RoboScience田野：苹果AI基因赋能具身智能探索未来机器人形态 

　　markdown RoboScience，一家由斯坦福大学和苹果公司背景的创业团队创立的具身智能公司，正以其独特的“苹果哲学”为机器人领域注入新的活力。创始人田野，凭借其深厚的学术积累和产业经验，正在重新定义具身智能机器人的发展路径。近期，RoboScience获得天使轮融资，标志着其技术研发和场景落地的加速。

　　田野的职业生涯横跨学术界和工业界，这段经历为RoboScience奠定了坚实的技术基础。他在苹果公司期间，主导构建了被誉为“苹果的PyTorch与CUDA”的核心平台，推动了端侧机器学习的标准化，并解决了神经网络引擎芯片未量产时的测试难题。更重要的是，他推动的端侧推理引擎，使得Siri语音识别、相机人脸识别等功能得以在苹果设备上高效运行。这种对用户体验的极致追求，以及系统性思考的创新理念，深刻影响了RoboScience的产品哲学。田野强调，真正的产品创新需要系统性思考，这与苹果公司“以用户为中心”的设计理念一脉相承。

　　在技术路线上，RoboScience提出了VLOA模型架构，该架构通过描述物体运动轨迹实现任务规划泛化，从而大幅降低对真机数据的依赖。例如，通过海量视频数据的训练，机器人能够学习“将杯子从桌面移动到面前”等任务。这种创新思路，与马斯克近期提出的视频训练方案不谋而合，预示着具身智能领域对数据获取方式的变革。田野指出，当前行业过度依赖人工采集数据，而VLOA架构有望解决这一瓶颈。

　　RoboScience将物流仓库和商业服务场所作为首批落地场景。这些场景的特点是机器人需要处理多种物体，但动作边界清晰，技术实现难度相对可控。团队计划通过软硬一体化策略，同时布局B端和C端市场，打造“伙伴型”机器人产品。田野预测，当机器人达到五六岁儿童的动手能力，且普通用户能在5分钟内上手使用并认可其价值时，行业将迎来关键转折点，这个时间点可能在五年内到来。他同时认为，未来具身智能领域将形成中美主导的“双引擎”格局。中国凭借完整产业链支撑大规模商业化，美国则聚焦高端市场，其他地区通过生态合作参与全球竞争。值得关注的是，RoboScience团队的多元背景——由斯坦福同窗、中科大校友和业界老兵组成的联合创始人团队，为公司的技术研发和工程实现提供了有力保障。

　　田野展现出开放的思维，认为机器人形态不应局限于人形，恐龙形或哆啦A梦这样的非人形机器人，完全可能在特定场景发挥作用。此外，算法的跨机器人本体迁移能力将成为生态开放的基础。RoboScience正在积极构建一个开放的生态系统，吸引更多开发者和合作伙伴加入。