在物理 AI 与具身智能成为全球科技焦点的今天，一条清晰的技术发展脉络正在逐步形成并被广泛接受：自动驾驶是通向物理 AI 的关键“钥匙”。在近日的 CES 2026 上，英伟达创始人兼 CEO 黄仁勋再次从全球产业视角对这一判断进行了强调。事实上，中国具身智能领域前瞻者们已在此路径上深入探索了更长时间。
早在 2025 年 7 月，中国具身智能领军企业、它石智航创始人兼 CEO 陈亦伦博士便已在世界人工智能大会（WAIC）上，围绕自动驾驶与具身智能之间的技术同源性进行了系统阐述与前瞻论证，时间领先半年以上。
过去一年，陈亦伦博士曾在多个公开场合指出，自动驾驶与具身智能在技术上同宗同源。自动驾驶实质上是具身智能的一个关键子任务，代表了智能体在复杂、动态物理环境中的移动与导航能力。自动驾驶中成熟的端到端系统，正是统一了时空坐标下的感知、决策与规划，这一范式为机器人在物理世界中理解与行动提供了根本性的底层框架。
更重要的是，自驾训练所依赖的数据来源于真实用户行为，而具身智能对这种高质、真实的数据需求量是自动驾驶的十倍以上。业界共识认为，高质量、大规模、丰富的数据是定义并遵循 Scaling Law、驱动智能水平跃升的关键燃料。
基于过往自驾工程化经验及前瞻性的技术洞察判断，它石在具身智能核心驱动力——数据层面实现了创新性突破，在全球首次提出了“以人为中心”（Human-centric）的真人数据采集新范式，并于 2025 年 12 月开源了全球首个具身 VLTA 多模态数据集——World In Your Hands（WIYH），为模型学习人类在物理世界中的真实交互提供了前所未有的高质量数据。它石首席科学家丁文超博士表示，“Human-centric 数据采集范式配合 TARS Datacore 数据引擎，可以记录和生产最高质量、最丰富的具身智能数据，真正使得 Scaling Law 成为可能。”
在它石团队 2025 年 12 月发表的学术论文《World In Your Hands: A Large-Scale and Open-source Ecosystem for Learning Human-centric Manipulation in the Wild》中，实际测试结果验证了在融入 Human-centric 数据后，在极其杂乱的场景中机器人的操作成功率由 8% 暴涨至 60%，并显著提升了灵巧手在桌面操作任务中的泛化性与稳定性。
这也证明了高质量数据在解决真实世界问题的核心价值。支撑这一数据价值实现的基石，是它石团队自研的数采套件，不仅在实验测试中实现了厘米级的运动捕捉精度，还能够输出包含 6D 位姿信息的高丰度数据流。这一创新路径，不仅保证了数据质量，更降低了采集难度与成本，单采集员日均 5 小时内即可采集生成 1.8TB 数据，从而为实现 Scaling Law、训练更强大的具身智能模型构筑了坚实且可扩展的数据供给基础。
从自动驾驶的深厚积累，到对物理 AI 发展路径的早期战略判断，再到破解数据瓶颈的开创性实践与严谨验证，它石正基于其完整的技术认知与工程体系，推动具身智能从实验室走向广泛的真实世界应用。这条路线的探索，不仅关乎单一技术的进步，更是迈向通用物理 AI 的重要一步。
