廣東
這可能是2026年具身智能賽道上最炸裂的一條新聞。
就在4月16日，它石智航宣布完成4.55億美金的Pre-A輪融資，直接創下中國具身智能領域有史以來最高單輪融資紀錄。
什么概念？2026年第一季度整個賽道才融了約200億元，它石一家就吃掉了相當大的一塊蛋糕。而且這不是它石第一次刷新紀錄——去年它就已經拿下了2.42億美金的天使輪融資。
成立僅一年出頭，連續兩次刷新行業融資紀錄，這家公司到底有什么不一樣？
一、它不是在“表演”機器人，而是在“干活”。
2026年3月的AWE展會現場，它石的A1機器人一小時內完成了105次亞毫米級線束裝配，直接拿下吉尼斯世界紀錄。
線束裝配是什么？就是工業自動化界公認的“哥德巴赫猜想”——線束柔軟易變形、接口間隙極小、操作空間受限，長期依賴人工完成。對人類來說，這是一項需要長時間專業訓練的精細手藝；對機器人來說，難度指數級上升。柔性物體的形變難以建模，亞毫米級的精度要求遠超傳統工業機器人的能力邊界。
它石能做到這一點，靠的不是運氣，而是硬核的技術底座。
它石推出了全球首個真正“能干活的”通用具身大模型——AWE3.0。這個名字聽起來有點技術宅，但它的核心定位非常接地氣： “走出溫室、落地干活、通用泛化” 。翻譯成大白話就是：機器人別在實驗室里炫技了，到真實的工廠里去解決問題。
二、AWE3.0實現了三項關鍵技術突破：全視角通感決策、高密度觸覺感知、隱空間絲滑動作，每一項都直擊當前具身智能發展的核心痛點。
其中高密度觸覺感知尤其值得一提。它讓機器人擁有堪比人類的觸覺感知能力，能捕捉細微的數據變化，實現靈活應變。這就好比讓機器人長了“手”——知道線束變形了要調整角度，知道針刺進布里該用力還是拉直。這些物理直覺，傳統VLA模型給不了。
那么問題來了：機器人要變得聰明，得有海量高質量數據來訓練。但機器人都還沒大規模鋪開，數據從哪兒來？
它石的答案非常巧妙。它提出了Human-centric（以人為中心）的數據采集范式，自主研發了SenseHub可穿戴采集套件。核心理念是：“你工作，你生活，而我記錄你”。在不改變人類操作方式、不額外搭建采集環境的前提下，持續記錄包含視覺、觸覺、動作、語言在內的多模態真實數據。這既規避了遙操作難以規模化的瓶頸，又彌補了仿真數據與現實之間的鴻溝。
邏輯很清晰：讓人先工作，讓機器人學習，然后再讓機器人去做。
三、再說說它石的團隊，這可能是整個故事里最讓人服氣的部分。
創始人兼CEO陳亦倫，清華大學智能產業研究院智能機器人方向首席科學家出身，曾任華為自動駕駛CTO，主導完成了華為第一代自動駕駛系統的全棧研發。首席科學家丁文超，華為前“天才少年”，曾從0到1主導華為智駕端到端決策網絡。董事長李震宇，百度智能駕駛事業群原總裁，打造過全球最大的Robotaxi出行平臺“蘿卜快跑”。
這幾位在自動駕駛領域都是帶過千人團隊、打過勝仗的“名將”。他們從智駕轉向具身智能，用陳亦倫的話說：“自動駕駛和機器人技術同宗同源，自動駕駛技術棧早期全來自機器人團隊”。他們不是從零開始創業，而是把智駕領域沉淀的硬核經驗移植到了具身智能上。
這也就不難理解為什么資本會如此瘋狂。
本輪投資陣容堪稱“全明星”：高瓴創投與紅杉中國聯合領投，美團戰投作為基石戰略股東重額加注，啟明創投、線性資本、藍馳創投等老股東全部跟進，TCL產投、首程控股、北京機器人產業發展投資基金等也紛紛入局。
資本用真金白銀投出了一條明確的判斷：具身智能的競爭，已經從“比誰Demo炫”進入到了“比誰能真正創造生產力”的階段。
而它石智航，恰恰是這個判斷的最佳注腳。
四、這輪融資釋放了兩個重要信號，對整個行業來說都非常關鍵。
第一個信號：技術路線之爭正在收束。
在英偉達GTC 2026大會上，特斯拉、Physical Intelligence等全球技術巨頭還在為“數據采集走哪條路線”“仿真策略是否可行”激烈辯論，而它石用AWE3.0的真實數據和世界紀錄級應用表現，直接給出了行業答案。
第二個信號：淘汰賽已經打響。
2026年第一季度，具身智能賽道披露融資超50起，累計融資額約200億元，同比增長近60%。但資本正在加速向頭部企業集中——拿到大額融資的，要么有明確的商業化閉環，要么在核心技術上構筑了不可替代的壁壘。
2026年不是商業化元年，而是淘汰賽元年。投資人不再滿足于看機器人翻跟頭，他們要看到的是機器人在工廠里連續跑三個月、六個月，到底能不能降本增效。
在這場淘汰賽中，它石智航已經搶到了頭部位置。
接下來，這筆4.55億美金的彈藥將用于兩件事：持續打造具身領域自有大模型，以及面向全球吸引頂尖人才。下一輪融資的重點則是“打造真干活、真量產的機器人”。
你可以說它是資本堆出來的明星，但你不能否認它已經用吉尼斯世界紀錄和工業級應用證明了自己“能干活”的能力。
具身智能的終局屬于能夠打通數據、模型與物理世界的企業。它石智航正在用實干的方式，為這場“馬拉松式競爭”做最扎實的準備。
這大概就是它能拿下4.55億美金的原因——不是因為講了一個好聽的故事，而是因為它真的在讓機器人“走出溫室、落地干活”。
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