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炫技之外!它石智航的“通用大脑”,还有“三道坎”

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十天,同一颗“大脑”,从工厂干到客厅。

它石智航的通用具身大模型AWE3.7最近有点猛。零件分拣、缠胶带、插网线、拧螺丝、叠衣服——一连串任务视频密集放出,像开了一场“机器人全能秀”。一个模型贯通工业产线、物流作业、生活服务、移动操作,看起来很厉害,各路媒体都快“吹爆”了。

可是,这些“技能”,WRC上都已经见过了,说实话,没什么新鲜感。

同时,这家成立不到两年的明星公司,短板同样扎眼。


01 一颗大脑,干了十天的活

先看它干了什么。

工业线上,机器人面对随机散落的螺丝螺母,能分辨差异、自主纠错。缠胶带,左手固定线束、右手持胶带沿轨迹缠绕,张力偏了实时修正。插网线,双手协作把水晶头送入网孔,毫米级精度。拧螺丝,靠“手感”判断扭矩,该停就停。

动态场景里也不含糊。传送带上移动的玩偶,抓起来、跟上节拍、准确装袋。积木被放错框?能发现并归位。收纳框被挪了?实时跟踪调整轨迹。甚至能自己在办公区穿行,走到目标前拿起东西,再走到投放点放下——下肢走路、上肢干活,端到端一气呵成。

家庭场景也上了。衣物在低处,弯腰拾起放进筐里,起身时重心变化,动作照样稳。

这套操作放在半年前,行业里没人信同一套模型能全包。传统的机器人是“一事一训”——换个零件就得重新采集数据、重新训练。AWE3.7试图终结这种“重复造轮子”的模式,用一个通用大脑应对千变万化的场景。

今年3月,它石A1机器人拿下了“一小时内装配亚毫米级线束最多次数”的吉尼斯世界纪录。团队背景更是金光闪闪——CEO陈亦伦是华为车BU前首席科学家,董事长李震宇是百度自动驾驶前总经理。4月刚融了4.55亿美金,创下中国具身智能单轮融资纪录。

牌面拉满。

02:光鲜背后,三道坎还没迈过去

但牌面不等于赢面。仔细拆解,它石智航至少有三道硬坎。

第一道坎:自动驾驶的“老经验”,搬到机器人身上不一定好使。

它石智航的技术路线带着明显的自动驾驶迁移色彩——端到端模型、世界模型、强化学习,本质上是在机器人上复制智能驾驶的感知决策闭环。

但开车和干活是两码事。车辆在结构化道路上行驶,行为空间相对有限。通用操作机器人面对的是非标物体、柔性材料、动态环境和长时序任务。手眼怎么协调、力怎么控、出了故障怎么自己恢复——这些在车规级方案里根本没有现成答案。

华为车BU和百度Apollo的工程经验是宝贵资产,但能不能平滑“平移”到机器人领域,行业内尚无成功先例。换句话说,自动驾驶的冠军团队,未必能直接拿到具身智能的冠军。

第二道坎:数据太贵、太少、太难搞。

训练一个能泛化的通用大模型,需要海量高质量数据。它石智航走的是“以人为中心”的数据路线——靠人远程示教来采集。

问题在于成本。一次简单的抓取示教,从操作到录制、清洗、标注、仿真验证,综合成本能到几十块钱。而要训练出真正能用的通用模型,动辄需要数百万甚至上千万条数据。

横向比比看:宇树科技已经实现了5500台人形机器人的年出货量,有天然的数据回流渠道。Figure AI背靠微软和OpenAI的算力与模型生态。它石智航的数据飞轮能不能转起来,取决于它的机器人能不能先批量部署到真实场景里——这是个“先有鸡还是先有蛋”的死循环。

更何况,整个行业都面临数据荒。当前国内真实物理交互场景合规数据仅50万小时,而商业化落地需要数千万小时,缺口超过99%。CEO陈亦伦自己都承认:具身操作至少需要1000万小时合格数据,是自动驾驶的十倍。

第三道坎:说了很多“真干活”,但客户是谁还没说清。

融资新闻里,“真干活”“真量产”喊得震天响。但截至目前,它石智航还没公布过具体的场景合作伙伴、客户案例或产品交付计划。

相比之下,优必选Walker系列已落地汽车、3C等场景,2025年交付超千台;星动纪元携手顺丰、中国邮政实现常态化运营;智平方机器人已进入半导体、生物医药等产线;银河通用拿到了中石化的场景验证项目等等。

它石智航的技术发布和融资节奏极其密集,但终端用户是谁、在什么场景下解决了什么具体问题——这些信息还处于“缺失状态”。没有真实场景反馈的“通用大模型”,泛化能力和鲁棒性到底怎么样,无从验证。

03 别急着封神,路还长

平心而论,AWE3.7的十天连发,放在整个行业里确实亮眼。用同一套模型横跨这么多场景,技术含金量不低。

但亮眼的演示和真正的商业化之间,隔着一道鸿沟。行业里有个说法:泛化没有解决之前,眼下所有的Demo都只是特定场景的炫技。

它石智航有顶级团队、有充足资金、有漂亮的技术展示。但这些优势能不能转化成在工厂、仓库、商超里稳定“打工”的机器人,还是个未知数。

接下来的问题很简单:这些漂亮的演示视频,什么时候能变成工厂里一台台真干活、真赚钱的机器人?

答案,可能要比十天的演示漫长得多。

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