在工业自动化领域，柔性线束装配一直是难以攻克的“堡垒”。线束柔软易形变，插孔间隙仅有0.1至0.5毫米，长程操作中需同时满足亚毫米级精度，这一“不可能三角”困扰行业多年。如今，一家成立不足一年半的初创企业——它石智航，以机器人连续完成百余次亚毫米级线束装配并创下吉尼斯世界纪录的成绩，为行业撕开了一道突破口。
它石智航的破局之路始于对“数据”的重新定义。首席科学家丁文超曾是华为“天才少年”，主导过第一代智能驾驶解决方案开发。在他看来，具身智能的复杂度远超自动驾驶——后者需要百万小时级数据，而前者至少需要千万小时级。传统遥操作采集效率低下，手工建模又难以还原真实世界的复杂性，唯一的解法是“向人学习”。团队通过穿戴式设备，从人类操作者的第一视角采集数据，再依托自研的通用具身大模型AWE3.0，将人类技能“迁移”至机器人。
这一路径在2026年中国家电及消费电子博览会上得到验证。它石智航A1机器人连续长程工作，在柔性线束装配场景中展现了“手眼脑”协同的工业级能力：既能感知线束的微小形变，又能精准控制插孔位置，还能根据环境变化动态调整操作策略。丁文超解释，这得益于世界模型对物理世界的“预演”能力——“就像人类做饭前会在脑海中推演步骤，模型通过海量数据训练，能自行规划最优路径并预测后果。”
哲学思维贯穿了丁文超的技术探索。研究自动驾驶时，他从王阳明“格竹”故事中领悟到“要回到人本身”；如今做具身智能，“知行合一”成为核心方法论。他以语言模型为例：看似复杂的推理任务，本质可归约为“预测下一个词”的极简逻辑。具身智能同理，桌面整理、线束装配等复杂任务，均可拆解为基础子动作的智能映射。“人工神经网络不需要理解所有细节，只需掌握关键逻辑，就能胜任高复杂度任务。”
尽管具身智能赛道热度攀升，丁文超认为行业仍被低估。当前公众印象多停留于人形机器人表演，但他预测，两年内，经过通用模型训练的机器人将能进入重复性场景，仅需少量现场数据即可上岗。“具身基础模型的能力正沿指数曲线进步，其‘ChatGPT时刻’可能比预期来得更快。”
面对国际竞争，丁文超保持清醒。他指出，中国在机器人本体量产和运动控制层面领先，但在具身基础模型与数据训练上，与世界顶级水平仍有差距。“美国正试图通过具身智能重塑制造业优势，若中国在‘大脑’层面落后，将削弱产业链竞争力。”
它石智航的选择印证了丁文超的务实理念：不追求炫技式演示，而是直击产业痛点。调研中，团队看到线束工厂工人重复数万次插孔动作，汗水浸透衣衫的场景。“具身智能应该先解决‘人不想干但必须干’的事。”丁文超说。如今，它石智航已开启两轮融资，均刷新国内具身智能领域纪录，但他的目标更远——“冲刺具身智能世界第一”的签名，挂在办公室最显眼的位置。
