在近期融資動態(tài)中,一家專注于具身智能領(lǐng)域的初創(chuàng)企業(yè)RoboScience宣布成功完成了數(shù)千萬元的種子輪融資,本輪融資由零一創(chuàng)投獨家領(lǐng)投。
RoboScience由兩位行業(yè)精英于2024年底共同創(chuàng)立,分別是前蘋果技術(shù)主管田野和新加坡國立大學(xué)助理教授邵林。田野,這位中科大物理系出身并曾在斯坦福人工智能實驗室深造的技術(shù)專家,曾作為蘋果最年輕的主任工程師之一,領(lǐng)導(dǎo)團隊打造了蘋果的機器學(xué)習(xí)平臺,為Siri、Apple Intelligence等AI應(yīng)用以及CoreML、ARKit等AI生態(tài)框架奠定了堅實基礎(chǔ)。他的豐富經(jīng)驗使得RoboScience在AI技術(shù)落地方面擁有了顯著優(yōu)勢。
另一位創(chuàng)始人邵林,目前在新加坡國立大學(xué)擔(dān)任助理教授,他在具身智能領(lǐng)域有著深厚的研究背景。邵林博士畢業(yè)于斯坦福大學(xué),并在國際機器人學(xué)術(shù)界取得了顯著成就。2023年,他合作發(fā)表的論文提出的SAM-RL方法在國際機器人頂會RSS上獲得了高度評價。次年,他帶領(lǐng)團隊提出的D (R,O) Grasp方法,更是通過創(chuàng)新性的交互模型,極大地提升了機器手的抓取速度和泛化能力。
田野與邵林?jǐn)y手推出的統(tǒng)一操作大模型,被視為連接視覺語言大模型與物理世界的橋梁。該模型在指導(dǎo)機器人操作任意物體完成任意任務(wù)方面展現(xiàn)出了強大的泛化能力。RoboScience還建立了高效獲取并使用仿真數(shù)據(jù)、視頻數(shù)據(jù)和真實數(shù)據(jù)的系統(tǒng),覆蓋了廣泛的任務(wù)和物體類型,有效提升了數(shù)據(jù)質(zhì)量并降低了成本。
在商業(yè)化方面,RoboScience憑借其技術(shù)的高度泛化能力,能夠根據(jù)不同場景的具體需求,高效適配不同配置和性能的硬件。這一開發(fā)路徑的選擇基于團隊對市場的深刻洞察:未來具身智能的發(fā)展將需要多樣化的硬件設(shè)備,而中國供應(yīng)鏈的優(yōu)勢以及軟件研發(fā)迭代速度的快于硬件,都為RoboScience與硬件廠商合作、快速拓展落地場景提供了有利條件。
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