机器人1小时连续完成百余次亚毫米级完整线束装配任务，创下吉尼斯世界纪录；两轮融资均刷新国内具身智能领域纪录。

　　作为一家成立不到一年半的初创企业，它石智航交出了一份不俗的“成绩单”。

　　日前，解放日报记者专访了它石智航首席科学家丁文超，他同时还有另一个身份：复旦大学智能机器人与先进制造创新学院青年研究员、博导。此前他作为华为“天才少年”，参与主导了当时真正意义上的第一代智能驾驶解决方案。

　　对丁文超而言，身份标签虽然一直在变，但内核从未改变：“我一直把自己定位成一个解决问题的人。”

　　【破解“不可能三角”】

　　因为最喜欢的是做研究，所以选择加入复旦、又决定创业的契机又是什么？

　　在丁文超看来，具身智能是一个“大赛道”，需要超大规模的真实数据、具身模型开发以及真正满足产业需要的批量化应用，于是“创业”成为一个必选项。

　　具身智能赛道路径繁多，它石智航一入场就选了高难度路线：以人为中心的数据采集，同时把一个公认“难啃”的工业场景——柔性线束装配，作为核心突破口。

　　在工业自动化领域，长程操作、柔性物体、亚毫米精度，被称为“不可能三角”。若想三者同时做到，传统方案基本无解。被称为自动化“哥德巴赫猜想”的线束装配，正是这一难题的缩影：线是软的，一碰就形变，插孔间隙只有0.1至0.5毫米。这类劳动强度大、重复性高、熟练工流失率居高不下的场景，几十年来未见实质性自动化升级。

　　“自动驾驶做到比较成熟，需要百万小时级别的数据。而具身智能比自动驾驶要难至少10倍，大概需要千万小时级别的数据。显然，通过遥操作来采集效率太低，而手工建模来模拟复杂的真实世界又太难。”丁文超说，唯一的解是回到最强智能体“人”本身，依靠穿戴式设备，从人的第一视角采集数据，再用具身大模型，将这种能力部署到机器人上。

　　不同于“只是被动响应和生成内容”的大语言模型，而专注“能理解物理世界、预测变化、执行物理交互”的世界模型，这一路径显然被它石智航走通了。在2026年中国家电及消费电子博览会上，依托自研的全球首个面向真实产业场景、可真正干活的通用具身大模型AWE3.0，它石智航A1机器人连续长程工作，完成了百余次亚毫米级线束精密装配并创下吉尼斯世界纪录。这意味着区别于业内大多停留在实验室演示阶段的模型，它石智航的世界模型路线在真实工业级要求的场景里验证成功，在具身智能核心技术研发和商业化应用上走在了全球前列。

　　【“世界模型”的哲学注脚】

　　丁文超喜欢哲学。

　　研究自动驾驶时，对于如何准确预测马路上的“加塞”等随机行为，他从王阳明“格竹”的故事中获得启发——不能只盯着外部的车看，要回到人本身。

　　如今做具身智能，他再次想到了王阳明，“知行合一”成为他近来的高频词。这一理念也成为“世界模型”的哲学注脚。“世界模型这个词听着抽象，其实它和人的逻辑是一样的，也是一个知行合一的过程。”丁文超说。

　　就像人做饭，会预判火候大小、调味配比带来的影响，在心里先推演完整烹饪过程。在丁文超看来，他们要训练的具身世界模型，本质上要拥有这样的能力——见过海量的人类动作数据，给它一个任务和一个初始画面，它就能自行“想象”接下来怎么做，会带来什么后果，并沿着最合理路径去达成目标。

　　这种哲学思考，也投射到他对深度学习的独到理解。

　　“深度学习不应是简单粗暴的‘从输入到输出’，更需要底层洞见，核心是化繁为简的能力。”丁文超以语言模型举例，让AI解答复杂问题看似千头万绪，训练逻辑却可归约到一个极简任务——预测下一个词。“如果能准确推理出侦探小说里凶手是谁，就意味着模型已经把整本书的逻辑理解透彻。”

　　具身智能的逻辑亦是如此。比如完成桌面整理这类复杂任务，最终都能拆解为一个个基础子动作的智能映射。“人工神经网络只要学会一个简单的逻辑映射，就能胜任长程、高复杂的现实任务。”

　　【“ChatGPT时刻”何时到来】

　　如今，具身智能赛道炙手可热，也有人质疑存在泡沫。但在丁文超看来，“人们还是低估了它。”

　　当前公众对具身智能的想象大多还停留在人形机器人跳舞、跑马拉松，而他认为，具身基础模型的能力正沿着类似语言大模型当年的指数曲线进步。“一旦到达某个拐点，就能够极大节省人们在各种体力劳动中的投入。目前对于具身智能行业的前景和投入，可能都算少了。”

　　具身智能的“ChatGPT时刻”何时到来？丁文超说：“我个人认为大概两年，人们就能看到在重复性较高的场景，把一个经过通用基础模型训练的机器人推过去，只需采集极少量的现场数据，它就能干活。”

　　而对于国际竞争态势，他有着清醒的认知：中国在具身智能的“本体”和“小脑”，即本体的一致性量产和运动控制层面领先；但在“大脑”，即具身基础模型与大规模数据训练层面，与世界最顶级水平还有差距。

　　而这一差距不容忽视。丁文超道出了一个更深层的产业逻辑，“美国正试图借具身智能回流制造业，如果中国在具身‘大脑’层面落后，将会削弱制造业的竞争优势。”

　　采访手记：让技术解决现实痛点

　　丁文超曾把研究自动驾驶的工作群叫作“京沪马路占卜师”——那是对人的随机行为进行预测的浪漫化表达。如今在它石智航，他的个性签名改成了“冲刺具身智能世界第一”。

　　那是数月前，它石AWE3.0具身智能模型刚发布。他说：“我觉得距离这个目标，可能没有那么远了。”说完，爽朗地笑了。

　　“我是一个极度乐观的人，”他坦言，“只要回到事物最底层的基本事实，从第一性原理把事想通，我就会坚定地去做、去快速奔跑。”

　　在这个对具身智能充满嘈杂想象的时代，它石智航选择了一条少有人走的路：不追求炫技式的演示，而是进入工厂。丁文超回忆，调研时正值盛夏，他们走进多家线束工厂，一线工人们额头上沁着汗水，整天都在重复同一个动作，甚至多达上万次。

　　这就是它石智航选择线束场景的核心逻辑：“具身智能应该先解决那些‘人不想干、但必须干’的事情。”

　　让技术解决现实痛点，让机器人接住那些人们不愿做、但真需求的事——这或许才是具身智能值得期待的未来。