7月25日，《麻省理工科技评论》正式揭晓2024年度「35岁以下科技创新35人」中国区榜单（mit technology review-tr35 china）。它石智航联合创始人兼首席科学家丁文超博士，因其在具身智能方向的原创性突破与产业化落地实践，成功入选该榜单“发明家”类别。
自1999年创办以来，《麻省理工科技评论》每年面向全球遴选35岁以下、在前沿科技领域取得关键进展的青年创新者。TR35中国区榜单则聚焦本土力量，持续挖掘具备原始创新能力、技术领导力与产业转化潜力的新一代科技骨干，助力中国在全球科技竞争中实现由“并跑”向“领跑”的跃升。历届入选者中，不乏谷歌联合创始人拉里·佩奇与谢尔盖·布林、特斯拉早期核心成员斯特劳贝尔、人工智能领域泰斗吴恩达等具有全球影响力的科学家与创业者。
本次入选，标志着丁文超博士带领团队在具身智能领域所构建的“以人为中心”技术范式、具身原生大模型体系及规模化应用路径，获得中美双方权威评审专家的高度共识。尤其值得注意的是，具身智能的大规模产业落地难题，是横亘于全球顶尖研究机构与头部科技企业面前的共性挑战，亦被业界称为当前阶段的“阿喀琉斯之踵”。
以human-centric数据为起点，让机器人真正读懂人与环境
具身智能被视为AI迈向物理世界的核心出口，但其规模化发展长期受限于两大结构性瓶颈：其一，高质量、多模态、真实场景下的机器人交互数据极度匮乏，采集门槛高、成本大、覆盖窄，难以支撑类比大语言模型的数据驱动范式；其二，传统机器人系统对人类行为意图、物理规律及因果逻辑缺乏建模能力，导致任务泛化性弱、迁移效率低、鲁棒性不足。
为突破上述限制，丁文超提出“以人为中心”的human-centric数据引擎与AWE（AI World Engine）通用具身大模型架构，并同步开源大规模真实世界VLTA（Vision-Language-Touch-Action）数据集。团队自主研发轻量化可穿戴感知套件SenseHub，可在工厂、仓储、家庭等复杂现实环境中，低成本、高并发、高保真地采集视觉、语音、触觉、动作等多维协同信号，为具身智能训练提供工业化级数据底座。
在模型层面，AWE依托真实human-centric数据，首次实现具身原生模型“预训练+后训练”全链路闭环，显著提升机器人在长周期、高精度、强交互类任务中的完成能力。其本质价值在于构建起“数据—模型—机器人”三者间可持续演进、可复现验证、可快速迭代的正向飞轮，为机器人习得真实世界通用智能提供系统性基础设施。
该路径的意义在于：具身智能不再依附于单一硬件平台或封闭任务设定，而是逐步沉淀为一种可生长、可迁移、可共享的物理世界智能基座。
《麻省理工科技评论》评价指出：“丁文超开创性地提出‘以人为中心’的数据构建路径与AI世界引擎这一具身基础模型框架，主张让机器人通过观察、模仿并内化人类与环境的自然交互过程，而非依赖人工规则编码，自主演化出感知理解、决策规划与物理操作的综合能力，为中国乃至全球通用机器人技术的规模化演进开辟了一条崭新路径。”
从实验室走向产线，用真实场景定义技术价值
具身智能的技术生命力，终需在真实产业土壤中检验。它石智航的使命，不是打造一台惊艳一时的演示机器人，而是构建真正“可信、可用、可靠”的物理AI系统。
目前，在丁文超团队核心技术赋能下，它石智航已在汽车线束精密装配、人机协同质检等典型工业场景实现批量部署与稳定运行。这标志着具身智能已跨越概念验证与原型展示阶段，实质性嵌入制造业核心工艺流程，开始参与解决智能制造升级中长期存在的柔性不足、适配困难、部署成本高等关键痛点。
从高端制造延伸至商业服务，再向家庭生活渗透，具身智能正成为连接数字智能与物理世界的枢纽型技术。而丁文超所倡导的“以人为中心”具身范式，不仅提升了机器人的任务适应性与交互亲和力，更推动机器人角色从执行特定功能的专用设备，向理解用户需求、协同完成目标的通用伙伴加速演进。
展望未来，丁文超将持续深化“基础模型 + 垂直应用”双轮驱动策略：一方面，持续打磨面向物理世界的原生具身基座模型，强化其对人类意图识别、安全边界判断与复杂任务分解的理解深度；另一方面，坚持深入一线产业现场，以真实任务为牵引，在持续交付中实现模型能力的螺旋式进化。
