连续入选ICRA最佳论文，RoboScience机器科学如何突破具身智能泛化瓶颈？

文章摘要

【关 键 词】 具身智能、机器人、操作泛化、大模型、软硬一体

RoboScience机器科学团队在机器人顶级会议ICRA上连续两年获得操作与运动方向最佳论文奖项认可，其研究成果系统性推进了具身智能的技术边界。团队提出的Bi-Adapt框架通过语义对应与少样本交互适配，成功将双臂操作经验迁移至全新物体类别；而D(R,O) Grasp框架则通过统一的空间距离关系表示，突破了传统单一硬件局限，实现跨多种形态灵巧手的通用抓取。这两项研究共同致力于解决具身智能走向真实世界必须跨越的泛化操作能力门槛，推动机器人操作技能向可复用、可迁移的通用能力演进。

针对现有视觉语言动作模型面临的数据格式不统一瓶颈，团队创新性地提出了VLOA大模型架构。该架构在视觉语言与动作之间引入以物体为中心的三维连续点云轨迹作为中间表示，构建了由具身世界模型和通用操作模型组成的双引擎系统。上层模型负责理解任务语义并预演物体状态变化，下层模型则负责将物体轨迹转化为具体物理动作。这种设计有效整合了多源数据，并在拼家具等高度复杂的真实物理任务中验证了其在精细、连贯操作方面的卓越能力，为具身智能迈向真实场景提供了更优路径。

在产业化与工程落地方面，RoboScience机器科学结合了前沿学术积累与大规模AI系统工程经验，形成了独特的双重底座。公司已在机器人本体、末端执行器及多模态物理仿真等关键环节完成全栈布局，并自研了高精度通用物理仿真平台。通过软硬一体的发展路线，团队正加速推进标准化机器人产品的量产，并与多行业企业开展试点合作，致力于打通具身智能从顶尖学术研究到规模化商业落地的关键链路。

原文和模型

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【原文作者】 机器之心
【摘要模型】 qwen3.7-max
【摘要评分】 ★★★★☆

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