美国当地时间3月17日，在被誉为“全球AI春晚”的英伟达GTC 2026大会上，来自英伟达、斯坦福、OpenAI等机构的全球顶尖专家齐聚，它石智航创始人兼CEO陈亦伦博士受邀出席。

在这场盛会上，颇具颠覆意义的具身智能技术首发正在上演。陈亦伦博士以“Foundations for General Physical Intelligence（通用物理智能的基石）”为主题发表演讲，面向全球首次系统性披露了通用具身大模型AWE 3.0的完整技术架构与落地成果，用实打实的世界纪录和工业级应用，为全行业指明了通用物理智能的实现路径。

终结行业路线之争：用事实回答假设

就在当天早些时候，一场由特斯拉、Physical Intelligence等全球技术巨头参与的圆桌讨论刚刚结束。技术领袖们围绕具身智能的核心命题展开激烈辩论：数据采集应该走哪条路线？仿真策略是否可行？大脑架构如何设计？这些根本性问题的分歧，折射出整个行业仍处于路线探索的迷茫期。

而陈亦伦博士的分享，通过真实数据和AWE 3.0这一全球首个真正“能干活”的通用具身大模型，用可验证的技术成果和世界纪录级的应用表现，为行业路线之争画下了句号。

会上，陈亦伦博士重点阐释了AWE 3.0的核心架构。这一模型以视觉、语言、触觉、动作为统一输入，构建了一个能够真正理解和操作物理世界的智能系统。与行业内普遍存在的“演示级”模型不同，AWE 3.0的设计目标明确而务实——让机器人真正“走出温室、落地干活、通用泛化”。

从技术突破来看，AWE 3.0在延续全身端到端学习、动态时空推理等既有优势基础上，实现了三项关键性的技术创新：全视角通感决策（OSD）、高密度触觉感知（HTS）、隐空间丝滑动作（LAS），每一项都直击当前具身智能发展的核心痛点。

基于AWE3.0所赋能的高精度操作、柔性感知与长程任务执行能力，2026年3月10日，它石智航成功获得“机器人在一小时内装配亚毫米级线束最多次数”吉尼斯世界纪录™称号。这是中国具身智能企业在工业精密操作领域的首个吉尼斯纪录。

数据范式革命：“你工作，我记录”的被动式采集哲学

谈及具身智能发展最大瓶颈——数据问题时，陈亦伦博士提出了与主流路线截然不同的解决方案。他指出，人工智能发展需要经历数据规模化、算力规模化、推理规模化三个阶段，而具身智能目前仍处于最基础也最关键的“数据饥饿期”。相比自动驾驶，具身智能所需的数据量至少要高出一个数量级。

而如何获取高质量数据，也成为了此次大会的一大激辩命题，行业主流路线呈现出鲜明分野：有的强调筛选高价值数据，有的坚持大量真实机器人数据，有的则依赖仿真与人类视频的结合。而陈亦伦博士给出了它石智航的独特解题思路：Human Centric（以人为中心）的数据采集范式。“好的数据范式是你工作、你生活，而我记录你。”

这一理念的核心在于，构建通用物理智能的关键是让模型学习人类在真实环境中的自然行为，而不是用遥操或仿真数据得到一个头重脚轻、不能在真实复杂环境用的VLA模型。为此，它石智航自主研发了SenseHub数据采集套件，既规避了遥操作难以规模化的瓶颈，又弥补了仿真数据与现实之间的鸿沟。

这也是对业界“先有鸡还是先有蛋”难题的严谨回应——在机器人尚未大规模普及时，如何获得足够数据让机器人变聪明？答案就是：让人先工作，机器记录，再迁移。

此次在GTC上AWE 3.0的全球披露，代表着中国在物理AI这一关键赛道上实现了从跟随到引领的历史性转变。物理AI爆发的前夜，它石智航已经率先点亮了通往未来的灯塔。

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