5分钱一条数据，RoboScience把具身智能的"贵族病"打成了白菜价

近日，具身智能全栈技术公司RoboScience机器科学宣布完成数亿元A2轮融资，由琥珀资本、鸿瑞达投资、上海半导体产投联合领投，360战投、国联通宝、金鼎资本及多家上市公司平台跟投。这家2024年成立、总部位于上海的创业公司，在一年内打通了从物理仿真引擎RoboMirage、通用具身大模型Visics到轮式仿人形机器人REX G1的完整闭环，瞄准物流、零售、工业场景的POC验证与规模化落地。

希鸥网观察到，具身智能赛道过去12个月融资事件超过80起，但绝大多数资金流向了本体硬件或单一算法层。RoboScience的差异化在于把数据获取成本压到0.05元/条——仅为传统人工采集方案的1/20到1/200。这个数字背后是一套“仿真+视频”双数据飞轮：RoboMirage仿真引擎批量生成百亿次运动轨迹，全自动视频标注管线将互联网视频转化为训练素材，2026年初至10月视频训练数据从100万小时突破至400万小时。

数据成本结构一旦被击穿，商业模式的底层逻辑随之改写。传统具身智能公司每进入一个新场景，需重复投入人工采集、模型后训练与硬件适配，边际成本居高不下。RoboScience将“数据-模型-本体”设计成相互定义的飞轮：仿真引擎产出低成本物理级数据训练Visics大模型，大模型跨本体泛化能力降低新硬件适配成本，REX G1在真实工况中收集的长程作业数据又实时反哺仿真系统。这套闭环的复用效率，决定了场景扩张的边际成本曲线是陡峭下降而非线性递增。

Visics的技术选择值得拆解。它没有直接让大语言模型驱动机械臂，而是引入“物体连续3D点云轨迹”作为中间接口——上层具身世界模型负责认知和预演物理轨迹，下层通用操作模型将轨迹转化为不同机器人的控制信号。这种分层解耦架构，把高层语义与底层物理规律切开，使得搭载Visics的机器人能在WAIC和WRC展会现场实现不同品牌灵巧手的30秒快速切换，无需重新训练即可抓取观众随机提供的物品。通用大模型擅长任务拆解和意图编排，但接触、摩擦、弹性力这些物理属性不会从文本数据中长出来，Visics的中间接口恰好填补了这一断层。

商业化路径的选择同样遵循成本逻辑。RoboScience创始人兼CEO田野将物流、零售作为首发场景，因为这些场景的物体、环境、任务足够多样化——既能发挥通用操作模型的泛化优势，又能积累高质量真实作业数据反哺模型。更关键的一步棋是将Visics上线腾讯云，以EaaS（具身智能即服务）形式开放API调用，用户可像调用大语言模型一样从云端获取操作策略。这意味着客户不必为每一台机器人单独部署模型，具身智能从“本体绑定”走向“云-端解耦”，硬件销售的天花板被服务化收入模式替代。

希鸥网认为，这轮融资的产业资本阵容透露了关键信号：上海半导体产投、国联通宝、360战投的入局，指向的不是财务回报，而是具身智能与半导体、通信基础设施、安全能力的生态咬合。当通用大语言模型持续向物理世界渗透，具身智能公司自研“大脑”的价值必须用物理操作的泛化能力、响应速度与长程任务成功率来证明——而这恰恰是纯软件公司难以覆盖的盲区。RoboScience用仿真引擎解决数据供给、用中间接口解决跨本体适配、用云端服务解决部署成本，三条腿各自独立又互为杠杆，构建了一道系统级护城河。

对创业者而言，RoboScience的路径提供了一个可复用的思考框架：不要问“我的技术能做什么”，先问“哪个场景的受益者愿意为这个能力持续付费”。物流和零售场景的痛点足够具体——分拣效率、补货及时率、人力成本占比——客户为结果买单，而非为技术参数买单。田野说“每一次场景落地既要解决客户实际问题，也要为通用能力积累经验”，这句话翻译成商业语言是：用场景收入养活模型迭代，用模型迭代降低下一个场景的进入成本，形成正向现金流循环。

更深一层的启示在于价值组合的设计。Visics不只是一个操作模型，它叠加了云端按需调用的便利性（新功能）、降低客户硬件投入的轻资产属性（新情绪：对高 capex 的焦虑释放）、以及跨品牌灵巧手适配带来的生态扩展性（新资产：接入更多硬件伙伴）。当白牌硬件厂商困在价格战里，RoboScience试图用“模型+云+本体”的组合拳建立自主定价权——客户买的不是一台机器，而是持续进化的操作能力。品牌思维与网红思维的分水岭正在于此：前者用恒定价值内核驱动复购，后者靠展会视频和参数刷屏维持热度。

值得创业者警惕的是节奏感。RoboScience一年内连发仿真引擎、大模型、本体三款产品，看似激进，实则每一步都在为下一步铺路——没有RoboMirage的海量数据，Visics的泛化能力无从谈起；没有Visics的跨本体适配，REX G1只是一台普通轮式机器人；没有真实工况反馈，仿真引擎的物理精度无法收敛。这种“前一步定义后一步、后一步反哺前一步”的咬合设计，比单点技术突破更难被复制，也更需要组织架构上的跨团队协同——算法、硬件、数据管线三拨人必须在同一套目标函数下对齐，否则飞轮转不起来。

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