它石智航联合创始人陈同庆:从模型到产线,让机器人在真实场景创造真实价值

它石智航联合创始人陈同庆:从模型到产线,让机器人在真实场景创造真实价值

  10月12日至16日 ,2026中国国际工业博览会(CIIF)在上海举行 。作为本届工博会的官方环节之一,第十二届中国机器人高峰论坛暨第九届CEO圆桌峰会于10月13日下午举办。它石智航联合创始人兼首席架构师陈同庆博士应邀出席,系统性阐释公司从基座模型到规模落地的具身智能工业化路径。

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  从具身基座模型到产线落地,具身大脑正在越用越聪明

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  陈同庆表示 ,当前工业自动化正面临一个明显的“边界效应 ”:工序越柔性 、任务越泛化、环节越靠近生产末端,就越是传统自动化“到不了的地方” 。尤其在多品种、小批量 、订单快速切换的生产模式下,依赖固定程序、专用夹具和预设流程的传统自动化设备难以实现快速适配。

  人工作业虽然具备较强的灵活性 ,但也受到效率上限、技能依赖 、质量稳定性以及招工难、用工成本上升等系统性问题的制约。陈同庆认为 ,真正实现工业自动化纵深突破,关键不只是让机器“动起来”,而是构建能够理解任务、感知环境 、自主规划 、灵活操作并持续学习的具身智能体 。

  面向这一目标 ,它石智航坚持的,正是Foundational Model+App的路径:一方面构建面向物理世界的原生基座模型,另一方面进入真实产业现场 ,让物理AI在真实任务中被验证、被交付。

  它石自研的AWE(AI World Engine)具身原生基座模型,累积真实世界数据超百万小时,参数规模达百亿级 ,已成功攻克精细操作、柔性物体处理 、长程任务规划等难题,并在工业及生活场景均展现出了强大的跨场景泛化能力。其中,在工业场景中 ,AWE可泛化至线束装配、精密插接、自主上下料 、外观检测、多品分拣、巡检管理等多类工业自动化任务 。

  AWE的持续进化,离不开真实产线构建的数据闭环:模型投入应用,应用产生数据 ,数据持续回流训练模型 ,优化后的模型再反哺产线作业,形成“作业—数据—进化 ”的正向循环 。工业场景的“具身智能新质生产力”,正是在这一循环中不断沉淀 、逐级跃升。

  具身智能要真正走进产线 ,既需要一颗足够聪明的“大脑”,也需要一副强壮的“身体 ”。陈同庆认为,“模型定义能力的上限 ,本体决定落地的边界 。”

  它石智航遵循“为AI而生”的理念,坚持核心硬件全面自研,推出A系列轮式机器人、T系列双足机器人 ,以及21自由度准直驱灵巧手。

  作为实现精细操作、打通具身智能落地“最后一公里 ”的关键末端,它石DexHand灵巧手已覆盖33种人手抓握类型,力分辨率达到10毫牛 ,空间分辨率达到0.1毫米,多项关键指标达到或超过人手水平,为复杂工业任务中的精准抓取 、柔性操作提供了基础。

  标杆场景打穿 ,39类应用泛化 ,加速赋能工业智能化转型

  目前,它石智航已成功攻克工业自动化的“硬骨头 ”——线束装配,将高度依赖人工经验的环节转化为稳定、可追溯、可复制的自动化作业单元 ,并已成功取得亚毫米级线束装配吉尼斯世界纪录,在全球范围内首次实现了百台机器人在柔性装配产线的集群部署与协同作业,脚踏实地赋能工业自动化发展 。

  一个标杆场景的跑通 ,只是能力泛化的起点。依托强大的工程化能力 、标准化交付能力和灵活的部署体系,它石智航目前已覆盖国家卓越级智能工厂中的39类应用场景,既能承担厂内物流等重载作业 ,也能胜任精密连接器装配 、线束电检、自动抽检等精细操作。客户既可验证约10台规模的单场景高价值工序,也可实现千台以上的集团级规模化复制 。

  它石智航选择的路径,是从自研基座模型和本体出发 ,在真实产线中验证、沉淀 、复制。在演讲结尾,陈同庆表示:“它石智航希望成为工业智能化转型的重要赋能者,让机器人在真实产线上创造真实价值。”

  10月12日至16日 ,它石智航亦亮相工博会现场(展位号:8.1H-A001) ,现场展示由具身原生基座大模型AWE驱动的线束自动化装配方案 。展台现场人潮涌动,近距离呈现具身智能在工业标杆场景中的落地成果。

(文章来源:上观新闻)

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