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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。
此次发布的Visics大模型，核心突破就在于抛弃了传统的关节轨迹训练思路，转而采用自研的VLOA（Vision-Language-Object-Action）架构，将物体3D点云轨迹作为统一的中间表征标准。
简单来说，Visics不需要记忆每个动作的关节角度，而是先通过视觉识别物体的三维属性和空间位置，再结合任务指令自动生成适配当前硬件本体的操作路径，真正实现了对环境的理解而非单纯的动作记忆。根据RoboScience披露的测试数据，Visics在跨硬件迁移、陌生物体操作、长程复杂任务三类场景下的成功率分别达到94%、87%和82%，相比传统动作复刻模式的平均表现提升了6倍以上。
田野在发布会上表示，“机器人要真正走进开放的真实世界，必须同时解决泛化能力差和长程任务执行难两大问题，统一表征的作用相当于给了不同硬件的机器人一套通用的‘思考语言’，不用再为每个任务重新‘学说话’。”
目前Visics已经开放了硬件适配接口，首批已经与3家头部工业机器人企业、2家家用服务机器人厂商完成初步适配，预计2026年第四季度就会有搭载该模型的商用产品正式落地。
业内人士分析，随着通用具身大模型的成熟，此前难以规模化落地的柔性生产、家居整理、养老陪护等场景都将迎来商业化突破，未来3年国内具身智能的市场规模有望突破千亿级。
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