2026年6月24日，机器人科技公司RoboScience正式发布通用具身大模型Visics，其核心采用自研VLOA架构，以物体3D点云轨迹为统一中间表征，打破传统具身智能领域“动作复刻”模式的泛化瓶颈，实现跨本体、跨物体、跨任务的通用操作能力。RoboScience创始人兼CEO田野表示，该技术将推动机器人真正进入真实场景规模化落地阶段。
过去几年，具身智能一直是AI领域最受关注的赛道之一，但商业化落地始终难见突破性进展。行业此前普遍采用的“动作复刻”模式，本质是让机器人记忆特定场景下的关节运动轨迹，一旦更换硬件本体、操作物体或是任务流程，此前训练的模型就会直接失效。
据行业调研数据显示，2025年国内具身智能领域累计融资金额突破320亿元，但已落地的商业化项目中，92%仍局限于固定场景的单一重复任务，产线换产的模型重新训练周期平均超过21天，单任务训练成本普遍超过30万元，高昂的适配成本让很多潜在客户望而却步。
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