原创 赖文昕 2025-03-08 16:59 广东
基于快慢系统的机器人学习框架与自监督训练。
基于快慢系统的机器人学习框架与自监督训练。
作者丨赖文昕
编辑丨陈彩娴
AI 科技评论独家获悉：近日，新加坡国立大学（NUS）助理教授邵林与前苹果研究员田野成立了具身智能企业RoboScience，目前已经完成数千万的第一轮融资。
据了解，主打产品是跨实体通用具身智能（Cross Embodiment AI），同时也基于快慢系统的机器人学习框架与自监督训练开发机器人的具身操作系统，其Model-based RL+Manipulation路线也契合了邵林个人的研究经历。
2009年，邵林开始在南京大学读本科，在发现最初的地质系不适合自己后，在数学系完成第二个学位，还在大二至大三期间参与了计算机系多媒体 GPU 高性能计算的研究。
2014年本科毕业后，邵林进入斯坦福大学攻读博士学位，后因对3D视觉感兴趣，于2016年加入了几何计算组，师从Leonidas J. Guibas。
当时 Leonidas 组里有不少华人学生，除了黄其兴（UT Austin计算机系终身教授）、苏昊（UCSD副教授）、弋力（清华助理教授）外，邵林、严梦媛（OpenAI研究员）、王鹤（银河通用创始人&北大AP）等人都是在 2016 年前后加入几何计算组。斯坦福具身智能故事详情请看：《3D 视觉派：斯坦福具身智能人物关系图》
受DeepMind的DQN算法启发，邵林意识到强化学习方法能指导智能体在复杂的游戏里完成各种玩法，那下一步就能指导机器人在现实世界中自主决策，便决定从3D视觉转向机器人研究。
而Leonidas的研究重点仍在3D视觉，于是在2017年初，邵林转至交互感知与机器人学习实验室，师从负责人Jeannette Bohg，Leonidas为共同指导。
在加入Jeannette组之前，邵林还在斯坦福机器人实验室主任Oussama Khatib指导下进行了几个月的真机项目（Oussama后来也是邵林博士委员会的成员），参与了早期机器人抓取的研究，作为一作于ICRA 2020发表了深度神经网络架构UniGrasp，这后来也成为数据驱动灵巧手抓取的基准性工作之一。
来到Jeannette组后的邵林主攻机器人操作（Manipulation），发表了Concept2Robot等研究，是VLA方向的很早期工作。
2021年，邵林博士毕业，来到新加坡国立大学担任助理教授，继续深入钻研机器人操作，其加入后的第一篇论文是与上海交通大学教授、穹彻智能创始人卢策吾合作的基于模型的强化学习方法SAM-RL，能完成装配、使用工具和可变形物体的三种操作任务，此工作还入围了RSS 2023最佳系统论文奖。
对邵林而言，多年的机器人研究经验让他意识到，机器人是一个复杂的系统，需要对其进行系统性的思维，对硬件、数据和算法、模型等方面进行整体的设计与开发，尤其要关注机器人实际部署过程中的安全阀机制。
最近，邵林带领团队发表的D(R,O)跨实体灵巧抓取工作还获得了机器人顶会CoRL MAPoDeL Workshop的最佳机器人论文。
另一位创始人田野2010年就读于中国科学技术大学物理系，大三期间曾在量子信息实验室担任研究助理，使用GPU进行量子系统模拟。
2014年，田野以专业第一的成绩毕业后，和邵林一样来到斯坦福深造，不过是在AI Lab师从吴恩达教授研究深度学习与计算机视觉。在斯坦福期间，他参与了基于机器学习的相机分析系统、具有深度学习和概率图形模型的人员跟踪系统、自动视频流和分析系统等多项工作。
2017年硕士毕业后，田野加入苹果总部工作，负责AI平台与端侧深度学习框架，支撑了iPhone、 Apple Watch、MacBook、Airpods、Vision Pro、Apple Intelligence等多平台 AI 框架的开发、优化与落地。
去年，田野结束了长达七年多的苹果生涯，与邵林一起创立RoboScience。
过去，深度学习在机器人领域的实用性一直面临诸多挑战，例如可解释性不足和数据缺口等问题，OpenAI就曾因数据问题在2020年解散了其机器人团队。
然而，随着基础模型能力、预训练和推理能力的不断提升，Foundation Model + Robotics的范式再次成为热门。在产业界，OpenAI于去年年初重组了机器人团队，同时邵林创立的RoboScience也在基于大规模预训练和推理（Reasoning）推动具身操作的研究。
这是否意味着，继Reasoning点燃大模型领域的DeepSeek之后，也将在机器人领域引发新的变革？让我们拭目以待。
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