它石智航首席科学家丁文超入选MIT TR35中国区榜单

在7月25日这一天, 《麻省理工科技评论》正式公布了2024年度的「35岁以下科技创新35人」中国区榜单。

它石智航联合创始人, 当中的首席科学家丁文超博士, 成功地入选了该榜单的“发明家”类别。

这可不是偶然发生的, 而是它在具身智能这个方向上面, 有着原创性突破, 并且进行了产业化落地实践, 这是直接的证明。

什么是具身智能的“阿喀琉斯之踵”？

很多人觉得机器人就是机械臂加屏幕，其实不然。

真正存在阻碍的关键之处在于数据, 传统的机器人欠缺针对人类行为意图以及物理规律的建模机能, 进而致使任务的泛化特性较为微小。

高质量、多模态的真实场景数据极度匮乏，采集门槛高、成本大。

以怎样的方式来打破困局呢? 丁文超所带领的团队, 提出了一种以人作为核心要点的human - 数据引擎。

用真实世界数据喂给机器人

他们依靠自身力量进行研发, 得到了轻量化可穿戴感知套件, 该套件能够在工厂以及仓储等具有复杂性的环境里, 采用低成本方式采集视觉信号, 采集语音信号, 采集触觉等多维信号。

同时开源了大规模真实世界VLTA数据集。

于模型层面, AWE凭借这些真实数据, 达成了“预训练 + 后训练”全链路闭环。

1. 这构建起了正向飞轮, 2. 此正向飞轮是“数据—模型—机器人”的, 3. 它使得机器人能够习得通用智能, 4. 属性还是不再依附于单一硬件平台的那种。

从实验室走向产线，验证技术价值

技术生命力终需在真实产业土壤中检验。

石智航之使命在于构建具备“可信、可用、可靠”特性的物理 AI 系统, 并非单单予以演示之行为。

当下, 核心技术于汽车线束精密装配之场景, 达成了批量部署, 且在人机协同质检这类的场景, 也实现了批量性的布置。

这意味着具身智能实实在在地融入了制造业的核心工艺, 进而着手处理柔性缺失适配艰难等关键痛点！

未来：基础模型 + 垂直应用双轮驱动

丁文超的策略很清晰：

一是对面向物理世界的原生基座模型予以打磨, 二是强化对人类意图的理解。

另外一方面, 持续坚持深入到一线产业场地现场, 凭借切实真正的任务去牵引模型方面能力的循序渐进并非一次性的螺旋式进化发展。

在机器人不但能够明白指令, 而且还能够领会环境和人那具有自然属性的交互之时, 真正称得上通用智能的时代才会来临。

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