新華網專訪丨它石智航首席戰略官Vincent：中國具身最大單筆融資背后是實干兌現承諾

　　4月16日，它石智航官宣完成4.55億美金Pre-A輪融資，刷新中國具身單筆融資紀錄。首席戰略官Vincent接受新華網深度專訪。以下為新華網報道原文：

　　新華網北京4月20日電

　　近日，它石智航公布獲得新一輪4.55億美金融資，一舉創下中國具身智能史上最高單輪及最大Pre-A輪紀錄，一年估值領跑第一梯隊。紅杉、高瓴、美團等11家國內外頂級機構因何為它石擲出重金？它石智航首席戰略官Vincent在接受新華網專訪時反復提及一個詞：兌現。“它石用一年時間，把商業計劃書里寫的三件事做完了，然后拿著結果回來告訴投資人：我們說到做到。”

　　一年時間兌現商業計劃書承諾

　　2025年初，它石智航第一版商業計劃書（BP）面世。在那個時間點，具身智能賽道已經涌入了上百家公司，每一家的PPT上都畫著類似的藍圖：通用人形機器人、全場景覆蓋、幾年內進入家庭、取代人類勞動力。

　　它石的第一份商業計劃書，只講了三件事，但其中充滿了大量反共識判斷與高難度創新選擇。

　　首先是拒絕遙操作與純仿真路徑，堅持 Human-centric（以人為中心）的真實世界數據范式。它石從一開始就選擇最難、卻也是最“筆直”的技術路徑——直接對齊真實物理世界，不依賴任何形式的近似路線或工程捷徑。

　　其次，不盲從VLM+Action的范式拼接。在模型方面，沒有走簡單的VLA（Vision-Language-Action）套殼路線，而是創新性提出AWE（AI World Engine）架構，強調“世界模型 × 動作生成”的深度協同，從結構上統一感知、決策與行動，直指物理世界AI的本質問題。

　　第三，主動選擇高價值×高難度場景。聚焦如線束裝配等上一代機器人體系長期無法攻克的任務，以長時序、強接觸、高精度、強約束的真實工業問題作為試金石，堅持以“是否有用、能否落地、是否可規模化部署”作為機器人的試金石，打造超級本體，反向檢驗數據與AI范式的有效性。

　　在創投圈，一年前商業計劃書的承諾，往往像新年flag一樣，說過就忘了。創業公司能兌現60%，已經算執行力、技術前瞻性不錯；而將承諾逐一兌現，是一件極其不簡單的事情。

　　但它石當真了。

　　接下來的一年里，它石低調前行。沒有頻繁的媒體曝光，沒有創始人演講刷屏。他們做的唯一一件事，就是按照計劃書上的時間線，一條一條地“打勾”。

　　數據——搭建起了Human-centric數據采集范式和SenseHub數采設備，規模化采集真實數據，開源真實世界多模態數據集。

　　模型——發布具身領域專有模型：能干活的具身大模型AWE3.0，讓機器人走出溫室、通用泛化、落地干活。

　　商業——攻破線束裝配任務垂直場景，實現“機器人在一小時內裝配亞毫米級線束最多次數”，為機器人大規模部署真實產線奠定基礎。

　　一年后，它石團隊帶著上述三樣東西回來。

　　一位參與本輪的投資人評價：它石給市場傳遞的不是今天有多強，而是上限有多高。兌現承諾，是證明上限最有效的方式。

　　它石自己說得更直白：“創業最難的不是做不出來，而是機會太多導致資源不聚焦。我們把商業計劃書里的事都實現了，是因為我們敢做取舍。”

　　對于老股東，兌現承諾是最直接的體感。而對于新股東，認可技術路線的長期判斷更重要。隨著曾經的行業共識在持續試錯中逐漸褪色，它石對曾是“非共識”的核心路線的長期堅守，以及對外承諾的持續兌現，反而愈發凸顯其戰略定力與技術前瞻性。這不僅是執行力的體現，更是對第一性原理的深度把握與長期主義的自然結果。

　　Vincent表示：“具身智能的認知成本非常高。很多機構經歷了一年兩年的跟蹤，才把行業理解、技術路線理解夯實了，然后覺得這是一個必須投的標的。”

　　不囤錢，4.55億美元要花在模型、人才

　　本輪融資公布后，外界最關心的一個問題是：這么多錢，準備怎么用？Vincent給出了兩大方向：人才、算力。

　　首先是針對人才的思考。它石想提高的是“人才密度”，而不是堆人頭。

　　“篩選標準變了。過去看學術背景、看論文發表；現在更看重工程化能力，看重候選人做出來過什么作品。軟件人才相對豐富，但加上工業、硬件背景，還有完整作品記錄的人，非常稀缺。”Vincent說。

　　他表示，它石希望吸引到頂尖人才，每個人都能承擔重要的角色，同時也給更大的空間。

　　其次，它石的戰略重心是具身基礎大模型。

　　在行業里，很多公司傾向于做“場景微調”——拿一個基于互聯網數據的開源VLM模型，在具體場景里采集少量真機遙操數據微調，可以很快演示效果，但這樣的demo天花板很低，離實用很遠。背后的根本原因是具身智能原生數據極其匱乏，導致無法進行真正的預訓練和打造基礎模型。這種“套殼”的方式在真實世界復雜場景的效果可想而知。

　　它石選擇了另一條路：自己解決具身原生數據的問題，自己設計具身基礎模型，自己做預訓練。

　　Vincent透露，具身原生數據的規模訴求大約是自動駕駛數據規模的10倍以上，基礎模型體量則大約是自動駕駛的3到4倍。雖然不需要大語言模型級別的萬卡集群，但這個投入在機器人公司里已經算很大。

　　“全世界真正敢于做具身基礎模型的公司不多。它石拿到了這么多資源、關注度這么高，如果我們不站出來，誰應該站出來？”Vincent說。

　　對于估值，Vincent的態度很克制。“我們盡量遵守創業本身的規律。它石不想把未來的錢提前一次性拿夠、估值炒上天。該值多少錢就值多少錢，不過度消耗對未來的預期。”

　　“我們也不會囤錢去理財。”Vincent說，“錢一定要大膽投入在戰略聚焦點上。它石已經準備好有格局地用大錢了，尤其是到幾十億這個級別，要敢于大量投入預訓練，這和團隊的膽量、戰略眼光、格局是相關的。”

　　擊穿線束場景，剛需落地驗證產業價值

　　它石選擇的第一個落地聚焦場景是線束。

　　線束是汽車、電子設備里必不可少的零部件。生產過程大量依賴人工：插接端口、纏繞膠帶、布設線路。這些動作對靈巧操作要求高，自動化設備長期難以替代。

　　但更讓工廠主焦慮的是另一件事：人，越來越難招了。

　　線束廠的平均年齡逐年攀升。一位工廠老板曾對它石團隊說過一句話：“現在不是我挑工人，是工人挑我。給錢都沒人來，離職率和流動性極高。”

　　但它石沒有追求一步到位、全流程完美替代。Vincent闡述了它石的“70分哲學”。

　　“你可以有5個工序，但先把其中一到兩個工序打穿，做到比人更準、更快。哪怕其他工序還只有70分，但只要其中兩個足夠好，就可以先到場景里去磨練、迭代。但你不能把5個工序都做到70分，那樣很難推動。”

　　這個邏輯很務實。場景方對當前的機器人產品有一定容忍度，但前提是：你在某一個或幾個環節上確實比人強。

　　它石透露，線束這個場景目前已經打透，機器人的準確率和效率超過了人工，這點也得到了產業方的認可。

　　“速度和準確率是關鍵。基座模型技術路線的選擇，已經決定了速度的上限。我們花大量時間做預訓練，跟這個也是息息相關的。”

　　更關鍵的變化發生在工廠的投資回收賬本上。

　　過去，工廠買機器人要算投資回報率：一年半是否可以回本？節省幾個人？現在，邏輯變了。未來勞動力市場是稀缺的。它不是增量市場，是存量市場。工廠部署機器人，是滿足剛需的邏輯——甚至愿意用更溢價的方式采購。

　　Vincent說：“我們不是在替代人，是在創造和彌補勞動力空缺。它石短期內會全力投入線束場景，像線束這樣同時滿足多個條件的好場景非常少。要滿足AI比重高、商業化空間大、技術門檻高、場景能泛化、市場空間足夠大——同時滿足這幾個條件的場景，可遇不可求。”

　　具身智能C端拐點即將到來

　　談及機器人產業，Vincent表示，雖然中國公司在供應鏈、效率等方面有局部優勢，但還是要看到與世界頂尖機器人公司的差距。長遠來說，中國公司不能只會整活、炫技，它石要作為中國企業的代表敢于站出來PK。

　　關于機器人何時能夠走進家庭，Vincent給出了比行業平均預期更樂觀的時間表。“2027年末到2028年初，很可能出現一個拐點，甚至是一個類似GPT的時刻。”

　　這個判斷來自工程師的體感———不是拍腦袋，而是基于具體的技術指標。“工程師的體感非常直接，技術上的前瞻性是可靠的。原來大家覺得至少要五年，現在時間在進一步縮短。”

　　但他強調，需要有人先捅破那層紙。“只要一家企業跑出來了，整個行業的信心就起來了，整個行業都會加速。”

　　被問到誰最有可能捅破這層紙時，Vincent說：“我希望是它石。但如果是其他同行，我們也會祝賀。”

　　當前，在具身智能這個人人都在講未來的行業里，它石選擇用“現在時”說話。這或許是它獲得資本集體認可最深層原因——不是因為描繪的故事最動人，而是因為把故事變成現實。

　　融資的真正價值，不在于數字本身，而在于它代表了一種正在被行業重新確認的底層邏輯：在具身智能這條需要長期主義的賽道上，真正有價值的不是那些善于制造熱點的公司，而是那些能夠持續兌現承諾的實干家。

　　屬于具身智能的“GPT時刻”，也許真的不遠了。

　　轉自：新華網

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