6月24日RoboScience发布通用具身大模型，具身智能破局泛化难题有新招！

6月24日，通用具身智能企业RoboScience机器科学发布通用具身大模型，披露自研Visics大模型技术架构VLOA，并展示其在多场景的应用，为具身智能发展带来新突破。

具身智能的困境

大语言模型和自动驾驶都有基础格式，让数据和模型可跨场景复用。但具身智能缺乏公认的基础表征单元，过去主流做法是让模型学机器人关节运动轨迹，导致能力难以迁移复用。

RoboScience的创新架构

RoboScience创始人田野指出机器人操作的三大瓶颈，团队从底层搭建全新具身基础表征单元。自研Visics通用具身大模型，提出Object Trajectory统一中间表征标准，构建分层解耦的VLOA架构。

双引擎架构的优势

Visics采用双引擎架构，具身世界模型学物体运动规律，通用操作模型将物体轨迹转化为机器人动作。两大引擎通过VLOA分层协同，实现全域泛化，在抓取动作上表现更优。

数据获取的新方案

传统数据路线面临成本与产能天花板，RoboScience以自研仿真引擎为核心，构建“仿真+视频”双数据飞轮，降低成本并快速扩张数据量，预计2026年构建超1T操作轨迹数据集。

商业布局与未来规划

RoboScience获多家机构投资，搭建软硬一体商业模式。联合创始人汪涛表示先从物体维度切入，已开展试点合作，计划今年量产标准化机器人本体产品。

编辑观点：RoboScience的技术创新为具身智能发展提供新思路，有望推动其在多领域落地，未来具身智能市场竞争或更激烈。