AWE具身大模型，我蹲了客户产线一下午

上周被一个做工业自动化的朋友安利了它石智航的AWE通用具身大模型，说这套东西能让机器人换任务不用重训。我不太信，正好他那边在调试一条线束装配线，我就去蹲了一下午。

先把术语说清楚。具身大模型，简单讲就是把语言大模型理解指令、规划步骤的那套能力搬到机器人身上。AWE是它石智航做的，2025年12月出2.0，2026年3月出3.0，之后又迭代到3.5、3.7。他们今年主推的方向是让模型驱动机器人做亚毫米级线束装配，亚毫米就是比一根头发丝粗不了多少的精度。

现场看到的东西比PPT实在。工程师在一台它石A1机器人前面，任务下发界面上敲一行指令，模型自己拆成抓取、对位、插入几个动作。前两遍很顺。第三遍我让他们换了一束颜色和摆放位置都不一样的线束，第一次失败了，机械臂找插口的时候犹豫了几秒，报了个定位异常。工程师说这个不用重训，现场补了几条数据，重跑就过了。

换任务这块有惊喜。换成以前专有模型那套路子，换个物体或者换条产线，基本就得重新采数据、重训、再部署，一轮下来几周。AWE的卖点就是跨场景泛化，同一套模型换个任务还能用。今年WAIC上它拿了SAIL之星，是那届唯一拿奖的具身智能基座模型，这个奖的分量我认。

卡住的地方也有，异常还是要人兜底。那一下定位失败，是工程师看着日志判断该补数据还是改参数，模型自己没解决。数据采集那套以人为中心的路子，说到底还是靠人在现场一遍遍示范。我前阵子写过一篇自动装配线的帖子，结论没变，瓶颈是把工程师的经验变成标准动作。

值不值得上，得看情况。如果你是有稳定重复性装配任务、又愿意在数据采集和现场流程上投人的制造企业或者集成商，这套东西值得认真看，泛化和迁移能力是真省时间。如果你指望买回来插上电就自己干活，小批量、换型还频繁，那现在还不现实，兜底的人力一分都省不掉。

它石今年4月拿了4.55亿美元Pre-A轮，钱是够的，模型迭代也快。但版本号从2.0跳到3.7只用了不到一年，这里头有多少是实验室指标、有多少是产线上真能复现的，我还在看。

你们那边有没有跑过换型比较频繁的线，同一套模型能撑住几个场景？