新华网专访它石智航首席科学家丁文超，揭秘全球首个「能干活」的通用具身大模型 AWE3.0
在AWE2026展会现场，它石智航凭借其首次公开的全栈技术展示成为全场瞩目的焦点，并获得了新华网的深度专题访问与全面报道。
新华网的报道深入剖析了它石智航的多项里程碑式突破：全球首个可实际部署的通用具身大模型AWE3.0、从端到端的全闭环技术体系，以及创新性创造的吉尼斯世界纪录。展会上，首席科学家丁文超博士向记者详解了如何通过机器人大脑技术赋能实体产业的技术实现路径。
以下是来自新华网的报道全文：
从会议室蓝图到吉尼斯认证
新华网北京3月18日电 2025年2月，它石智航创立于上海一处普通的办公空间。
会议白板上写满了技术架构与算法公式，创始团队正在激烈讨论。尽管窗外春寒未消，会议室内的气氛却异常热烈——他们坚定了一个目标：研发能够真正走出实验室、进入生产一线，替代人类完成高重复性、高危核心工序的机器人。
时隔一年，在2026年3月的AWE展会，见证了一个标志性时刻。它石智航首席科学家丁文超博士在展台前，全程观看了A1机器人于一小时内成功完成上百次精度达亚毫米级的线束装配任务。手持吉尼斯世界纪录证书，他不禁回想起初创时白板上勾勒的愿景。“我们兑现了承诺，”他向记者坦言，“这并非一次技术演示，而是能够切实创造经济价值、胜任真实工作的生产力工具。”
具身智能：驱动新质生产力的核心引擎
发展新质生产力已成为明确的政策导向。在丁文超博士的解读中，具身智能构成了人工智能与实体经济融合的关键环节。核心挑战在于，如何弥合“实验室原型机”与“产线主力军”之间的巨大应用鸿沟。
解构机器人大脑：超越VLA的物理世界认知
过去数年，行业充斥着机器人在受控环境下的表演。无论是拧开瓶盖还是折叠衣物，一旦场景光线、物体位置发生细微变动，机器人的表现便急剧下滑。
瓶颈何在？主流的视觉-语言-动作模型架构存在固有缺陷。“VLA处理的是视网膜层面的图像信息，如像素与轮廓。而它石致力于构建对时间、空间、力学及环境交互等物理本质属性的理解与表达体系，”丁文超指出，“例如线束形变时手部角度的实时调整，针尖刺入布料所需力度的大小——这类物理直觉是VLA模型无法赋予的。”
本次发布的通用具身大模型AWE3.0，其核心飞跃在于对物理世界的深度感知、认知与任务规划能力。基于自研的AI world Engine架构，模型有效降低了对固定视角的依赖，实现了类人的精细操作流畅度、长时序任务执行的稳定性以及强大的跨场景泛化能力。这精准定义了其“脱离温箱、实战可用、通用性强”的产品定位，并内嵌了对于空间规律与物理法则“不仅知其然，更知其所以然”的因果推理能力。
这一能力的底层支撑是“隐空间”技术——将人类动作的精髓编码为可学习的模型，使机器人无需记忆海量固定轨迹，而是掌握动作生成的根本逻辑。“通过隐空间技术实现的丝滑动作生成，让机器人的操作既稳定可靠又自然流畅，其长程复杂任务的执行能力达到了新的高度。”丁文超解释道。
在展台核心的“大脑演示区”，它石首次向公众直观揭示了这一认知过程。参观者可在平板电脑上任意选择酒店、厨房、工厂或办公场景，并下达取放、整理、清洁等指令。机器人在学习人类真实数据并进行未来状态推演后，左侧屏幕实时显示真实环境画面，右侧屏幕则同步呈现3D点云、关键物理参数与运动轨迹等学习数据，清晰展示了机器人如何通过海量多模态数据学习，达成对环境的语义理解与任务的自主执行。
“我们希望让每一位观众亲眼看见，机器人是如何认识周遭世界、如何进行思考并规划下一步行动的。”丁文超说道。
数据与触觉：赋予机器人“手感”的关键要素
精细操作，尤其是在线束装配这类高柔性要求的工业场景中，是具身智能面临的最严峻挑战之一。
它石的破局之道是HTS高密度触觉感知技术，其本质是将实时触觉反馈形成控制闭环。这项技术赋予机器人媲美人类的触觉灵敏度，能够捕捉操作过程中的细微力变与材质反馈，从而实现动态调整。
传统机器人的力控依赖于关节电流反馈，遇到阻力即停止。但线束插接需要“连续触觉感知”：在插拔过程中阻力动态变化，机器人必须实时感知并做出微调。HTS技术显著提升了AWE3.0模型对物理接触的局部感知与即时响应能力，使得机器人能够可靠地完成精密装配、线缆插接等依赖密集接触与柔性操作的复杂任务，其精细操作能力已达到可大规模产业部署的标准。
“手上有反馈，操作才精准。”丁文超强调。
而高质量数据是这一切的基石。具身智能领域长期受限于数据困境：仿真数据规模大但物理失真，存在“仿真到现实”的鸿沟；远程操作数据真实但采集效率极低。它石开辟了第三条路径：以人为中心的数据采集范式。
这一选择源于对“实用性”的顶层设计。为确保数据足够精细与优质，它石智航没有采用简化版的双指夹具或外骨骼，而是自主研发了高精度视觉-触觉一体化SenseHub数据采集系统。该系统采用可采集全量信息的五指传感手套，完整记录手部空间位姿、每根手指的姿态曲线及各关节的施力数据。该套件实现了感知、计算与传输的深度集成，为大规模、高质量采集人类自然行为数据提供了完整的系统级解决方案。
硬件是载体，采集范式的创新才是核心。它石邀请真实的行业从业者——经验丰富的工厂技师、产线操作工、专业保洁人员——在完全真实的工作场景中，佩戴轻量化、近乎无感的采集设备进行作业。由此获得每一条都源自真实工作流程的海量、精准多模态数据。手套记录的全维度信息构成了其独有的WIYH数据集，规模超过百万小时，覆盖数万种细分场景，精准满足了具身智能对数据真实性、有效性与完整性的严苛要求。
“机器人可用的有效数据，必须同时满足三个条件：任务场景真实、任务被有效完成、全过程信息被完整记录。”丁文超表示，“这无法通过在仿真数据与真实数据中做简单取舍来实现。”
实战与赋能：从世界纪录到产业革命
在吉尼斯纪录的颁发现场，丁文超向观众分享了一个调研见闻：在一次深入线束工厂的考察中，时值盛夏，车间内闷热难耐，工人们额头沁满汗珠，仍在高密度环境中日复一日地重复着成千上万次相同的装配动作。那个场景令他深受触动。
“我们选择攻克线束装配场景，基于三重考量：第一，市场刚需巨大，凡是用电的设备都离不开线束，覆盖汽车、家电、3C电子等诸多领域；第二，技术挑战极高，理线、插接、装配对传统机器人极不友好，因为线材柔性易变形，接口是亚毫米级精度，且工作环境复杂多变；第三，具备明确的社会价值，将人从这种高强度、高重复、单调的体力劳动中解放出来。”
吉尼斯纪录验证了AWE3.0模型的工业级落地能力。丁文超分析指出，当前国内机器人产业大多仍停留在基于预设程序的自动化阶段，其核心是运动控制系统，而非认知决策系统。具身智能大脑，正是连接数字智能与物理执行的关键桥梁。我国虽具备全球领先的机器人本体制造能力，但在具备自主感知、认知与决策能力的具身基础模型领域尚存差距。攻克“具身大脑”技术，是机器人产业完成智能化升级的核心路径。
从产业格局看，它石智航正致力于补齐这块关键短板，让机器人在真实复杂的工业场景中“上岗工作”成为可实现的未来。
工业和信息化部人形机器人标准化技术委员会副主任委员兼秘书长梁靓对此评价道：“当前，具身智能正从技术验证走向规模商业化，进入以应用落地为核心的新阶段。它石智航AWE3.0的发布，推动了机器人从实验室走向真实场景，实现了从‘执行动作’到‘理解任务’的历史性跨越。期待以它石为代表的创新力量，加速技术成果的产业转化，将技术领先优势转化为实实在在的产业竞争力，为高质量发展注入新动能。”
从底层技术的持续深耕，到选择最困难的场景进行落地验证，它石智航以扎实的研发与产品路径，诠释了一家务实笃行的具身智能企业应有的发展姿态。
AWE展会闭幕之际，丁文超再次独自来到展台前。机器人已经关机静置。几小时后，它们将被拆卸装箱，运回实验室，继续消化新一批人类工作数据，持续走在用物理AI重塑实体世界的道路上。