在具身智能技术快速发展的当下，机器人行业正经历一场从“专用”到“通用”的深刻转型。RoboScience机器科学近日推出的通用具身大模型Visics，通过引入创新的“物体3D点云轨迹”中间表征标准，成功打破了传统机器人依赖单一任务训练的局限。该模型采用双引擎架构设计，其中具身世界模型通过海量视频数据预训练，能够精准捕捉物体运动规律与物理因果关系；通用操作模型则负责将预测轨迹转化为硬件控制指令，实现“理解”与“执行”的分层解耦。
传统具身智能开发长期面临两大核心挑战：硬件泛化能力不足与长程任务执行困难。此前行业普遍采用的“动作复刻”模式，要求机器人机械记忆特定关节运动轨迹，导致模型在更换硬件平台或操作对象时完全失效。RoboScience创始人田野指出，要使机器人真正融入现实场景，必须解决跨本体、跨物体的通用操作难题。Visics模型通过构建统一的中间表征体系，使机器人能够像人类一样先理解物体运动逻辑，再根据不同躯体结构调整执行策略。
数据获取成本高企是制约具身智能发展的另一瓶颈。针对这一问题，RoboScience开发了“仿真+视频”双数据飞轮体系。其自研的高精度仿真引擎RoboMirage可生成逼真的物理交互场景，结合自动化标注管线，将单条数据获取成本压缩至传统方案的百分之一。目前该系统已实现每周数十万小时的数据积累，正朝着2026年构建1T规模高质量数据集的目标稳步推进。
在商业化路径选择上，RoboScience采取差异化策略。联合创始人汪涛表示，公司避开与工业自动化方案的正面竞争，优先聚焦商超、物流、康养等需要处理海量SKU的场景。这些领域存在大量非标准化操作需求，恰好契合Visics模型的跨物体泛化能力。目前相关技术已在零售仓储场景完成验证，标准化机器人本体产品计划年内量产，首批应用将覆盖智能分拣、无人配送等高频需求场景。
这场由算法架构创新引发的变革，正在重塑机器人产业的技术范式。通过软硬一体化解决方案，机器人开始具备处理复杂动态环境的能力，其应用边界从结构化工业场景向非标准化服务领域加速拓展。随着底层技术的持续突破，具身智能正从实验室走向产业深水区，为智能制造与智慧服务注入新的发展动能。
