日前，在英偉達GTC 2026大會上，來自英偉達、斯坦福、OpenAI等機構的全球頂尖專家齊聚，啟明創(chuàng)投投資企業(yè)、它石智航創(chuàng)始人兼CEO陳亦倫博士受邀出席。
它石智航(TARS)成立于2025年2月5日，是行業(yè)內獨有的同時具備具身智能大模型能力、本體研發(fā)能力和軟硬一體產(chǎn)品量產(chǎn)能力的公司。首創(chuàng)Human Centric具身數(shù)據(jù)引擎，可實現(xiàn)真實世界具身數(shù)據(jù)獲取能力的跨越式突破，曾創(chuàng)下國內具身智能領域天使輪大額融資紀錄。
在這場盛會上，頗具顛覆意義的具身智能技術首發(fā)正在上演。陳亦倫博士以“Foundations for General Physical Intelligence（通用物理智能的基石）”為主題發(fā)表演講，面向全球首次系統(tǒng)性披露了通用具身大模型AWE 3.0的完整技術架構與落地成果，用實打實的世界紀錄和工業(yè)級應用，為全行業(yè)指明了通用物理智能的實現(xiàn)路徑。
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終結行業(yè)路線之爭：用事實回答假設
在英偉達GTC 2026大會上，特斯拉、Physical Intelligence等全球技術巨頭參與了一場圓桌討論。技術領袖們圍繞具身智能的核心命題展開激烈辯論，就數(shù)據(jù)采集路線、仿真策略可行性以及大腦架構設計等問題進行深入探討。這些根本性問題上存在的分歧，折射出整個行業(yè)仍處于路線探索的迷茫期。
而陳亦倫博士的分享，通過真實數(shù)據(jù)和AWE 3.0這一全球首個真正“能干活”的通用具身大模型，用可驗證的技術成果和世界紀錄級的應用表現(xiàn)，為行業(yè)路線之爭畫下了句號。
會上，陳亦倫博士重點闡釋了AWE 3.0的核心架構。這一模型以視覺、語言、觸覺、動作為統(tǒng)一輸入，構建了一個能夠真正理解和操作物理世界的智能系統(tǒng)。與行業(yè)內普遍存在的“演示級”模型不同，AWE 3.0的設計目標明確而務實——讓機器人真正“走出溫室、落地干活、通用泛化”。
從技術突破來看，AWE 3.0在延續(xù)全身端到端學習、動態(tài)時空推理等既有優(yōu)勢基礎上，實現(xiàn)了三項關鍵性的技術創(chuàng)新：全視角通感決策（OSD）、高密度觸覺感知（HTS）、隱空間絲滑動作（LAS），每一項都直擊當前具身智能發(fā)展的核心痛點。
基于AWE3.0所賦能的高精度操作、柔性感知與長程任務執(zhí)行能力，2026年3月10日，它石智航成功獲得“機器人在一小時內裝配亞毫米級線束最多次數(shù)”吉尼斯世界紀錄?稱號。這是中國具身智能企業(yè)在工業(yè)精密操作領域的首個吉尼斯紀錄。
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數(shù)據(jù)范式革命：“你工作，我記錄”的被動式采集哲學
談及具身智能發(fā)展最大瓶頸——數(shù)據(jù)問題時，陳亦倫博士提出了與主流路線截然不同的解決方案。他指出，人工智能發(fā)展需要經(jīng)歷數(shù)據(jù)規(guī)模化、算力規(guī)?；?、推理規(guī)模化三個階段，而具身智能目前仍處于最基礎也最關鍵的“數(shù)據(jù)饑餓期”。相比自動駕駛，具身智能所需的數(shù)據(jù)量至少要高出一個數(shù)量級。
而如何獲取高質量數(shù)據(jù)，也成為了此次大會的一大激辯命題，行業(yè)主流路線呈現(xiàn)出鮮明分野：有的強調篩選高價值數(shù)據(jù)，有的堅持大量真實機器人數(shù)據(jù)，有的則依賴仿真與人類視頻的結合。而陳亦倫博士給出了它石智航的獨特解題思路：Human Centric（以人為中心）的數(shù)據(jù)采集范式?！昂玫臄?shù)據(jù)范式是你工作、你生活，而我記錄你。”
這一理念的核心在于，構建通用物理智能的關鍵是讓模型學習人類在真實環(huán)境中的自然行為，而不是用遙操或仿真數(shù)據(jù)得到一個頭重腳輕、不能在真實復雜環(huán)境用的VLA模型。為此，它石智航自主研發(fā)了SenseHub數(shù)據(jù)采集套件，既規(guī)避了遙操作難以規(guī)?；钠款i，又彌補了仿真數(shù)據(jù)與現(xiàn)實之間的鴻溝。
這也是對業(yè)界“先有雞還是先有蛋”難題的嚴謹回應——在機器人尚未大規(guī)模普及時，如何獲得足夠數(shù)據(jù)讓機器人變聰明？答案就是：讓人先工作，機器記錄，再遷移。此次在GTC上AWE 3.0的全球披露，代表著中國在物理AI這一關鍵賽道上實現(xiàn)了從跟隨到引領的歷史性轉變。
