线上配资之家 一个模型场景通吃！它石智航AWE3.7的泛化能力有点狠
允中 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI
长期以来，机器人系统大多依赖专有模型。
一旦物体、场景或控制方式发生变化，往往就要重新进行数据采集、模型训练和部署调试。
如今，具身智能正步入以规模化落地为核心的下半场，较量的已不再是能否完成单点任务，而是同一套智能系统能否跨越环境、本体与任务边界，实现能力迁移与复用。
近日，它石智航通用具身大模型AWE3.7（AI World Engine）在十天内连续密集发布一系列任务，用同一颗“具身大脑”，贯通工业产线、物流作业、生活服务与移动操作等多场景，以真实任务回应了具身智能如何实现“通用泛化”这一行业命题。
工业产线：精度、力度与稳定性的三重考验
工业现场是检验具身智能的硬尺度——毫米级对位、实时力控和长时稳定缺一不可。
它石AWE3.7在同一套基座模型下，把精细操作做到了产线级水准。
在零件分拣作业中，面对随机散落的螺丝、螺母，机器人要分辨其中的微小差异，抓取细小零件分别投放至对应铁盒，操作受到干扰时，系统还能够自主纠错，完成后续分拣。
缠胶带是一个高辨识度的精细控制任务，叠加了柔性材料考验。线束柔软易变形，胶带要缠得齐、缠得稳，需要机器人双手协作。
左手固定线束，右手持胶带沿既定轨迹持续缠绕，当胶带张力或目标位置出现偏差时，系统实时修正运动轨迹，保证胶带缠绕贴合不断带。
网线插接是一场毫厘之间的较量。机器人双手协作将水晶头送入网孔，理解并预测接触状态、实时调整抓握角度，利用腕部多自由度灵活翻转，确保正确插入，毫米级插接全程抗扰动。
手机装盒则是一项典型的长程操作任务。机器人先将手机放入包装盒，再以毫米级对位完成盒盖的嵌入与调整，在光照变化等干扰下，依旧一次完成整套包装。
拧螺丝最需要机器人的“手感”，要对接触、阻力和结构状态进行连续判断。
机器人需要先定位螺丝刀与螺丝之间的空间关系，下放并精准对准靶心；随后根据扭矩反馈实时调整动作，在达到拧紧状态后及时停止，做到对得准、拧得稳、收得住。
动态作业：场景在变，机器人也要跟着变
真实的作业往往是流动的场景：传送带上的物件不停经过，收纳框随时可能被挪动，机器人自身也得在空间里移动作业。
要在一连串变化中完成识别、抓取、搬运与放置，靠的是机器人动态感知与操作的连贯配合。
面对传送带上不断移动的软性玩偶，机器人完成抓取后，会持续观察并判断装袋时机。
通过跟随传送带节拍，其双手同步将玩偶准确放入，实现对动态作业窗口的实时适配。
积木分拣看似简单，实则暗藏玄机。
彩色积木各归其框，考验的是对“颜色—目标框”规则关系的理解；场景还在不断变化：积木被放错框，机器人能发现异常并取出归位；收纳框被移动，它便实时跟踪、动态调整轨迹，任务依旧准确完成。
当任务延伸至更大空间，机器人下肢与上肢必须实现耦合。基于AWE3.7，机器人能在办公环境中自主穿行，行至目标位置后拿起物品，再到投放点上方完成放置。
移动和操作高度一体化、操作中的上肢和下肢深度协同，模型端到端一气呵成，全程无需人工干预。
家庭与生活服务：越熟悉的场景，越难迁移的现场
相比结构化程度较高的工业环境，家庭场景物体形态多变、流程长、约束少，是通用能力迁移的天然试金石。
整理衣物则要用上“全身功夫”。衣物在低处，机器人要识别衣物形态，弯腰拾起并放入收纳筐。
俯身与起身的切换中，重心时刻在变，动作依旧稳定，体现了在行业中十分稀少的loco-manipulation（移动操作协同）全身控制能力。
擦白板是最显“手上功夫”的操作。持板擦轻柔擦除任意字迹，左右手均可执行、并可在任务中交换，实时感知任务状态，遇干扰仍持续完整执行，力度恰到好处，在擦净字迹的同时保持白板稳定。
整理书包看似寻常，却是一套复杂、长程任务考验。散落桌面的笔、橡皮和文具盒形态各异，机器人先识别归类，再规划合理的装入顺序，逐件抓取、整理后放入书包，整个过程有条不紊。
一份早餐的准备，从橱柜自主拿取碗碟等餐具开始。机器人将餐具与食品依次摆放至餐盘，多物体、多类别理解与空间记忆贯穿全程，抗扰动能力与任务恢复力同步在线。
制作冰沙则对柔性物体操作提出了更高要求。
机器人抓取软质塑料杯，将其对准出冰口，单手按压设备启动出冰；同时持续观察出冰过程和杯中容量，在接近满杯时及时停止，随后完成递送。整个流程可以连续自主执行，无需人工接管。
支撑这一切的，是它石通用具身大模型AWE“原生架构—双先验预训练—世界模型驱动后训练—规模化验证—数据反哺”的方法论闭环。
依托超百万小时human-centric真实数据与丰富视触觉信息，AWE3.7模型让机器人在真实环境中看得懂、摸得准、干得稳，为“可信赖物理AI”筑牢底层保障。
如今，这颗“通用大脑”的复利效应已经开始显现：
2026年3月，由AWE模型赋能的它石A1机器人斩获“一小时内装配亚毫米级线束最多次数”吉尼斯世界纪录；
同年WAIC上，AWE通用具身大模型摘得SAIL之星，成为唯一获此奖项的具身基座模型。
在产业端，这颗大脑已进入真实产线持续运行，在汽车线束精密装配、协同检测等工业场景实现规模化落地，为制造业智能化升级提供可复制、可扩展的具身智能解决方案。
△它石机器人集群落地产线登上新闻联播
具身智能的竞争，正从单点任务的比拼走向基础能力的复用。
AWE3.7正在证明，通用落地不再是远期愿景，而是一条已被数据、成果与产业场景充分验证的工程化路径。
*本文系量子位获授权刊载，观点仅为原作者所有。
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