一場沒有明星、沒有炫目PPT的線上發布會，卻讓全球具身智能領域為之震動。一家成立不到一年的公司，憑借一段機器人刺繡牡丹的視頻，成為行業焦點——這是全球首個能獨立完成刺繡任務的機器人，其背后團隊的技術實力與戰略布局，正引發新一輪行業思考。
這家名為“它石智航”的公司，創始團隊堪稱“頂配陣容”：CEO陳亦倫曾任華為車BU自動駕駛系統CTO，首席科學家丁文超是華為“天才少年”計劃出身，董事長李震宇則主導過百度“蘿卜快跑”項目。這樣的組合，在AI領域實屬罕見。今年3月，公司完成1.2億美元天使輪融資，創下中國具身智能行業融資紀錄。線性資本創始人王淮曾評價：“這支團隊的技術積累與人才儲備，在行業內極為稀缺。”
與同期競品高頻發布進展不同，它石智航在2025年具身智能賽道“高溫”中保持低調。當其他企業每周更新技術動態時，這家公司卻半年未發聲，直至刺繡視頻曝光才重回公眾視野。這種“隱身”策略，與其核心團隊的技術遷移邏輯密切相關。
“機器人技術的底層算法是全棧通用的?！标愐鄠愒诎l布會上直言。團隊將自動駕駛領域的端到端系統經驗，直接應用于具身智能開發。2022年，他們在城中村部署的自動駕駛系統，正是通過端到端算法解決了復雜路況的識別與決策問題。如今，這套方法被移植到機器人操作中，原理一脈相承。
首席科學家丁文超認為，當前具身智能行業仍處于早期階段，類似2019年的自動駕駛賽道——看似熱鬧，但規?；涞厝悦媾R挑戰。團隊提出“3+3+3”發展階段論，目前正攻克第二階段的核心難題：精細操作。數據顯示，自動駕駛需10萬小時數據訓練，而具身智能的需求量級達100萬小時。為此，團隊開發了SenseHub數據采集系統：通過配備傳感器的手套與全景相機，以毫米級精度記錄人類手部動作與觸覺反饋。這種“手+眼”的采集范式，為機器人操作精度提供了關鍵支撐。
柔性物體操作是行業公認的難題。剛性任務如抓取杯子、折疊衣物已趨成熟，但刺繡涉及軟質絲線與復雜圖案，需預測每一針的走向與力度。團隊通過世界模型模擬環境變化，最終實現機器人對刺繡工藝的掌握。這一突破背后，是海量數據的支撐——丁文超團隊堅信：“數據量達到臨界點后，能力會自然涌現。”
刺繡視頻的發布，實則是商業化布局的“投石問路”。團隊內部有三個原則：聚焦真實需求、拒絕偽創新、專攻高難度場景。目前，柔性組裝領域已取得階段性進展，具體細節雖未公開，但從刺繡精度推斷，其技術已具備產業轉化潛力。這種“從難到易”的路徑選擇，與團隊在自動駕駛領域的工程化經驗密不可分——他們深知，只有將技術從實驗室推向真實場景，才能實現價值閉環。
它石智航的獨特性，在于將自動駕駛的工程思維注入具身智能領域。這支曾帶領千人團隊打過硬仗的隊伍，正在探索一條數據驅動與世界模型結合的新路徑。當機器人能像繡花般精細操作時，或許離替代人類完成更復雜的工業任務已不再遙遠。
