一个模型通吃产线与家务，它石AWE3.7如何炼成？

具身智能的终极命题，是让机器人摆脱“实验室表演”，在真实世界里举一反三。它石智航给出的答案是AWE3.7——一个通用具身大模型，在短短十天内密集发布系列任务，用同一套智能系统贯通工业产线、物流作业、生活服务与移动操作等多类场景，试图证明“通用泛化”并非空中楼阁。

产线级精细操作：从分拣到装配的毫米级把控

在工业产线，AWE3.7展现出令人印象深刻的精细操作能力。零件分拣中，它能分辨螺丝、螺母等微小差异，并自主纠错；缠胶带任务里，双手协作，实时修正轨迹，保证贴合不断带；网线插接实现毫米级抗扰动操作；手机装盒时，即便光照变化干扰，也能一次完成整套包装；拧螺丝则根据扭矩反馈实时调整，做到“对得准、拧得稳、收得住”。这些动作看似简单，却要求模型在同一基座下融合视觉、触觉与力觉，形成产线级的连贯作业能力。

动态场景与家庭服务：感知、操作与全身控制的融合

面对动态作业场景，AWE3.7展现出连贯的感知与操作能力。传送带上移动的软性玩偶，机器人抓取后能跟随节拍同步装袋；积木分拣中，它理解颜色与目标框的规则关系，发现错放并归位，即使收纳框被移动，也能实时跟踪调整。在办公环境中，机器人实现移动与操作高度一体化，下肢与上肢深度协同，端到端一气呵成，全程无需人工干预。

家庭场景则进一步考验全身控制能力。整理衣物时，机器人弯腰拾起并放入收纳筐，俯身起身中保持重心稳定，体现了稀缺的loco-manipulation能力；擦白板时，左右手均可执行并可交换，力度恰到好处；整理书包时，需识别归类散落的笔、橡皮等，规划装入顺序；准备早餐时，从橱柜拿取餐具并摆放，多物体理解与空间记忆贯穿全程；制作冰沙时，抓取软质塑料杯对准出冰口，观察出冰过程并在接近满杯时及时停止，全程连续自主执行。

方法论闭环与产业验证：从实验室到吉尼斯纪录

支撑这一切的是AWE“原生架构—双先验预训练—世界模型驱动后训练—规模化验证—数据反哺”的方法论闭环。依托超百万小时真实数据与丰富视触觉信息，让机器人在真实环境中“看得懂、摸得准、干得稳”。

成果已经显现：2026年3月，AWE赋能的它石A1机器人斩获“一小时内装配亚毫米级线束最多次数”吉尼斯世界纪录；同年WAIC上，AWE通用具身大模型获SAIL之星，为唯一获奖的具身基座模型。产业端，该大脑已进入真实产线，在汽车线束精密装配、协同检测等场景实现规模化落地。

具身智能的竞争，正从单点任务比拼走向基础能力复用。AWE3.7用十天的密集展示告诉行业：通用落地不再是概念，而是经过数据、成果与产业场景验证的工程化路径。当同一个模型既能拧螺丝又能做冰沙，具身智能的“iPhone时刻”或许已不再遥远。