它石智航AWE3.7通用具身大模型落地多场景，实现跨领域能力复用

项目背景

长期以来机器人系统大多依赖专有模型，一旦作业涉及的物体、场景或控制方式发生变化，往往就要重新开展数据采集、模型训练和部署调试，适配效率低、成本高。当前具身智能行业已步入以规模化落地为核心的发展阶段，行业竞争的核心已从单点任务完成能力，转向同一套智能系统跨环境、跨本体、跨任务的能力迁移与复用能力，行业亟需具备高泛化能力的通用具身智能解决方案。 本案例依据「量子位」公开发布的信息整理，原文：https://www.qbitai.com/2026/09/483565.html

面临的痛点

传统机器人依赖专有模型，场景变动后需重新开展数据采集、模型训练与部署调试，适配成本高、周期长，难以适配当前具身智能规模化落地的需求。同时不同场景对机器人能力要求差异极大：工业场景对操作精度、力度控制、运行稳定性要求极高，需要达到产线级的作业水准；动态作业场景需要适配持续变化的作业环境、移动的作业目标，对感知与操作的协同性要求高；家庭场景属于非结构化环境，物体形态多变、任务流程灵活、约束条件少，对机器人的泛化能力、全身协同控制能力要求更高，以往的专有模型无法实现跨场景的能力复用，难以同时满足多类场景的作业需求。

优秘的方案

它石智航打造AWE3.7通用具身大模型，依托“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”的自研方法论闭环，采用超百万小时以人为中心的真实数据与丰富视触觉信息开展训练，让同一套具身智能系统具备跨环境、跨本体、跨任务的通用泛化能力，无需为单一场景单独开发专有模型，即可适配工业、动态作业、生活服务等多类场景的作业需求，同时可通过真实落地场景的作业数据反哺模型迭代，持续提升作业能力，为各领域的智能化升级提供可复制、可扩展的具身智能解决方案。

实施路径

落地成效