在工業自動化領域，柔性線束裝配一直是難以攻克的“堡壘”。線束柔軟易形變，插孔間隙僅有0.1至0.5毫米，長程操作中需同時滿足亞毫米級精度，這一“不可能三角”困擾行業多年。如今，一家成立不足一年半的初創企業——它石智航，以機器人連續完成百余次亞毫米級線束裝配并創下吉尼斯世界紀錄的成績，為行業撕開了一道突破口。

它石智航的破局之路始于對“數據”的重新定義。首席科學家丁文超曾是華為“天才少年”，主導過第一代智能駕駛解決方案開發。在他看來，具身智能的復雜度遠超自動駕駛——后者需要百萬小時級數據，而前者至少需要千萬小時級。傳統遙操作采集效率低下，手工建模又難以還原真實世界的復雜性，唯一的解法是“向人學習”。團隊通過穿戴式設備，從人類操作者的第一視角采集數據，再依托自研的通用具身大模型AWE3.0，將人類技能“遷移”至機器人。

這一路徑在2026年中國家電及消費電子博覽會上得到驗證。它石智航A1機器人連續長程工作，在柔性線束裝配場景中展現了“手眼腦”協同的工業級能力：既能感知線束的微小形變，又能精準控制插孔位置，還能根據環境變化動態調整操作策略。丁文超解釋，這得益于世界模型對物理世界的“預演”能力——“就像人類做飯前會在腦海中推演步驟，模型通過海量數據訓練，能自行規劃最優路徑并預測后果。”

哲學思維貫穿了丁文超的技術探索。研究自動駕駛時，他從王陽明“格竹”故事中領悟到“要回到人本身”；如今做具身智能，“知行合一”成為核心方法論。他以語言模型為例：看似復雜的推理任務，本質可歸約為“預測下一個詞”的極簡邏輯。具身智能同理，桌面整理、線束裝配等復雜任務，均可拆解為基礎子動作的智能映射。“人工神經網絡不需要理解所有細節，只需掌握關鍵邏輯，就能勝任高復雜度任務。”

盡管具身智能賽道熱度攀升，丁文超認為行業仍被低估。當前公眾印象多停留于人形機器人表演，但他預測，兩年內，經過通用模型訓練的機器人將能進入重復性場景，僅需少量現場數據即可上崗。“具身基礎模型的能力正沿指數曲線進步，其‘ChatGPT時刻’可能比預期來得更快。”

面對國際競爭，丁文超保持清醒。他指出，中國在機器人本體量產和運動控制層面領先，但在具身基礎模型與數據訓練上，與世界頂級水平仍有差距。“美國正試圖通過具身智能重塑制造業優勢，若中國在‘大腦’層面落后，將削弱產業鏈競爭力。”

它石智航的選擇印證了丁文超的務實理念：不追求炫技式演示，而是直擊產業痛點。調研中，團隊看到線束工廠工人重復數萬次插孔動作，汗水浸透衣衫的場景。“具身智能應該先解決‘人不想干但必須干’的事。”丁文超說。如今，它石智航已開啟兩輪融資，均刷新國內具身智能領域紀錄，但他的目標更遠——“沖刺具身智能世界第一”的簽名，掛在辦公室最顯眼的位置。