1小時完成百余次亞毫米級柔性線束裝配，這不是人類技工的速度，而是一臺機器人在工業流水線上創下的吉尼斯世界紀錄。更讓資本躁動的是它背后的公司——它石智航，成立僅14個月，先后完成超2.4億美元天使輪和4.55億美元Pre-A輪融資，兩次刷新中國具身智能領域單輪融資的最高記錄，合計近7億美元。當多數機器人公司還在為“演示效果”打磨運鏡時，這家把“干活”刻進骨子里的公司，已經用一根會變形的電線，重新標定了具身智能的估值邏輯。

2025年2月，它石智航正式成立。僅僅一個月后，天使輪融資的消息就已傳出，到當年7月，總額超2.4億美元的天使輪畫上句號，這一數字至今仍是中國具身智能天使輪融資的天花板。2026年4月，Pre-A輪4.55億美元交割，再次把單輪紀錄推到新高。資本投票的速度，比機器人穿線更快。投資方名單幾乎陳列了中國一級市場的半壁江山：高瓴創投、紅杉中國這樣的明星財務投資人，美團戰投這樣的基石戰略股東，啟明創投、線性資本等老股東繼續加注，還有TCL創投、孚騰資本、首程控股等產業資本，以及北京機器人產業發展投資基金、上海國投先導等國有資本。這群人并非初次見面，他們中有不少人經歷過自動駕駛從膨脹到擠泡沫的完整周期，知道什么才能活下來。

另一端坐著的創始團隊，同樣對泡沫的紋理極為熟悉。五位聯合創始人橫跨自動駕駛、機器人視覺、端到端決策三大核心領域，經歷過完整的自動駕駛產品周期，擅于商業化落地與工程化量產。用聯合創始人、首席架構師陳同慶的話說，這批人“見過泡沫如何破裂，也知道什么才能活下來”。從自動駕駛跨界到具身智能，陳同慶回憶，他的個人經歷一直橫跨機械電子、驅動、人工智能和機器人，機器人恰好需要機械、電子、控制、算法、視覺與工程化能力的綜合支撐。幾位聯合創始人深入交流后，認為具身智能既符合各自的能力積累，也符合共同的認知，于是選擇扎進這片比自動駕駛技術壁壘更高一整個量級的新戰場。

真正讓這家公司從“Demo階段”躍遷到“量產預期”的，并不只是融資數字，而是它在汽車線束裝配場景中撕開的一道口子。線束被稱為汽車的血管，負責傳導整車的電信號與能量，一根主線束往往分出上百條分支，插接精度要求達到亞毫米級。因為線體柔軟、路徑復雜、分支繁多，過去幾十年，這道工序始終依賴工人的雙手與眼力。隨著招工越來越難、工人流失率越來越高，管理成本被不斷推升。它石智航把A1機器人放進這條被長期忽略的角落，第一次讓自動化觸碰到這種極高柔性、極高精度的操作禁區。當機器人1小時內穩定穿上百余次亞毫米級柔性線束，吉尼斯世界紀錄誕生，資本的舊有認知也同時被擊穿。

陳同慶向智客ZhiKer透露，內部在篩選場景時定下了兩條鐵律：第一，不做偽需求，不做給資本市場看的拼湊場景，必須以客戶的真實需求為導向；第二，只做市場空間足夠大、需求足夠多、技術壁壘足夠高的高價值路線。汽車線束場景完美踩中這兩點。線束裝配的市場需求規模龐大且真實，同時柔性物體的視覺抓取、力控和精細化操作，構成了極高的技術壁壘。一旦在這個最難啃的場景里把技術跑通、把壁壘筑高，未來再向下兼容到其他相對簡單的場景，便成為一種高效率的商業破局策略。這不是一個Demo邏輯，而是一條“先攻難關，再推全盤”的產品化路徑。

陳同慶對“能干活”有一套具象的衡量體系，他從三個維度把“演示”和“干活”撕開了一個清晰的邊界。首先是場景需求的真實性：Demo場景是人為提前布置好的，比如疊一件衣服或做一個特定動作，未必代表客戶的真實痛點；而“能干活”的第一步，必須瞄準客戶生產線上的真實剛需。其次是作業環境的嚴苛度：Demo只需在特定時間點滿足展示，好看就夠了；真正干活的機器人要在看不到的地方沒日沒夜地穩定運轉，按照工業節拍不斷輸出。這就要求軟硬件方案在設計之初，就把批量化穩定性和成本可控性放在第一位。最后是體系化的工業級指標，包括但不限于平均無故障工作時間（MTBF）、作業效率與生產節拍、續航與連續作業時長。這意味著，“能干活”不只是一項技術能力沖高，更是一整套包含軟硬件體系、量產穩定性和售后運維支持的工業級交付閉環。

從數據、模型到本體，它石智航走的是一條全棧自研的路。陳同慶用“主機廠思維”來定義公司的基因：既要自研核心算法，也要做整機硬件，打通數據、模型、本體和場景，讓軟硬件與算法深度耦合，以此解決高價值場景中的核心痛點。在模型層面，公司已經發布了通用具身大模型AWE 3.0和OmniVTA視觸覺世界模型。AWE 3.0能夠支撐機器人完成如人類般精細流暢的操作，穩定執行長程任務，并具備跨場景遷移與泛化能力。OmniVTA視觸覺世界模型則從視覺與觸覺融合的角度，為機器人的精細操作提供環境理解與動作預演。整套模型體系向下輻射本體硬件，向上對接落地場景，形成一個以具身大模型為牽引的軟硬件一體化閉環。

在陳同慶看來，具身智能行業未來的收斂軌跡，會與自動駕駛極為相似。早期百花齊放，最終市場只會向少數幾家頭部公司集中，其余玩家要么轉型、要么被合并、要么解散。這一判斷的底層依據是，具身智能的技術難度比自動駕駛還要高出一個量級。自動駕駛主要解決的是二維平面的移動與避障，而具身智能要作業的空間，是真正的三維物理世界，充滿接觸、交互和柔性物體操縱。如此高的技術壁壘意味著，純粹追熱度、靠炫技的企業，無論短期內多么耀眼，未來都將面臨痛苦的轉型。最后能留下來的，一定是能夠解決具體場景問題，同時具備軟硬件與算法綜合能力的全棧團隊。如果一家公司只做算法，可以去賦能一些規模較小的本體廠商，這在商業上或許能自圓其說，但核心競爭力遠遠不夠。真正有長期競爭力的公司，不能依賴單點能力，需要理解場景，把算法、硬件、數據和工程交付擰成一股繩。

過去一年，具身智能行業在移動能力和操作能力兩個技術棧上的突破，讓陳同慶感到興奮。移動能力方面，無論是機器人跳舞、跑馬拉松，還是登上春晚舞臺，都證明了硬件穩定性和綜合性能的巨大進步。操作能力方面，以雙手為主導的精細操作任務正在快速進化。他判斷，這兩大技術棧未來必然走向會師，因為真實場景往往是以雙手操作為中心，同時兼顧全身的運動協調。它石智航在兩個方向上均有所布局，但現階段的重心是讓機器人具備真實的操作能力，能夠在工廠、社區生活等場景中真正產生價值。陳同慶說的“真實”，不是停留在論文和視頻里，而是在生產線節拍、故障率和成本賬本中存活下來。

今年將是它石智航的量產之年。當被問及從需求驗證到量產中間隔著多少工程難題時，陳同慶沒有具體展開數字，而是再次提到體系化交付的整套邏輯。在工廠里，一臺會穿線的機器人正在用極致的精細操作，把曾經只能手工完成的作業變成了可復制、可放大的工業能力。資本也已經用連續兩次破紀錄的融資，為這條路投下了重注。或許用不了多久，我們會在更多汽車生產線、更多工業場景里，看到這種“能干活”的機器人安靜地穿針引線，把它們穿出的每一個亞毫米，都變成具身智能從實驗室走向工廠的最短距離。