WAIC最狠展台打爆工业「深水区」！它石智航首发具身原生大脑AWE 3.5，具身Scaling全面释放

WAIC最狠展台打爆工业「深水区」！它石智航首发具身原生大脑AWE 3.5，具身Scaling全面释放

一台机器人的「多任务实战」

Jay 发自 凹非寺

量子位 | 公众号 QbitAI

走进一家大型汽车制造商的线束车间，你会看到和整车工厂截然不同的画面。

整车车间干净、明亮、几乎完全自动化。线束车间密密麻麻，弥漫着汗味。

很多工人培训一个月，在岗坚持不到三个月就离开了。

这是工业自动化界公认的「深水区」。

△图为AI生成

如今，被具身智能彻底打爆了。

2026年WAIC，它石智航把一条1:1还原的环形线束流水线，搬进了展馆。多台机器人集群合作，流水线轮转线束板，每个工位同一时间装配不同的线束线型。

效率自然大幅提升。它石智航首席科学家丁文超甚至调侃道：

现场我们都不敢让它一直干活，怕机器人干太快给料用完了。

撑起这条全自动化产线的，是它石智航刚刚发布的具身原生基座模型AWE 3.5。

这也是具身智能领域第一个真正打通预训练到后训练完整范式的原生模型。

一台机器人的「多任务实战」

它石给新版本取名3.5，信号也挺明确的：希望它像GPT-3.5一样，在多任务能力上开始展现新的可能。

回看AWE的发展趋势，也确实是这样。

3.0首秀，它石打爆了线束场景。

到了3.5，模型开始向更多场景溢出。工业装配、插接、收纳……全部被放进同一个模型里。

今年它石WAIC展台的主题-打造可信赖的物理AI，也是围绕这项特点展开，任务之间不重新加载新的模型，不切换参数，全靠同一个基础模型。

现场的展示非常魔幻，他们的机器人简直是「劳模」，整理桌面、打包手机、插网线、零件分拣……反正不管啥东西，递过去就开干。

用丁文超的话说就是：

跟主播带货一样（笑）。

但，这只是开胃菜。

2026年是世界模型百家争鸣的元年，不过，究竟什么是世界模型？

在大部分人的认知里，它还是论文里的架构图和评测表格里的数字。

这次，它石智航在WAIC给出了最直接的答案：

你上手试一试。

现场观众戴上数据采集夹爪，就能和一个由AWE 3.5生成的平行世界展开互动。

你捏起一块积木，松手，积木像受重力一样落向桌面。你拖拽手机盒，盒子产生对应的位移和摩擦。蜡烛上微弱的火焰，也在模型中被忠实地呈现出来。

这些交互没有一行牛顿定律代码，没有碰撞引擎，没有物理结算。所有重力、柔性、碰撞反馈、物体位移……全部，由模型从真实类数据中学到。

而在这个涌现之外，有一项被严重低估的能力：长时记忆与空间理解。

视频模型有一个难以治愈的缺陷——

预测未来的时间一长，物体就容易突然消失、变形，或者在一帧幻觉之后彻底蒸发。

究其根本，像素监督本身不鼓励长程物理交互的连续性，无法用于具身训练。

为此，AWE 3.5依托human-centric数据专门强化了模型结构，让它显式学习长时记忆和长时序空间理解，在数分钟的连续、交互闭环推演中保持环境稳定。在此基础上，后训练可以从连续过程中切出多个动作片段，而不用担心环境在下一秒崩掉。

在世界模型中做强化学习，成为了可能。

原生模型，从第一性原理重构具身大脑

今年以来，行业一直有VLA or 世界模型的争议，但最近和很多做具身的朋友聊了后发现，真正训模型的人根本不在乎所谓路线之争。