2025年12月19日，破局它石智航舉辦的工業哥德“TA來了，針功夫”技術首秀直播圓滿收官。自動棧技此次直播中，化界航全全球首個實現自主刺繡的巴赫機器人正式亮相，以亞毫米級精細化操作能力讓科技與創新完成耦合。猜想場景

當指尖刺繡的石智術掀 “針功夫”，擁有了遷移至工業場景的開高“真實力”，它石通過破局柔性精細制造，價值攻克了線束這一工業自動化界的序幕 “哥德巴赫猜想” 。這不只是破局單一場景的成功，更為具身智能 Scaling Law 的工業哥德產業化落地，提供了可驗證、自動棧技可復制的化界航全工業級實踐樣本。

跨場景技術躍遷的巴赫背后，是它石對技術價值的核心堅守：致力于打造可信賴的AI機器人解決方案（Build Trusted AI Robotics Solution），正如創始人兼CEO陳亦倫博士在直播中分享的：“一切技術的終極檢驗標準是：能否打造真正可靠、高效、可大規模部署的「有用」機器人。”

直播現場，它石展示了全球首個完成手工刺繡的機器人，復雜、精密的刺繡流程通過對針的精細控制，完成了流暢的拉線、下針、穿刺動作，最終繡出的“它石智航”Logo，充分展現了其在柔性材料操控與極限操作精度上的突破性能力。

這并非一次簡單的刺繡展示，而是一項精細、復雜、長程操作任務的“六邊形能力驗證”。演示集中體現了多項核心能力：亞毫米級的超高精準度，實現靈活協調的雙手協同，能精準應對柔性物體的特性，具備細膩的力觸控制能力，以及在復雜長程任務中保持高成功率的執行能力。

除了刺繡演示，它石進一步展示了柔性精細操控技術在工業場景中的真實落地能力，成為全球首個在機器人領域突破線束制造難題的企業。由此，它石成功跨越了傳統工業機器人在復雜柔性任務上的能力邊界，實現了線束裝配的自主化操作，為高端制造行業的智能化升級提供了全新的技術路徑與實踐范式。

那么，為什么只有它石能夠跨越這道長期被認為“不可自動化”的技術邊界？在直播現場，陳亦倫博士給出了答案：一套 DATA – AI – PHYSICS 三位一體的系統性解決方案。

首先，是以人為中心（Human-centric）的具身數據與模型范式。

它石通過硬件層面的創新，構建了一套輕便、模態齊全、可穿戴的具身數據采集系統 SenseHub，讓數據采集自然融入真實的生產與生活場景。這套系統將視覺、觸覺與手部動作數據深度融合，在不改變人類操作方式、不額外搭建采集環境的前提下，持續記錄真實、高質量的操作行為。用一句話概括就是：所見即所感，所動即所學。

其次，基于海量真實數據，構建具身基礎模型——TARS AWE （AI World Engine）2.0。

通過空間感知預訓練，構建機器人對世界的認知模型；通過全身端到端學習，每個步驟都可實現精確執行。一沙一世界，萬象歸一。每個動作，都不再是孤立的技巧，而成為通向整個物理世界的入口，真正使得scaling law成為可能。其強大的泛化能力使核心技能可在不同場景間高效遷移，為具身智能的規模化應用掃清關鍵障礙。

它石首席科學家丁文超博士表示：“以SenseHub提供的海量數據為基礎，以AWE2.0模型為路徑，我們在多個場景看到任務成功率跨越式提升。隨著我們的數據規模、模型架構的不斷升級，能預見到我們機器人的智能性和泛化能力的新突破，最終落地到千行百業、千家萬戶。”

第三，是“為 AI 而生”的硬件體系。硬件不是簡單地“適配算法”，而是實現從數字到實體的零距離協同。

區別于傳統硬件創新聚焦“為性能而生”、以硬件物理極限作為系統能力天花板的范式，它石選擇了一條完全不同的路徑——硬件為 AI 而生，以算法能力不斷抬升系統能力的上限。

現場亮相的 T 系列與 A 系列本體機器人，以“最小 digital-to-physical gap”為核心設計原則，成為具身 AI 模型性能釋放的理想載體。整機系統搭載全套自研核心部件與超級傳感器組合，使數字世界中的算法能力得以被精準、穩定地映射到真實的物理操作場景。

由此，它石完成了從真實數據生成、智能決策到物理執行的完整技術閉環，為具身智能真正走向生產與生活，提供了一條可復制、可擴展、符合 Scaling Law 的工程化路徑。

它石始終明確：具身智能的終極目標，一定是走進家庭，服務千家萬戶。泛化從來不是簡單的“場景遷移”，而是數據、模型與物理AI之間的累積效應，只有在高難度、高價值的場景中，通過長期、連續、真實的任務逐步累積。從工業到家庭，從專業場景到通用服務，它石所構建的，正是一條泛化能力能夠隨規模持續提升、具備長期復利效應的技術曲線。

自 2025 年 2 月 5 日成立至今，不到一年的時間里，它石已實現核心算法的實際落地，并完成了超級本體的持續性能升級。在具身智能產業從“技術概念”邁向“規模實用”的關鍵窗口期，它石智航正以全棧技術能力與真實場景成果，為行業提供一套清晰可循的技術范式，也正在推動具身智能產業，走向下一個決定性的拐點。