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近日，據解放日報報道，成立不到一年半的具身智能初創企業它石智航，正在把機器人推向真實產業現場。日前，它石智航首席科學家丁文超在接受采訪時表示，具身智能的價值不應停留在炫技式演示，而應率先解決工廠中“人不想干、但必須干”的現實痛點。
在工業自動化領域，長程操作、柔性物體、亞毫米精度，長期被視為難以同時實現的“不可能三角”。其中，柔性線束裝配被稱為自動化領域的“哥德巴赫猜想”：線束本身柔軟易變形，插孔間隙往往只有0.1至0.5毫米，機器人既要完成長程操作，又要保持極高精度，還要應對柔性材料隨時發生的形變。
這一公認難題，成為它石智航創業后選擇攻克的核心場景。丁文超表示，線束裝配勞動強度大、重復性高，對熟練工依賴強，且一線人員流失率居高不下，幾十年來始終缺乏實質性自動化升級。
在2026年中AWE上，它石智航展示了世界首個能干活的自研通用具身大模型AWE3.0。依托該模型，它石智航A1機器人連續長程工作，在1小時內完成百余次亞毫米級完整線束精密裝配任務，并獲得吉尼斯世界紀錄。這一成果意味著，具身智能不再只是停留于實驗室演示，而是在真實工業級場景中完成了驗證。
它石認為，真正有產業價值的具身智能，必須能夠適應復雜、非結構化、充滿變化的真實環境。與傳統自動化依賴固定工裝、規則程序不同，具身智能需要具備理解物理世界、預測變化并執行交互的能力。
它石智航選擇了一條以人為中心的數據路線：通過可穿戴式設備，從人的第一視角采集真實操作數據，再借助具身大模型，將人類動作能力遷移到機器人上。丁文超解釋，自動駕駛做到成熟需要百萬小時級別的數據，而具身智能的復雜度至少更高一個數量級，可能需要千萬小時級別的數據。如果單靠遙操作采集，效率遠遠不夠；如果完全依賴遙操作又難以覆蓋復雜場景。因此，回到“人”本身，成為他們認為更可行的路徑、更能實現模型scalinglaw的路徑。
它石一直堅持具身智能首先應該進入工廠，承擔那些高強度、重復性、對人并不友好的工作。調研線束工廠時，團隊曾看到一線工人在盛夏環境中反復進行同一個動作，一天甚至重復上萬次。這讓團隊更加堅定：機器人真正的價值，是接住這些必須有人做、但并不適合長期由人承擔的勞動。
從柔性線束裝配切入，再到以高難度工業場景驗證具身智能的底層能力，它石始終走在推動機器人從“能看、能動”到“能理解、能操作、能交付”的路上。
本文來源：財經報道網
