在具身智能領域，RoboScience創始人田野正憑借其在斯坦福大學和蘋果公司的深厚積淀，以獨特的視角重新定義具身機器人。這位兼具學術背景與產業經驗的創業者，本科畢業于中國科學技術大學物理系，隨后在斯坦福大學AI Lab師從吳恩達教授深造，期間參與了Google Brain的“Google Cat”項目，這段經歷讓他堅定了用技術創造智能的信念。

加入蘋果公司后，田野迅速成長為Apple AI Platform的技術負責人，主導構建了被譽為“蘋果的PyTorch與CUDA”的核心平臺。他帶領團隊開發的端側機器學習平臺，不僅實現了模型評測和訓練系統的標準化，還通過模擬器解決了神經網絡引擎芯片未量產時的測試難題。更值得關注的是，他推動的端側推理引擎讓Siri語音識別、相機人臉識別等功能得以在蘋果設備上高效運行，這些技術最終服務了超10億用戶。

“蘋果教會我，真正的產品創新需要系統性思考。”田野回憶道。在相冊“Memories”功能的開發中，系統通過智能推送過往瞬間剪輯視頻，讓用戶感受到技術的人文關懷。這種將用戶視為獨立個體的設計理念，深刻影響了RoboScience的產品哲學——團隊正通過軟硬一體化策略，同時布局物流、商業服務等B端場景與C端“伙伴型”機器人產品。

資本層面已傳來積極信號：今年7月，RoboScience完成天使輪融資，由京東領投，招商局創投、商湯國香資本跟投，老股東零一創投持續加注。這筆資金將用于加速技術迭代與場景落地，田野透露團隊正在開發自研核心零部件，特別是針對不同場景優化的末端執行器。“就像蘋果不會自己制造所有芯片，但會定義技術標準，我們也會聚焦關鍵環節的自主創新。”

在技術路線選擇上，RoboScience提出的VLOA模型架構展現出獨特優勢。以“將杯子從桌面移動到面前”為例，該架構通過描述物體運動軌跡實現任務規劃泛化，使海量視頻數據成為訓練資源，大幅降低對真機數據的依賴。田野指出：“當前行業過度依賴人工采集數據，一名操作員每天最多采集300條有效數據，而實現智能泛化需要數量級更高的數據。”這種創新思路正獲得行業認可，馬斯克近期提出的視頻訓練方案與RoboScience去年以來的實踐不謀而合。

對于具身智能的商業化路徑，田野認為物流倉庫和商業服務場所將成為首批落地場景。這些場景中，機器人需要處理多種物體但動作邊界清晰，技術實現難度相對可控。與傳統自動化方案相比，RoboScience系統的泛化能力可快速適應新環境，顯著降低部署成本。“真正的智能升級不是替代現有方案，而是突破自動化瓶頸，讓機器人能操作任何物體、執行任何任務。”

團隊構成方面，RoboScience的四位聯合創始人背景互補：斯坦福同窗邵林專注機器人底層系統，中科大校友汪濤帶來投融資與戰略管理經驗，業界老兵劉朋海則貢獻了20年的硬件研發經驗。這種多元背景使團隊既能深入科學探索，又能高效工程實現。“我們不會盲目覆蓋所有場景，而是聚焦核心場景打造完美體驗。”田野強調，算法的跨機器人本體遷移能力將成為生態開放的基礎。

對于具身智能的“GPT時刻”，田野從技術和產品兩個維度給出判斷：當機器人達到五六歲兒童的動手能力，且普通用戶能在5分鐘內上手使用并認可其價值時，行業將迎來關鍵轉折點。“這個時間點可能在五年內到來。”他同時預測，行業將形成中美主導的“雙引擎”格局——中國憑借完整產業鏈支撐大規模商業化，美國則聚焦高端市場，其他地區通過生態合作參與全球競爭。

在機器人形態的探索上，田野展現出開放思維：“誰說機器人必須是人形？恐龍形或哆啦A夢這樣的非人形機器人，完全可能在特定場景發揮作用。”這種突破常規的思考，或許正是RoboScience在具身智能賽道上最獨特的競爭力。