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32岁复旦学者入选MIT TR35中国榜,他做对了什么?

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人形大讲堂获悉,近日《麻省理工科技评论》发布2025年度“35岁以下科技创新35人”(TR35)中国区榜单,复旦大学智能机器人与先进制造创新学院青年研究员、它石智航联合创始人丁文超入选“发明家”类别。





32岁的丁文超此前在华为车BU参与构建自动驾驶预测决策系统,相关技术已实现百万级量产装车。2025年前后,他将自动驾驶的数据驱动方法迁移到机器人领域,在它石智航推动具身智能从实验室走向工业产线



具身智能的核心挑战是数据采集。不同于自动驾驶可通过车队积累路测数据,机器人操作数据长期依赖遥操作,但传统遥操作存在动作失真问题。丁文超团队开发了穿戴式采集套件SenseHub,让机器人直接从真实人类作业中学习视觉、力触觉和动作模式,形成百万小时级的WIYH数据集。



在应用场景选择上,团队避开了咖啡制作等展示型任务,聚焦汽车线束精密装配——这是工业自动化的公认难题,涉及柔性材料操控、亚毫米级精度和长工序连续作业。

今年3月,它石A1机器人基于AWE3.0模型在1小时内完成105次亚毫米级线束有效装配,获吉尼斯世界纪录认证。测试场景按真实工业线束1:1复刻,而非实验室简化环境。目前,汽车线束装配、协同检测等场景已进入规模化落地阶段。



TR35中国区将丁文超归入“发明家”而非“企业家”类别。评委会看重的是方法论创新和产业验证能力——如何将自动驾驶“真实数据-模型迭代-量产闭环”的工程经验,应用到机器人最缺数据的物理交互环节



吉尼斯纪录105次/小时是限定条件下的峰值表现,距离产线三班倒的良率要求仍有距离;百万小时数据在物理世界交互的复杂度面前仍显不足;跨场景迁移能力也有待验证。

但TR35评选看重的不是完美的商业化数据,而是技术路径的有效性。丁文超的入选理由是:他没有回避“让机器在不确定物理世界里干活”这个核心难题,而是用工业场景倒逼技术迭代。

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