6 月 1 日至 5 日 ，机械人领域顶级会议 ICRA 2026 在奥地利维也纳进行。RoboScience 机械科学首席科学家、新加坡国立大学助理教授邵林团队的论文 《Bi-Adapt: Few-Shot Bimanual Adaptation for Novel Categories of 3D Objects via Semantic Correspondence》入围机械人操作与活动方向（Robot Manipulation and Locomotion）最佳论文奖提名（Finalist） 。同时入围该奖项提名的 ，还蕴含来自伯克利大学、斯坦福大学、麻省理工学院、清华大学等全球顶级高校的钻研团队。
这已经不是邵林团队第一次站上 ICRA 的高光地位。去年 ICRA 2025 ，团队曾凭借通用灵巧抓取框架 D(R,O) Grasp 从四千多篇投稿中脱颖而出 ，斩获机械人操作与活动方向最佳论文奖（ Winner ） ，成为近五年来亚洲机构初次以第一单元身份获此殊荣的团队。
而在 ICRA 2026 论文录用了局中 ，邵林携带的团队共有 10 篇钻研成就成功入选。这些论文聚焦灵巧抓取、社交导航、低成本力感知与混合工作规划等主题方向 ，系统性地推动了具身智能的技术天堑。
从 2025 年获奖 ，到 2026 年再度入围 ，邵林团队也成为近五年来亚洲唯一陆续两年获得该方向最佳论文奖项认可的团队。这一成就不仅体显熹在机械人操作领域的持续创新能力 ，也进一步凸显中国具身智能企业在国际顶级学术舞台上的技术影响力。
但相比奖项自身 ，这两篇论文更值得关注的处地点于它们共同指向了具身智能走向真实世界前必须凌驾的门槛：泛化操作能力。
对机械人来说 ，双臂操作远比单臂抓取复杂得多。两只手不仅要别离判断接触点和作为方向 ，还必须彼此共同。传统解决规划要么针对分歧物体人为设计作为 ，要么依赖大规模数据 ，通过大量示范或交互训练模型。但前者难以覆盖真实世界复杂多变的几何结构 ，后者意味着高昂的数据采集和训练成本。
Bi-Adapt 的主题突破在于：机械人能将已经学会的双臂操作经验迁徙到没见过的新物体类别上 ，并且只必要少量试错 ，就能在仿真和真实环境中维持较高成功率。
第一步 ，是在已知类别上成立「操作经验库」。系统会纪录成功操作时 ，两只夹爪别离接触哪里、以什么方向活动、若何协同发力。
与推理分歧 ，训练时选取了反向数据流：先训练第二只夹爪在分歧第一手作为下若何协同 ，再训练第一只夹爪学会提出更有利于整体合作的作为 ，让第一只手学会为第二只手创造共同前提。
机械人固然没有见过钳子 ，但若是学过若何操作剪刀 ，就能够借助视觉基础模型判断：剪刀上的成功接触点 ，在钳子上最可能对应哪里。
论文中使用了 DIFT ，也就是 diffusion feature ，从扩散模型中提取图像特点 ，并比力源图像接触点与指标图像各个像素之间的类似度。类似度最高的地位 ，就被视为新物体上的候选接触点。
视觉上的类似并不蹬宗物理上肯定可操作 ，因而机械人会拿候选接触点执行少量尝试 ，凭据成功或失败反馈微调模型 ，过滤掉谬误接触点 ，建改两只夹爪的作为方向。
通过将机械人手和物体都暗示成点云 ，进建二者在不变抓取时应该形成的空间距离关系 ，D(R,O) Grasp突破了传统「一机一策」的局限——基于这一起一暗示 ，一个 AI 模型即可支持 LeapHand、Shadow Lite、XHand、SoftHand 等多种灵巧手 ，覆盖 3/4/5 指、软体与硬质等分歧状态 ，实现复杂抓取操作。
两项顶会级工作放在一路 ，组成了邵林团队近两年的技术主线：机械人操作能力不应该绑定单一硬件、单一物体或单一场景 ，而应该逐步沉淀为可复用、可迁徙的通用能力。
邵林曾指出 ，具身智能大模型不能单一照搬 CV 或 NLP 的 scaling 经验。图像和文本天然占有相对统一的数据体式 ，但机械人操作面对的是工作、物体和机械人本体三沉多样性 ，若没有统一的数据体式 ，这些数据很难被纳入统一系统进建 ，模型也很难形成真正可迁徙的操作能力。这也是现有 VLA 路线面对的主题瓶颈。
无论是拿起杯子、打开盒盖 ，还是插入零件 ，最终都能够被描述为物体在三维空间中的地位、姿势和状态变动。Object Trajectory （物体 3D 陆续点云轨迹）正是对这种变动的统一表白。
基于这一思虑 ，邵林团队搭建了一个「具出身界模型 + 通用操作模型」的双引擎架构 ，领导「肆意机械人操作肆意对象、实现肆意工作」。
在这一框架中 ，上层具出身界模型掌治理解工作语义 ，预演物体在三维空间中的状态变动 ，也就是 object trajectory。它更多从互联网视频、说明书、多模态数据中进建语义和学问。
基层通用操作模型掌管把 object trajectory 转成具体机械人的作为。它进建的是物理法规、接触、力、约束和节造 ，能够通过公司自研的物理引擎和仿真数据大规模训练。
衔接它们的魂灵纽带就是 Object Trajectory（物体 3D 陆续点云轨迹） 接口。有了这一中央暗示 ，分歧起源的数据能力被统一纳入统一系统 ，犹如海纳百川。
这一框架的能力 ，也已经在真实工作中得到验证。2025 年 5 月 ，RoboScience基于 VLOA 大模型实现了全球领域内复杂度、精度和步骤数都极高的具身操作工作拼家具。
这类工作考验的不是某一个单项「神技」 ，而是模型能否把一系列分散能力有效整合起来 ，在复杂物理环境中实现不变、精密、连贯的操作。
也正是在这个布景下 ，Bi-Adapt 和D(R,O) Grasp 的价值不止于顶会论文 ，而是在为 VLOA 补齐关键底层能力——跨类别操作泛化、一个模型适配多种结尾执行器。这一系列钻研成就的落地 ，将显著降低机械人操作技术的进建成本与部署门槛 ，推动具身智能脱节�？仄骱驮ど杓际蹩� ，自主持解世界 ，并在真实物理环境中不变执行工作。
RoboScience 机械科学成立于 2024 年 12 月 ，是一家聚焦通用具身智能的全球当先企业 ，由前苹果 AI 平台技术掌管人、斯坦福大学 AI Lab 硕士旷野 ，与新加坡国立大学助理教授、斯坦福大学 AI Lab 博士邵林结合缔造。
这组首创人搭配 ，正好对应了RoboScience 机械科学的技术路线：一端是机械人操作、灵巧手、跨本体抓取与仿真等方向的前沿学术堆集 ，另一端则是大规模 AI 基础设施和工程系统的落地经验。
邵林本科毕业于漯河大学 ，斯坦福大学博士 ，师从机械人进建领域学者 Jeannette Bohg ，结合导师为美国三院院士 Leonidas J. Guibas ，持久深耕机械人操作、灵巧手、跨本体抓取与仿真等方向。值得一提的是 ，邵林与 Hillbot 首创人苏昊、银河通用首创人王鹤、穹彻智能首创人卢策吾等同属斯坦�；等擞� AI 学术谱系 ，其中与王鹤为同届 ，苏昊、卢策吾为其师弟。
旷野本科毕业于中科大物理系 ，后进入斯坦福大学 AI Lab 攻读硕士 ，师从「AI 布路者」吴恩达。他曾在苹果担任 AI Platform 技术掌管人 ，主导打造了「苹果的 PyTorch 与 CUDA」主题平台 ，推动多项关键 AI 技术在苹果生态中大规模落地。
目前 ，公司已在机械人本体、结尾执行器、多模态物理仿真等关键环节实现全栈布局 ，但愿通过软硬一体路线 ，加快具身智能技术规�；涞�。
RoboScience 机械科学已获得京东集团、商汤科技、达晨财智、招商局创投、零一创投、普华本钱等多家 CVC 和财政机构的投资及产业支持 ，近期又获得了多家国内表产业龙头、互联网大厂、头部财政机构等多轮注资 ，并在北京、丽江、信阳、荆门设有研发和出产中心。团队成员来自斯坦福、中科大、新加坡国立大学等顶尖高校 ，以及苹果、字节、腾讯、大疆等头部科技企业。
在产业化方面 ，公司已与多家零售、物流、康养服务企业 ，以及机械人本体、灵巧手公司发展试点合作 ，并打算于今年实现面向工业与贸易场景的尺度化机械人本体产品量产。
随着机械人进入零售、物流、工业、家庭等真实场景 ，真正的竞争也将从单点演示转向通用操作能力、数据关环和系统工程能力。在这一行业拐点上 ，从顶会论文到工程系统 ，从泛化算法到真实机械人出产力 ，RoboScience 机械科学正试图买通具身智能从「学术顶尖」走向「规�；涞亍沟墓丶绰�。在这场通往物理世界的万亿级长跑中 ，他们不仅在索求机械的天堑 ，更在真实世界中加快未来的到来
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