它石智航陈同庆

　　在今年WAIC大会上，它石智航展出一套1:1实景复刻、可规模化部署的工业产线方案。不同于行业普遍的单点功能演示，它石聚焦的是核心商业命题：机器人如何从实验室功能演示，真正落地应用于真实工业量产工序？

　　“我们希望重点展示机器人如何实现单点技能到整个商业价值的转化，包括成功率、稳定性、节拍以及与智慧工厂流水线无缝对接的整体方案。我们想通过此次大会向客户与行业传达，它石智航已经进入商业化落地量产的阶段。”它石智航联合创始人兼首席架构师陈同庆博士在接受时说。

　　据陈同庆介绍，公司已与国内第一梯队汽车工业制造企业、国际头部智能制造大厂合作，并成功部署了近百台机器人在客户现场投入作业，预计下半年将持续推进批量交付。“客户的投产计划明确，且明年数量可能会大幅度增长。”

　　汽车线束精密装配是工业领域公认的高难度柔性场景。线束属于软质物料，姿态不固定、形变随机、插接精度要求极高，传统自动化设备依赖固定轨迹和标准化来料，在复杂工况下往往难以兼顾柔性与稳定性。

　　对此，陈同庆表示：“传统单臂、固定式自动化设备作业空间受限，难以适配现有以人为操作逻辑搭建的产线。我们采用通用双臂机器人，本体形态复刻人类作业范式，大范围灵活作业，跨工序、跨产线迁移适配能力显著提升。”

　　高难度场景往往对应更明确的自动化需求与更高的商业化价值。本次WAIC展台亮相的环形装配流水线，正是它石智航经过市场验证的商业化落地成果。“展台完整复刻真实生产状态，客户到场能直观感知两层价值：一是柔性精密插接这类单点核心技能，二是全流程端到端交付闭环。”陈同庆说。

　　据陈同庆介绍，公司已与多家国内外第一梯队汽车工业制造企业合作，并成功部署了近百台机器人在客户现场投入作业，预计下半年将持续推进批量交付。

　　面对工业场景高度碎片化的现状，机器人公司需在“垂直深耕”与“快速”间做出抉择。陈同庆提出“以终为始，沿途下蛋”的战略模式：选择高价值的赛道，确保技术方案的一致性和长期性，避免陷入短期内简单场景的同质化竞争。

　　通用智能是行业长期发展愿景。行业发展过程中，若过早盲目追求全场景通用能力，容易导致单点工艺打磨不扎实，技术落地局限于实验室演示阶段。它石智航以通用为最终目标，先深耕高价值垂类沉淀全套工艺技能，筑牢长期技术壁垒，后续向下拓展组装、分拣等同类场景时，只需重组已有成熟能力，跨场景自然不会遭遇瓶颈。

　　汽车线束品类繁多，但底层工艺高度统一，均由插接、理线、缠胶、检测组合而成，同一垂类内仅调整工艺参数、流程顺序就能快速适配不同客户；而此类高难度场景所沉淀的模型、稳定性经验，也能直接迁移到组装、抓取、分拣同类柔性工业场景。

　　这些场景积累的经验和数据可以快速到不同客户间，并通过迭代优化提升产品稳定性。在深耕垂直场景过程中，积累的模型能力、场景数据及稳定性经验将反哺下一代产品，并支撑向类似场景扩展。

　　谈及商业化落地的核心指标效率与ROI，陈同庆表示，现阶段单台机器人作业速度虽然不能完全媲美人工，但机器人可7×24小时连续作业，整体综合产出效能可对标人工产能。同时机器人严格执行标准化工序，完整留存生产数据与操作，杜绝人工漏检、错误、操作不规范等品控隐患。

　　该类自动化方案短期可解决工厂招工难、人力成本高的痛点；长期能够助力头部车企落地黑灯工厂等数字化布局。在“沿途下蛋”的落地思路下，高价值场景先行跑通正向商业闭环，稳定的回本收益也能持续反哺模型迭代、数据积累，为后续多场景提供现金流支撑。

　　陈同庆还表示，目前市场订单需求充沛，已超出现阶段交付产能。公司将持续聚焦头部整车及核心零部件客户，重点加码研发迭代与产能建设，稳步推进高质量、可持续的商业化落地。

　　陈同庆认为，具身智能并非是仅靠硬件价格竞争的标准化产品。企业进入真实场景后积累的工艺经验、交付能力、场景数据、模型能力和硬件稳定性，共同构成系统级竞争力。相比单一算法或硬件指标，这些能力需要在客户现场持续打磨，也更难在短时间内。

　　全栈自研模式同样意味着更高的研发投入和组织复杂度。如何避免研发方向脱离真实产线需求，是企业商业化过程中必须解决的问题。

　　不同于行业技术主导的研发逻辑，它石智航坚持通过生产落地，反向定义技术迭代方向，模型迭代、硬件优化都对应良率提升、效率改善、生产成本下降等可量化商业指标，实现技术研发与商业化落地的动态平衡。用真实产线问题驱动当前迭代，同时保留对下一代技术的投入。

　　陈同庆表示，“很多企业研发只看算法跑分、硬件参数，我们所有模型迭代、硬件优化都锚定良率提升、生产效率改善、制造成本下降这类可量化的商业指标，用一线真实问题驱动迭代，同时保留前瞻技术投入，平衡短期交付与长期技术储备。”

　　为此，它石智航一方面采用SPDT机制，整合研发、商务、供应链等角色，以客户量产交付为核心目标；另一方面设立“N+1”前瞻技术团队，持续探索长期前沿技术方向，兼顾短期交付稳定性与长期技术储备。整体研发迭代节奏由真实产线工况、一线客户问题反向驱动，做到前沿预研稳步推进、量产交付有序落地、研发贴合用户需求。

　　未来3-5年，陈同庆期望仅用少量新增场景数据即可快速迁移适配全新场景，使模型能力可适配不同构型机器人本体并稳定作业，最终具备各类主流工序的通用工业作业能力。

　　具身智能行业的下一轮核心竞争，已跳出单一模型跑分的维度，核心聚焦工业落地能力、真实场景数据闭环、可持续商业化运营三大核心实力。