它石智航：借从动驾驶经验以刺绣冲破解锁具身

　　柔性物体操做是行业的难题。刚性使命如抓取杯子、折叠衣物已趋成熟，但刺绣涉及软质丝线取复杂图案，团队通过世界模子模仿变化，最终实现机械人对刺绣工艺的控制。丁文超团队，数据量达降临界点后，能力会天然出现。这一冲破背后，是海量数据的支持——刺绣视频的发布，恰是团队手艺堆集的集中表现。

　　首席科学家丁文超指出，当前具身智能行业仍处于晚期阶段，雷同2019年的从动驾驶赛道——概况热闹，但规模化落地仍面对诸多挑和。团队提出“3+3+3”成长阶段论，目前正聚焦第二阶段的焦点难题：精细操做。数据显示，从动驾驶需10万小时数据锻炼，而具身智能的需求量级达100万小时。为此，团队开辟了SenseHub数据采集系统，通过配备传感器的手套取全景相机，以毫米级精度记实人类手部动做取触觉反馈。这种“手+眼”的采集范式，为机械人操做精度供给了环节支持。

　　刺绣视频的，团队内部有三个准绳：聚焦实正在需求、伪立异、专攻高难度场景。目前，柔性拆卸范畴已取得阶段性进展，具体细节虽未公开，但从刺绣精度揣度，其手艺已具备财产潜力。这种“从难到易”的径选择，取团队正在从动驾驶范畴的工程化经验密不成分——他们深知，只要将手艺从尝试室推向实正在场景，才能实现价值闭环。

　　正在2025年具身智能赛道合作白热化的布景下，它石智航却选择了一条“现身”之。当其他企业屡次发布手艺进展时，这家公司却半年未公开动态，曲至刺绣视频才沉回视野。这种策略并非偶尔，而是源于团队敌手艺迁徙逻辑的深刻理解。陈亦伦正在发布会上透露，机械人手艺的底层算法具有全栈通用性，团队将从动驾驶范畴的端到端系统经验间接使用于具身智能开辟。2022年，他们正在城中村摆设的从动驾驶系统，恰是通过端到端算决了复杂况的识别取决策问题，现在这套方式被移植到机械人操做中，道理一脉相承。

　　一场线上发布会悄悄掀起全球具身智能范畴的巨浪。没有明星帮阵，也没有炫目标PPT展现，一家成立尚不脚一年的公司凭仗一段机械人刺绣牡丹的视频，霎时成为行业核心。这段视频中，机械人精准操控丝线，正在柔嫩的布料上绣出绘声绘色的牡丹图案，成为全球首个完成刺绣使命的机械人。这一冲破不只展示了手艺实力，更激发了行业敌手艺径取贸易化前景的深度思虑。

　　它石智航的奇特征，正在于将从动驾驶的工程思维注入具身智能范畴。这支曾率领千人团队打过硬仗的步队，正正在摸索一条数据驱动取世界模子连系的新径。当机械人能像绣花般精细操做时，大概离替代人类完成更复杂的工业使命已不再遥远。查看更多。