在具身智能领域，一家成立不满一年的新锐企业——它石智航，凭借独特的技术突破吸引了行业目光。这家已完成17亿元人民币融资的明星公司，近日首次公开亮相其核心成果：全球首款实现自主刺绣的机器人。与传统机器人展示力量型技能不同，它石智航选择在轻薄布料上完成精细刺绣，最终呈现公司标志，这一选择背后蕴含着对技术深度的追求。
刺绣任务对机器人提出了严苛要求：需实现亚毫米级精度、双手协同操作、柔性物体处理能力、细腻力控以及长程任务稳定性。布料作为柔性材料，力道稍重会起皱，力道不足则无法穿针，这种对"劲道"的精准把控，直接考验机器人的力触觉控制。同时，针线目标的微小尺寸，对视觉定位和微操作精度构成极大挑战。这些要求远超传统工业机器人的能力范围——后者擅长结构化环境中的刚性物体操作，却难以应对柔性、精细场景。
它石智航的技术突破并非止步于艺术展示。发布会现场，公司随即演示了刺绣技术的工业应用：自主完成复杂线束装配。这项被业界称为"工业自动化哥德巴赫猜想"的任务，涉及高密度线缆接口识别与精细插拔，此前尚未有企业实现规模化突破。它石智航的解决方案，标志着全球首个在该领域取得实质进展的技术落地。
支撑这项突破的是DATA-AI-PHYSICS三位一体技术体系。该系统以海量真实数据为基础，通过人工智能模型实现智能映射，最终由专用硬件完成物理世界执行。数据采集环节，公司创新开发SenseHub可穿戴系统，包含TARS-Vision视觉模块、通用五指灵巧手TARS Glove及夹爪版本Glove2。这套设备允许操作者在真实工作场景中自然作业，系统同步记录视觉、触觉、动作及语言等多模态数据，形成全球首个大规模真实世界具身VLTA数据集WIYH。
在算法层面，TARS AWE 2.0基础模型针对具身智能三大痛点进行优化：通过空间感知预训练构建世界认知模型，解决物体识别错误问题；采用全身端到端学习提升操作流畅度与精度；其泛化能力使核心技能可跨场景迁移。硬件设计则遵循"最小数字-物理差距"原则，自研TAS关节实现行业最低扭矩脉动，灵巧手终端TARS Dex集成视觉触觉传感器，达成感知执行一体化。
公司核心团队的技术积淀成为关键优势。CEO陈亦伦曾主导华为首代自动驾驶系统全栈研发，首席科学家丁文超作为华为"天才少年"计划首批成员，负责智驾决策网络开发，董事长李震宇则长期领导百度自动驾驶事业部。这支兼具学术背景与工程经验的团队，将自动驾驶领域的数据驱动经验迁移至具身智能领域，构建起从数据采集到硬件落地的完整技术闭环。
陈亦伦将当前具身智能发展阶段类比为2019年的自动驾驶领域——彼时行业正从规则驱动转向数据驱动，头部企业开始意识到规模化数据对实现泛在智能的重要性。它石智航从创立之初便确立数据核心战略，其技术路径不仅验证了工程化可行性，更展现出随规模扩展持续提升的泛化能力。这种从高价值工业场景切入的技术演进路线，为机器人走进日常生活奠定了基础。
