作者：賴文昕

編輯：陳彩嫻

AI 科技評論獨(dú)家獲悉：近日，新加坡國立大學(xué)（NUS）助理教授邵林與前蘋果研究員田野成立了具身智能企業(yè)RoboScience，目前已經(jīng)完成數(shù)千萬的第一輪融資。

據(jù)了解，主打產(chǎn)品是跨實(shí)體通用具身智能（Cross Embodiment AI），同時(shí)也基于快慢系統(tǒng)的機(jī)器人學(xué)習(xí)框架與自監(jiān)督訓(xùn)練開發(fā)機(jī)器人的具身操作系統(tǒng)，其Model-based RL+Manipulation路線也契合了邵林個(gè)人的研究經(jīng)歷。

2009年，邵林開始在南京大學(xué)讀本科，在發(fā)現(xiàn)最初的地質(zhì)系不適合自己后，在數(shù)學(xué)系完成第二個(gè)學(xué)位，還在大二至大三期間參與了計(jì)算機(jī)系多媒體 GPU 高性能計(jì)算的研究。

2014年本科畢業(yè)后，邵林進(jìn)入斯坦福大學(xué)攻讀博士學(xué)位，后因?qū)?D視覺感興趣，于2016年加入了幾何計(jì)算組，師從Leonidas J. Guibas。

當(dāng)時(shí) Leonidas 組里有不少華人學(xué)生，除了黃其興（UT Austin計(jì)算機(jī)系終身教授）、蘇昊（UCSD副教授）、弋力（清華助理教授）外，邵林、嚴(yán)夢媛（OpenAI研究員）、王鶴（銀河通用創(chuàng)始人&北大AP）等人都是在 2016 年前后加入幾何計(jì)算組。

受DeepMind的DQN算法啟發(fā)，邵林意識到強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法能指導(dǎo)智能體在復(fù)雜的游戲里完成各種玩法，那下一步就能指導(dǎo)機(jī)器人在現(xiàn)實(shí)世界中自主決策，便決定從3D視覺轉(zhuǎn)向機(jī)器人研究。

而Leonidas的研究重點(diǎn)仍在3D視覺，于是在2017年初，邵林轉(zhuǎn)至交互感知與機(jī)器人學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)室，師從負(fù)責(zé)人Jeannette Bohg，Leonidas為共同指導(dǎo)。

在加入Jeannette組之前，邵林還在斯坦福機(jī)器人實(shí)驗(yàn)室主任Oussama Khatib指導(dǎo)下進(jìn)行了幾個(gè)月的真機(jī)項(xiàng)目（Oussama后來也是邵林博士委員會(huì)的成員），參與了早期機(jī)器人抓取的研究，作為一作于ICRA 2020發(fā)表了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)UniGrasp，這后來也成為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)靈巧手抓取的基準(zhǔn)性工作之一。

來到Jeannette組后的邵林主攻機(jī)器人操作（Manipulation），發(fā)表了Concept2Robot等研究，是VLA方向的很早期工作。

2021年，邵林博士畢業(yè)，來到新加坡國立大學(xué)擔(dān)任助理教授，繼續(xù)深入鉆研機(jī)器人操作，其加入后的第一篇論文是與上海交通大學(xué)教授、穹徹智能創(chuàng)始人盧策吾合作的基于模型的強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法SAM-RL，能完成裝配、使用工具和可變形物體的三種操作任務(wù)，此工作還入圍了RSS 2023最佳系統(tǒng)論文獎(jiǎng)。

對邵林而言，多年的機(jī)器人研究經(jīng)驗(yàn)讓他意識到，機(jī)器人是一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)，需要對其進(jìn)行系統(tǒng)性的思維，對硬件、數(shù)據(jù)和算法、模型等方面進(jìn)行整體的設(shè)計(jì)與開發(fā)，尤其要關(guān)注機(jī)器人實(shí)際部署過程中的安全閥機(jī)制。 

最近，邵林帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)發(fā)表的D(R,O)跨實(shí)體靈巧抓取工作還獲得了機(jī)器人頂會(huì)CoRL MAPoDeL Workshop的最佳機(jī)器人論文。

另一位創(chuàng)始人田野2010年就讀于中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)物理系，大三期間曾在量子信息實(shí)驗(yàn)室擔(dān)任研究助理，使用GPU進(jìn)行量子系統(tǒng)模擬。

2014年，田野以專業(yè)第一的成績畢業(yè)后，和邵林一樣來到斯坦福深造，不過是在AI Lab師從吳恩達(dá)教授研究深度學(xué)習(xí)與計(jì)算機(jī)視覺。在斯坦福期間，他參與了基于機(jī)器學(xué)習(xí)的相機(jī)分析系統(tǒng)、具有深度學(xué)習(xí)和概率圖形模型的人員跟蹤系統(tǒng)、自動(dòng)視頻流和分析系統(tǒng)等多項(xiàng)工作。

2017年碩士畢業(yè)后，田野加入蘋果總部工作，負(fù)責(zé)AI平臺與端側(cè)深度學(xué)習(xí)框架，支撐了iPhone、 Apple Watch、MacBook、Airpods、Vision Pro、Apple Intelligence等多平臺 AI 框架的開發(fā)、優(yōu)化與落地。

去年，田野結(jié)束了長達(dá)七年多的蘋果生涯，與邵林一起創(chuàng)立RoboScience。

過去，深度學(xué)習(xí)在機(jī)器人領(lǐng)域的實(shí)用性一直面臨諸多挑戰(zhàn)，例如可解釋性不足和數(shù)據(jù)缺口等問題，OpenAI就曾因數(shù)據(jù)問題在2020年解散了其機(jī)器人團(tuán)隊(duì)。

然而，隨著基礎(chǔ)模型能力、預(yù)訓(xùn)練和推理能力的不斷提升，F(xiàn)oundation Model + Robotics的范式再次成為熱門。在產(chǎn)業(yè)界，OpenAI于去年年初重組了機(jī)器人團(tuán)隊(duì)，同時(shí)邵林創(chuàng)立的RoboScience也在基于大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練和推理（Reasoning）推動(dòng)具身操作的研究。

這是否意味著，繼Reasoning點(diǎn)燃大模型領(lǐng)域的DeepSeek之后，也將在機(jī)器人領(lǐng)域引發(fā)新的變革？讓我們拭目以待。

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