成长大戏在后面！

作者：李牧

编辑：章凯

风品：牧歌

来源：铑财——铑财研究院

过去，大家对机器人的印象，基本都是“偏科生”：拧螺丝的只会拧螺丝，送快递的只会走直线，想让它换个活，得一群工程师蹲在现场半月，重新采数据、训模型、调参数，折腾完发现换个场景又直接“罢工”。

以至于很多人聊起具身智能，总觉得它还停留在实验室炫技的阶段，离真正走进工厂、走进日常还很远。

直到2026年9月初，它石智航的AWE3.7通用具身大模型横空出世，短短十天内连发十几项跨场景任务，大家才反应过来：原来物理AI的通用时刻，已经悄然来临了。

正如9月17日，“在上海·遇未来 跨国企业上海行”推介会上，它石智航创始人兼CEO陈亦伦所言：具身智能不能停留在实验室，一定要到真实产线经受最严苛的检验。中国具有全球最丰富的制造业场景和应用需求，为机器人模型的训练、验证和迭代提供了不可替代的土壤。

1

工业产线硬核“闯关”

一颗大脑全兜住

LAOCAI

工业产线是出了名的“硬核严谨考场”，半分虚的都混不过去。毫米级的对位、实时变化的力度、十几个小时连续作业的稳定性，随便哪一项出点差错，整条产线都可能掉链子。以前，要实现这些精细操作，每个任务都得单独定制一套模型，相当于为了做一盘菜专门盖个厨房，成本高到普通工厂望而却步。

现在，AWE3.7拿着同一套基座模型“闯考场”：随机散落的螺丝螺母，它能精准分辨毫米级的差异，抓起来稳稳放进对应料盒，被外力碰歪了还能自己纠错。

至于缠柔性线束胶带这种连新手工人都要练好久的活，它双手配合得却丝滑，胶带张力变了也能实时修正轨迹，缠得齐整还不会断带。就连网线水晶头插接、手机装盒、精准拧螺丝等毫厘之间的操作，它也全都一次过，光照变了、位置偏了则不影响发挥。

一句话：以前要十几套专用模型才能干完的活，现在一颗“大脑”就全兜住了。

2

流动场景“随机应变” 

跨场景迁移“破圈”

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更有意思的是，面对流动场景的反应，AWE3.7完全不像“按脚本走的机器人”。比如传送带上不停滑过的软玩偶，它不会傻乎乎等玩偶停住，反而跟着传送带的节奏调整抓取时机，稳稳把玩偶塞进袋子里。

再如彩色积木分拣时，要是有人偷偷把积木放错筐、把收纳框挪了位置，它一眼就能发现异常，自己跑过去把积木归位，全程不用人提醒。

到了更开阔的办公空间，它更是把“手脚配合”玩明白了：自己在走廊里避障穿行，走到目标位置拿起物品，再自主走到投放点放下，上肢操作和下肢移动完全协同，端到端一气呵成，半点儿人工干预都不用。

很多人以为工业场景已经够难，其实家庭生活场景才是“藏在身边的难题”。工厂里的物体大多方方正正、位置固定，家里的衣服软塌塌、书包里的文具七零八落，连个杯子都可能是奇形怪状的，想迁移能力比工业场景难上好几个量级。

而AWE3.7再次直接“解锁新身份”：弯腰捡起地上的衣物稳稳放进收纳筐，俯身起身之间重心稳得丝毫不晃；擦白板时左右手能随时交换拿板擦，力度控制得恰到好处，擦得干净还不会把板面刮花；整理散落的书包文具、从橱柜里拿餐具摆盘、对着出冰口接冰沙，这些以前只有专门的服务机器人才能勉强做的事，它上手就会，完全不用重新训练。

3

百万小时数据投喂

打造通用能力闭环

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打深一度看，支撑这一切“样样通吃”表现的，是它石智航跑通了工程化方法论闭环：即从原生架构搭建，到双先验预训练，再到世界模型驱动后训练，接着规模化落地验证，最后用真实场景的数据来反哺优化模型。

靠着超百万小时的真实人机交互数据和丰富的视触觉信息，这颗具身大脑终于做到了“看得懂、摸得准、干得稳”，把大家以前觉得遥不可及的通用具身能力，变成了能直接落地的产业方案。现在它已经在汽车线束精密装配等工业场景规模化运行，还拿下了具身智能领域的吉尼斯世界纪录和WAIC的SAIL之星奖项。

硬核实力也吸引到资本青睐。天眼查显示，它石智航成立于2024年7月，截至2026年9月17日的两年多时间内已完成4次融资，分别是：2025年3月天使轮，1.2亿美元；2025年7月天使+，1.22亿美元；2026年4月Pre-A轮，4.55亿美元；2026年7月Pre-A+轮，暂未披露融资额度。其中，Pre-A轮4.55亿美元，曾一举刷新中国具身智能业单轮融资纪录。

以前，我们总觉得，通用机器人的未来还在几十年后，要等技术慢慢迭代才能实现。但它石智航告诉我们，物理AI的下半场，拼的从来不是单点任务的炫技，而是能不能用同一套能力，跨过场景、本体和任务的边界，少折腾人工、多解决真问题。

当机器人不用再为每一新任务“重新上学”，我们离智能生产生活的时代，就真的不远了。

本文为铑财原创

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