近期，新加坡国立大学（NUS）助理教授邵林与前苹果研究员田野携手创立的具身智能企业RoboScience宣布成功完成数千万元的首轮融资。这家新兴企业专注于跨实体通用具身智能（Cross Embodiment AI）的研发，并基于快慢系统的机器人学习框架与自监督训练技术，致力于打造机器人的具身操作系统。
邵林的教育与科研背景丰富多元。自2009年起，他在南京大学攻读本科，期间因兴趣转向，不仅完成了数学系的第二学位，还参与了计算机系多媒体GPU高性能计算的研究项目。2014年毕业后，邵林远赴斯坦福大学深造，最初专注于3D视觉领域，后因受DeepMind DQN算法的启发，决定转向机器人研究，师从交互感知与机器人学习实验室的Jeannette Bohg教授，并在Leonidas J. Guibas教授的共同指导下，展开了深入探索。
在斯坦福大学期间，邵林参与了多项前沿研究，包括早期机器人抓取的研究，并在ICRA 2020上发表了深度神经网络架构UniGrasp，该工作成为了数据驱动灵巧手抓取的基准性工作之一。2021年，邵林博士毕业后，选择在新加坡国立大学担任助理教授，继续深耕机器人操作领域。他与上海交通大学教授卢策吾合作的基于模型的强化学习方法SAM-RL，入围了RSS 2023最佳系统论文奖，彰显了其卓越的科研成果。
RoboScience的另一位创始人田野同样拥有不凡的背景。他在中国科学技术大学物理系就读期间，便展现出了卓越的研究能力，曾在量子信息实验室担任研究助理。2014年毕业后，田野进入斯坦福大学AI Lab，师从吴恩达教授，专注于深度学习与计算机视觉的研究。在斯坦福期间，他参与了多项基于机器学习的系统开发工作，积累了丰富的实践经验。
2017年硕士毕业后，田野加入苹果公司，负责AI平台与端侧深度学习框架的开发与优化工作。在长达七年多的时间里，他支撑了iPhone、Apple Watch、MacBook等多个平台AI框架的研发与落地。去年，田野决定离开苹果，与邵林共同创立RoboScience，致力于将深度学习技术应用于机器人领域，解决传统方法中的可解释性不足和数据缺口等问题。
近年来，随着基础模型能力、预训练和推理能力的不断提升，Foundation Model + Robotics的范式再次成为研究热点。在产业界，OpenAI等巨头也重新开始关注机器人领域，推动了相关技术的快速发展。RoboScience正是在这一背景下应运而生，致力于基于大规模预训练和推理技术，推动具身操作的研究与应用。
邵林表示，多年的机器人研究经验让他深刻认识到，机器人是一个复杂的系统，需要进行系统性的思维与设计。他强调，硬件、数据、算法和模型等方面都需要进行整体的开发与优化，以确保机器人在实际部署过程中的安全性与可靠性。RoboScience正是在这一理念的指导下，不断探索和创新，致力于推动具身智能技术的突破与应用。
随着首轮融资的顺利完成，RoboScience将迎来更加广阔的发展前景。未来，这家新兴企业将继续深耕具身智能领域，推动相关技术的创新与应用，为机器人领域的发展贡献更多力量。
