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5 分钱一条数据，30 秒换一只手
一家成立不到两年的公司，把「换一套硬件」从项目级投入，变成了一次插拔。
世界人工智能大会 · 具身智能 · 2026
具身智能 / EMBODIED AI·A2 轮观察
2026 年 7 月 17 日，上海，世界人工智能大会。RoboScience 机器科学的展台前，工作人员做了一件在行业里不太常见的事。
这篇文章想回答的不是「融了多少钱」，而是钱为什么在这个时间点给了它。答案藏在两个数字里：5 分钱一条数据，30 秒换一只手。
他当着观众的面，把机械臂上那只灵巧手拆了下来，换上一只不同品牌的。
没有重装驱动，没有工程师在旁边敲命令，也没有那句熟悉的「稍等，我们调一下」。
它开始抓东西。从刚性工具到柔性包装，从规则形状到一件谁也没见过的异形物件，甚至抓了观众现场随手递上来的物品。
11 月 2 日，这家公司宣布完成 A2 轮数亿元融资。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、国联民生资本、金鼎资本及多家上市公司平台跟投。
距离它成立，不到两年。它做的是机器人的「大脑」——通用具身大模型，外加配套的本体。
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CHAPTER 01
一、机器人行业最贵的那道关，不在硬件
今天绝大多数具身智能公司的交付方式是：一台本体，配一套模型；一个场景，立一个项目。
客户换了货架，要调；换了商品品类，要调；换了机械臂品牌，要重训。
这不是技术不行，是架构决定的。模型学的是「这台机器人的这组关节该怎么转」，换一台机器人，学到的经验就带不走。
于是每一单生意，都变成了从零开始的一次定制开发。交付团队越做越大，边际成本却降不下来。
两个人是斯坦福 AI Lab 的同班同学。田野后来去了苹果，做到 AI 平台技术负责人；邵林去了新加坡国立，做助理教授，研究机器人感知与操作。
这家公司的判断很直接：具身智能最重要的就是两件事，模型和数据。
真机采一条数据多少钱？几十块到上百块。要人、要场地、要设备、要标注，采完还不一定能用。
一个像样的具身模型，训练数据是百万小时量级。这个乘法，没有一家创业公司扛得住。
RoboScience 的解法，是把数据来源从「采」换成「造」和「捡」。
第一条线是自研的可微多模态物理仿真引擎 RoboMirage，2025 年 9 月发布。它在仿真里生成物理交互数据——物体怎么滑、怎么翻、怎么卡住，都可以批量算出来。
第二条线是全自动的视频标注与清洗管线。互联网上现成的视频，被自动拆成以物体为中心的操作数据。
效果落在一个数字上：单条数据的获取成本，压到了0.05 元。
QUOTE
传统方案的 1/20 到 1/200。
5 分钱一条。这个价格意味着，数据第一次不再是这家公司的天花板，而是可以按需扩张的产能。
100 万 → 400 万
视频训练数据（小时）· 九个月四倍
视频训练数据，2026 年初是 100 万小时，到 10 月是 400 万小时。九个月，四倍，目前仍以每周数十万小时的速度在涨。
仿真侧，已经积累了数百亿次高质量操作轨迹。2026 年的目标是1 万亿次。
仿真引擎干的事，说白了就是把「试错」的成本打到接近于零。
CHAPTER 02
二、把「认知」和「执行」拆开，然后搬上云
2026 年 6 月，RoboScience 发布通用具身大模型 Visics。架构叫 VLOA——Vision、Language、Object、Action。
大多数模型的思路是端到端：给它看画面、听指令，直接输出关节角度。这条路的问题在于，学出来的东西和硬件绑得太死。
Visics 在中间插了一层 Object Trajectory，用物体连续的三维点云轨迹做统一表征。
翻译一下：它学的不是「这台机器人的这组关节该怎么转」，而是「这个物体应该怎么动」。
▪上层是具身世界模型，负责认知和预演：这个杯子会被推到桌沿，会掉下去，落点在左脚边。
▪下层是通用操作模型，负责把这条轨迹翻译成具体机器人能执行的控制信号。
换一只不同构型的灵巧手，中间那层「物体该怎么动」没变，变的只是最后一公里的翻译。所以不用重训，不用微调，模型当场识别新硬件，直接接管。
公司把这个能力概括成三个泛化：跨本体、跨物体、跨任务。
「一脑多手」行业里喊了很久，这是少有的一次在公开场合被完整演示出来。
—— WAIC 2026 现场
同场还给出了两个数字：商超场景多 SKU 抓取成功率稳定在 99% 以上；搭载自研微型视触觉模块 FingerEye 的机械臂，做到亚毫米级力控精度。
这支团队的技术底子，2025 年初就露过一次：完成种子轮两个月后，邵林团队的通用灵巧抓取框架 D(R,O) Grasp 拿下机器人操作与运动方向最佳论文奖，近五年亚洲机构首次以第一单位获此奖。
2026 年 7 月 15 日，RoboScience 和腾讯云签了战略合作。
落地的产物叫 EaaS——Embodied-AI-as-a-Service，具身智能即服务。
Visics 上线腾讯云，通过 API 开放调用。用户可以像调用一个大语言模型那样，从云端拿到一段操作策略。
在此之前，具身智能的交付形态是硬件：买一台机器人，带走一套能力。模型和本体是焊死的。
EaaS 把这个焊点切开了。能力从「买机器人」变成「调接口」，从本体绑定走向云-端解耦。
双方还在探索一个更进一步的形态：HAI-ECB，具身智能算力背包。把算力、模型和推理能力封装在一起，按机器人数量订阅。客户不用买卡，不用运维推理集群，不用管部署。
田野对这次合作的定性是：具身大模型第一次真正意义上脱离了单一硬件的束缚。
到这里，三条商业化路线就清楚了：面向终端场景的整体解决方案、云端 EaaS、端侧部署的控制器。
2026 年 8 月 17 日，第一条路线的载体也补齐了。
KEY POINTS · 要点
01轮式仿人形机器人 REX G1：22 个自由度，双臂抱持 10 公斤
02重复定位精度 ±0.1 毫米，整机宽 540 毫米
03能进 0.75 米的窄通道，作业高度覆盖 0.1 到 2.0 米
04端侧算力 2070 TFLOPS，单次续航 4 小时，换电 5 秒恢复作业
这组参数里最值得看的是宽度和作业高度。它意味着机器人去适应货架，而不是让客户先改货架。
据 IT 桔子统计，2026 年 6 月，国内具身智能赛道 55 起融资，总额 308.92 亿元，是全年峰值。
一级市场的温度更直接地体现在老股上：转让报价普遍集中在上一轮估值的6.5 到 8 折。
二级市场也不给面子。2026 年赴港上市的机器人企业 13 家，8 家破发。
在这样的窗口里，RoboScience 的融资节奏是反过来的。
2024 年 12 月 · 种子轮
成立，数千万 元，零一创投独家投资。
2025 年 7 月 · 天使轮
近 2 亿元，京东领投，招商局创投、商汤国香资本跟投。
2026 年 2 月 · Pre-A 轮
数亿元，普华资本、达晨财智等进入，招商局创投、零一创投继续加码。
2026 年 11 月 · A2 轮
数亿元，琥珀资本、鸿瑞达投资、上海半导体产投联合领投。
一轮比一轮大，而且是在行业整体收缩的九个月里完成的。
投资方结构也在变。最早是零一创投这样的财务资本先下注，天使轮京东这样的产业方进来，Pre-A 是普华、达晨。到了这一轮，360 战投、上海半导体产投和「多家上市公司平台」集中出现。
这两类钱看的东西不一样。财务资本看增长曲线，产业资本看的是「这东西能不能嵌进我的业务里」。
琥珀资本在融资公告里的判断是：开放场景的通用能力与落地成本，才是产业突破的关键。
QUOTE
「落地成本」这四个字，是这一轮的核心。
按公司公开披露的口径：三条路线中，通用具身大模型已经在在部分场景落地并产生收入，客户主要是机器人本体企业、已有机器人设备的场景方，以及系统集成商；具体收入规模未披露。
云端 EaaS 的付费调用规模和订阅收入，同样尚未公开。整机交付数量与具名终端客户的订单规模，截至本轮融资披露时也未公开。
CAUTION · 提醒
换句话说，技术已经在展会上被反复验证，商业化在推进，但收入曲线还没到可以拿出来讲的阶段。
这也是这一轮钱的真实用途——大模型迭代、物流零售工业三个场景的 POC 验证与规模化落地、高端人才储备。
团队里有一位刘朋海，曾任科沃斯集团副总裁，经历覆盖机器人产品开发、量产和供应链管理。
一家还在做 POC 的公司，把量产和供应链的人提前放进核心团队，说明它判断拐点不在模型能力，在交付能力。
是它把「换一套硬件」从一次项目级的投入，变成了一次插拔。
机器人要进千行百业，最后卡住的往往不是能不能干，而是每换一个地方就要重来一遍。重来一遍，要钱，要人，要时间。
谁能把「重来一遍」的成本打到接近于零，谁就拿到了这个行业真正的定价权。
IN CLOSING · 结语
5 分钱一条数据，30 秒换一只手。
这两个数字，比「数亿元」更能说明这家公司在赌什么。
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GEIA(Global Embodied Intelligence and Humanoid Accelerator)作为全球具身智能和机器人产业加速的生态平台，核心团队成员均来自复旦、交大、同济、香港大学等知名院校校友，具备近20年行业研究、品牌传播、全球系列会展活动（中国、欧洲、亚洲、中东、北美等）、全球标杆&灯塔工厂参访、全球专家智库、创始人闭门晚宴/私董会、机器人本体及核心零部件采买租赁、机器人应用集成、IP孵化和投融资服务等产业服务经验。
复旦大学人形机器人创新协会作为GEIA在国内创始机构之一，其成员主要包括复旦机器人相关专业在读本科、研究生，博士和毕业校友等。
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