它石智航联合创始人丁文超入选「35岁以下科技创新35人」中国区榜单，让机器人在真实世界中作出可信赖的决策

7月25日，《麻省理工科技评论》「35岁以下科技创新35人」中国区榜单发布（MIT Technology Review-TR35 China），它石智航联合创始人兼首席科学家丁文超博士凭借在具身智能领域的前沿探索与产业实践，入选该榜单「发明家」类别。

自1999年起，《麻省理工科技评论》每年都会在世界范围内寻找并表彰35岁以下的、在技术前沿领域做出卓越探索的科技创新者。

TR35中国区的评选，则是持续不断的发掘那些最具潜力和创新力、并能推动中国的科技创新实现从「跟随」到「引领」跨越式发展的年轻人。该榜单历史上的入选者，不乏谷歌创始人拉里·佩奇、谢尔盖·布林、特斯拉联合创始人斯特劳贝尔、人工智能和机器学习权威吴恩达等各行各业的全世界权威人士。

此次入选，代表着丁文超博士团队在具身智能领域围绕「以人为中心」的范式创新、系统性攻克具身原生模型、规模化落地应用等工作，获得了中美评审专家组的一致认可；其中，具身智能规模化应用面临的挑战本质上是全球性的，也是全球顶尖实验室和公司共同面对的「阿喀琉斯之踵」。

从human-centric数据出发，让机器人真正理解人和世界

具身智能是人工智能走向物理世界的关键方向，但规模化落地仍受制于两大瓶颈：一是高质量机器人数据稀缺、模态单一、采集成本高，难以形成类似大语言模型的规模效应；二是传统机器人系统缺乏对人类意图与物理世界因果关系的深层理解，泛化能力不足。

针对这一问题，丁文超提出以人为中心的human-centric数据引擎与AWE（AI World Engine）通用具身大模型，并发布大规模真实世界VLTA数据集。团队通过自研可穿戴采集套件SenseHub，在真实复杂场景中低成本、高效率地采集视觉、语言、触觉、动作等多模态数据，为具身模型训练提供工业级数据基础。

而在模型层面，AWE基于human-centric真实数据，率先打通具身原生模型「预训练+后训练」完整范式，推动机器人在复杂、长程、精细任务中实现突破。其核心价值在于构建可持续扩展、可复现、可迭代的「数据-模型-机器人」闭环体系，为机器人获得真实世界通用智能奠定基础。

这一路径的价值在于，具身智能从此不再只依赖单个机器人本体或单一任务训练，而是形成了机器人在真实世界泛化通用的智能基座。

《麻省理工科技评论》表示：「丁文超提出了“以人为中心”的数据路线与AI世界引擎具身基础模型，希望机器人通过观察和学习人类与世界的交互，而不是依赖人工编写规则，逐步获得感知、决策和操作能力，为通用机器人的规模化发展探索新的技术路径。」

从实验室到产业，验证具身智能价值

具身智能的价值，最终需要在真实产业场景中验证。它石智航的目标并非打造单个「炫技」的机器人，而是打造「可信赖的物理AI」。

目前，基于丁文超团队的模型赋能，它石智航已在包括汽车线束精密装配、协同检测等工业场景实现规模化落地。这意味着具身智能不再停留于概念和Demo展示，而是开始进入真实生产流程，参与解决工业制造业长期存在的智能制造升级难题。

从工业制造到商业，再到家庭服务，具身智能将成为连接人工智能与物理世界的关键技术。丁文超提出的「以人为中心」具身范式，也为机器人从专用工具走向通用伙伴提供了新的可能。

面向未来，丁文超将继续围绕「Foundational Model + App」路径推进具身智能创新：一方面，构建面向物理世界的原生具身基座模型，持续提升机器人对人类意图、安全边界和复杂任务的理解能力；另一方面，通过垂类应用进入真实产业现场，让具身智能在真实任务中持续迭代。