机器科学完成数亿元A2轮融资，仿真数据一条5分钱

11月2日，通用具身智能企业RoboScience机器科学宣布完成A2轮数亿元融资，由琥珀资本、鸿瑞达投资、上海半导体产投联合领投，爽资本、360战投、国联民生资本、金鼎资本及多家上市公司平台跟投。加上这一轮，这家成立于2024年12月的公司今年已经连拿三轮融资，节奏在当下这个越来越挑项目的赛道里相当显眼。

公告披露，本轮融资将重点投向三个方向：大模型的持续迭代升级，物流、零售、工业等核心场景的POC验证与规模化落地，以及高端人才储备。联合创始人兼CEO田野的原话是，希望每一次场景落地既能解决客户的实际问题，也能为通用能力的提升积累经验。

这家公司到底有什么

机器科学的核心家当是两样：自研的Visics通用具身大模型，具备跨本体泛化操作能力；以及可微多模态物理仿真引擎RoboMirage。前者2026年6月推出，后者更早，2025年9月就发布了，8月还亮相了轮式仿人形机器人REX G1。按官方口径，目前已在零售商超、物流等场景推进应用落地。

团队背景也是这轮资本愿意下注的原因之一。田野曾是苹果AI Platform技术负责人，斯坦福大学AI lab硕士；联合创始人邵林是新加坡国立大学助理教授、斯坦福大学AI lab博士。11月2日的公开报道里还有一个数字值得单独拎出来：自研仿真引擎把单条训练数据的获取成本压到了0.05元，约为传统方案的几十分之一；今年前10个月视频训练数据从100万小时涨到400万小时，仿真轨迹突破百亿次。

钱正在流向大脑

把这条消息放进更大的背景看，它踩中了今年具身智能融资的一个明显趋势。公开数据显示，2026年上半年中国具身智能企业完成322笔融资、总额约935亿元，是去年同期的5倍，而且资金越来越多地流向专注机器人大脑的软件公司，而不是单纯的整机厂。机器科学一年三轮、产业资本带头入局，正是这个资金流向的具体注脚。

但对这事也得保持一份冷静。仿真数据便宜是好事，可便宜不等于好用，仿真到真机的差距（业内叫sim-to-real gap）依然是悬在所有仿真路线公司头上的问题。行业评价标准也确实在变：从Demo转向POC和真实交付，银河通用、星海图这些同行已经站上更高估值梯队，窗口不会一直开着。数亿元的融资额听起来不小，放在大模型训练的烧钱速度面前，撑不了太久的消耗。

接下来值得盯的是它的POC能不能转成可验证的订单。融资速度只是一张入场券，真实场景里跑出的交付记录才是决赛资格。你觉得这波大脑公司里，谁会先跑出来？评论区聊聊。