScience提出的VLOA模型架构展现出独特优势。以“将杯子从桌面移动到面前”为例，该架构通过描述物体运动轨迹实现任务规划泛化，使海量视频数据成为训练资源，大幅降低对真机数据的依赖。田野指出：“当前行业过度依赖人工采集数据，一名操作员每天最多采集300条有效数据，而实现智能泛化需要数量级更高的数据。”这种创新思路正获得行业认可，马斯克近期提出的视频训练方案与RoboScience去年以来的实践不谋而合。
对于具身智能的商业化路径，田野认为物流仓库和商业服务场所将成为首批落地场景。这些场景中，机器人需要处理多种物体但动作边界清晰，技术实现难度相对可控。与传统自动化方案相比，RoboScience系统的泛化能力可快速适应新环境，显著降低部署成本。“真正的智能升级不是替代现有方案，而是突破自动化瓶颈，让机器人能操作任何物体、执行任何任务。”
团队构成方面，RoboScience的四位联合创始人背景互补：斯坦福同窗邵林专注机器人底层系统，中科大校友汪涛带来投融资与战略管理经验，业界老兵刘朋海则贡献了20年的硬件研发经验。这种多元背景使团队既能深入科学探索，又能高效工程实现。“我们不会盲目覆盖所有场景，而是聚焦核心场景打造完美体验。”田野强调，算法的跨机器人本体迁移能力将成为生态开放的基础。
对于具身智能的“GPT时刻”，田野从技术和产品两个维度给出判断：当机器人达到五六岁儿童的动手能力，且普通用户能在5分钟内上手使用并认可其价值时，行业将迎来关键转折点。“这个时间点可能在五年内到来。”他同时预测，行业将形成中美主导的“双引擎”格局——中国凭借完整产业链支撑大规模商业化，美国则聚焦高端市场，其他地区通过生态合作参与全球竞争。
在机器人形态的探索上，田野展现出开放思维：“谁说机器人必须是人形？恐龙形或哆啦A梦这样的非人形机器人，完全可能在特定场景发挥作用。”这种突破常规的思考，或许正是RoboScience在具身智能赛道上最独特的竞争力。
