2026年上海AWE展会上，成立仅一年的它石智航完成了品牌的首次线下系统化亮相。

无论是打破吉尼斯世界纪录的A1机器人，还是全球首个能落地干活的通用具身大模型 AWE3.0都吸引了许多行业内外人士的反复驻足。

在这些明星产品中，SenseHub穿戴式具身智能数据采集系统又被视为藏在所有技术突破背后的核心根基，同样成为本次展示中不容忽视的存在，被反复打量。

在人形机器人从实验室概念走向产业落地的关键阶段，行业早已形成共识：数据是具身智能的核心燃料。在政府工作报告中，具身智能更是两度被写入其中，成为需要重点培育的未来产业。

但高质量、可泛化、规模化的真实世界数据，却成了横在所有企业面前的行业鸿沟。

它石智航以SenseHub为核心打造的Human-centric真人数据采集范式，不仅破解了传统数据采集的多重痛点，更与AWE3.0具身大模型形成了“数据采集-模型训练-场景落地”的闭环，为具身智能的产业化发展提供了全新的解题思路。

▍具身智能的“燃料危机”

在探讨它石智航的解法之前，我们必须先理解机器人产业所处的尴尬。

人形机器人正处于从“能动起来、能表演”转向“能上岗、能干活”的关键期，但大多数人形机器人仍依赖“预编程”，只是在精确地重复动作，而没有理解环境。而为了解决这一困境，行业达成了一个共识，人形机器人需要一颗“大脑”，也就是具身大模型。

目前来看，人形机器人的智力水平仍和婴儿无异。为了训练这颗大脑，就需要海量的、高质量的、与物理世界交互的数据。这不仅是“燃料”，更是定义智能上限的“源代码”。

与大语言模型只需处理数字世界信息不同，具身智能需要机器人在物理世界中实现自主感知、认知与决策。这意味着模型训练不仅需要海量的动作数据，更需要包含视觉、触觉、空间感知在内的多维度真实世界数据。

而这些数据获取成本极高、标注极难、孤岛现象极重。因此，如何获取这些数据，成为了当前行业分化出不同技术路线的原点，也成为了它石智航SenseHub登场的背景。

▍SenseHub拆解：以人为中心，打造具身智能的“感知桥梁”

它石智航的逻辑很简单：与其费尽心思教机器人模仿人，不如直接让人来演示。

与传统数采方案要么聚焦机器人端、要么聚焦仿真环境不同，SenseHub作为一款多信息融合的、极致轻量化的穿戴式具身智能数据采集系统，其核心逻辑是“以人为中心”，即通过让人类和机器人共享同一套感知体系，为具身智能打造连接人类感知与机器人执行的核心桥梁。

基于这一逻辑，SenseHub打造了一套从感知、计算到传输的全链路融合解决方案，能够精准捕捉人类全身动作数据、触觉数据、多视角相机数据，让机器人真正做到“看人之所看，感人之所感”。

虽然理念是“回归人”，但要实现这一理念需要极其硬核的工程能力。

在数据采集的精度上，SenseHub自主研发了高精度全身运动捕捉算法，能融合多模态感知数据，实现了在复杂场景下对人类全身关节点与姿态的毫米级精度、低延迟实时跟踪与三维重建。这意味着，人类手部捻针、插接线束等精细动作，都能被SenseHub精准捕捉。而这种精细度，正是机器人完成精密装配、柔性制造等复杂任务的核心基础。

在采集效率和体验上，SenseHub也做了全方位的优化。其构建的高速率无线数据传输通路，采用先进的无线通信协议，能够确保所有动态捕捉数据在移动过程中能够实现高带宽、低延时的稳定传输，解放了使用者的活动范围。

而通过创新的轻质材料与仿生结构设计，SenseHub实现了极致轻量化的全身穿戴体验，贴合人体曲线的人体工学设计能够为操作人员提供专业舒适的体验，从而提升数据采集的效率。

同时，模块化设计让SenseHub的各组件可以自由搭配，穿戴系统互通，既能满足工业场景的精密操作采集，也能适配服务、物流等场景的通用动作采集，真正实现了“一套设备，多场景适配”。

此外，SenseHub还解决了多源异构数据同步行业难题。在数据采集过程中，视觉、运动、触觉等不同类型的数据往往来自不同的传感器，若时序无法统一，模型训练时就会出现数据错位，导致机器人的动作与感知不匹配。SenseHub攻克了这一难题，实现了遍布全身的各类传感器间的微秒级时间同步，为后续的数据融合与分析提供了严格统一的时序基准。

更重要的是，SenseHub并非一个单纯的“数据采集器”，而是一套一站式的数据真值服务系统，能够提供从数据采集、自动化标注、质量评估到管理分析的全链条工具与服务，极大提升了高质量训练数据集的生成效率与权威性。

“机器人可用的数据，必须同时满足三个条件：任务场景真实、任务有效完成、过程信息全量记录。”它石智航首席科学家丁文超博士表示，“这绝非在真实与仿真数据中二选一就能实现。”

可以说，从外观设计到功能实现，SenseHub都体现了它石智航对具身智能数采的深刻理解。

▍SenseHub 的差异化竞争力：范式与生态的双重创新

当我们将SenseHub放在整个具身智能数采行业中进行横向对比，就会发现其核心竞争力并非单一的技术指标，而是在于“范式创新 + 全维度能力 + 生态布局”的三重优势。

目前来看，专注于人形机器人研发的各家企业都在推出各自的具身智能数据采集解决方案，虽五花八门，但深究之后就能发现，主流技术路线不外乎遥操作、仿真合成、Human Centric数采范式、UMI这几种。

遥操作以智元机器人、星海图等企业为代表，由人类远程操控机器人完成任务，记录关节轨迹、力反馈、触觉信息，采集到的数据质量极高，能够为模型提供精准的动作映射与物理交互反馈，是当下主流的数据获取方式。但该方案与机器人本体绑定严重，硬件适配周期长，跨平台迁移能力弱，导致技术门槛、成本等同样高昂。

仿真合成以银河通用等企业为代表，通过构建虚拟环境生成数据，在数据规模上展现出无可比拟的效率优势。然而，仿真与现实的鸿沟始终是难以逾越的瓶颈，模型在虚拟环境中习得的能力往往难以无缝落地于真实世界，需要耗费大量资源进行对齐校正。

UMI（Universal Manipulation Interface）作为斯坦福大学、哥伦比亚大学与丰田研究所联合提出的代表性方案，以手持式夹爪配合便携式相机的设计，实现了低成本、易部署的数据采集范式。无需改造机器人本体，操作人员即可在自然环境中完成示教，极大地降低了数据生产的门槛与周期。但目前发展并不成熟，专门研发的团队较少。

Human Centric以它石智航为代表，具备场景丰富、获取成本低、数据量大等优势，但数据中的交互细节、操作因果链条均处于黑箱状态。

但是，它石智航此次在AWE2026上亮相的SenseHub，提供的并非单纯可被命名的Human Centric数采方案，而是一套更成熟、更系统化的解决方案。通过外观与功能上的创新设计，该套件凭借一副五指手套和两指夹爪，以及一个第一视角相机，将人类动作以数字化、模型化方式移植给机器人，以填补具身智能所需的高质量、可泛化、大规模真实世界数据的空白。

除了产品本身的优势，它石智航还与行业伙伴联合发起“具身数据星火计划”。“一生二，二生三，三生万物，打造开放、共享、可持续的生态。”丁文超表示，该计划旨在将SenseHub的范式创新上升到生态层面。

这一计划，以 Human-centric 数据范式为核心，旨在构建安全、合规、高效的产业级数据共享生态。

该计划初期将汇聚超过 1000 万小时的标准化优质数据，目标推动实现 1 亿小时级别的数据共享，彻底激活产业数据潜能。这一生态布局，将显著降低行业对高质量数据采集、获取与使用成本，提升产业协同效率，有望成为整个具身智能生态共建共享的重要成果。

当然，高质量的数据最终要转化为机器人的认知能力，才具有产业价值。

它石智航新亮相的AWE 3.0模型，能够将SenseHub和星火计划获取的高质量数据转化为燃料，从而显著增强机器人的灵敏感知与精细响应能力，使其能够覆盖更多具身形态和真实场景的接触模式，并进一步推动跨场景的迁移与泛化，为机器人走进千行百业提供坚实基础。

这正是它石智航“数据采集-模型训练-场景落地”产品闭环中的关键一环。

▍结语与未来

在此次AWE2026上，它石智航SenseHub和AWE3.0的核心产品能力，通过 A1 机器人的刺绣、精密装配、物流搬运，T 系列机器人运动控制等一系列场景演示出来，让观众直观看到了具身智能的产业化落地可能。

这一系列创新成果也获得了央视CCTV13、CCTV4、CCTV2多频道和新华网的组团报道，被赞道：“从技术侧深耕底层创新，到落地侧攻克最难场景诉求，它石智航用实际行动，诠释了一家踏实的具身智能企业应有的模样。”

而这一切的背后，是它石智航“超级算法、超级本体、超级应用”三位一体的技术路径：SenseHub作为超级本体的核心组成，为整个体系提供高质量数据；AWE3.0作为超级算法的核心，将数据转化为机器人的认知能力；而各类机器人产品和行业解决方案，则是超级应用的具体体现。三者形成的闭环，推动具身智能从概念走向现实。

这一套组合拳，向我们展示了中国具身智能企业的一种解题思路：不迷恋于制造酷炫的外壳，而是沉下心去解决“数据从哪里来”的根本问题，试图通过定义数据采集的范式，来抢占物理人工智能的制高点。而生态的共建也将成为行业发展的关键。

当SenseHub的“星火”点燃整个行业的“数据草原”，当 AWE3.0让具身大模型真正落地干活，我们有理由相信，具身智能的时代，已经离我们越来越近。