（来源：海湖策）

　　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。