投身具身智能，它石丁文超：知行合一解决高价值难题

90后、“天才少年”、博导...它石智航首席科学家丁文超身上有不少标签。他曾参与主导真正意义上的第一代智能驾驶解决方案，如今是它石智航首席科学家，同时也是复旦大学智能机器人与先进制造创新学院青年研究员、博士生导师。

不过在丁文超看来，外界赋予他的身份一直在变化，但他的自我定位并没有改变。他说：“我一直把自己定位成一个解决问题的人。”

丁文超最初选择加入复旦，是因为自己最喜欢做研究。但当具身智能浪潮到来后，他又走上创业道路。据解放日报报道，在他看来，具身智能是一个足够大的赛道，它不仅需要前沿研究，还需要超大规模真实数据、具身模型开发，以及真正满足产业需求的批量化应用能力。这些要素都决定了，创业成为推动技术落地的必选项。

与许多公司选择更容易展示效果的机器人表演不同，它石智航一开始就进入工业现场，并选择了柔性线束装配这一高难度场景。只有在真实世界中，才能检验具身智能是否真正具备价值。

据解放日报观察，丁文超对技术的理解中带有明显的哲学色彩。他喜欢哲学，也常从中国传统思想中寻找灵感。早年研究自动驾驶时，他曾从王阳明“格竹”的故事中获得启发：要预测道路上“加塞”等随机行为，不能只盯着外部车辆运动轨迹，更要回到人的行为逻辑本身。

如今投身具身智能，他再次想到王阳明，并频繁提到“知行合一”。在丁文超看来，具身智能中的“世界模型”并不是一个抽象概念，而是与人的认知和行动逻辑相通：人类在做一件事之前，会根据经验在脑海中进行推演，预测行动带来的后果，再选择更合理的路径完成任务。

他举例说，人做饭时会预判火候、调味和烹饪步骤之间的关系；具身世界模型也应具备类似能力。给机器人一个任务和初始画面，它应当能够“想象”接下来应该怎么做、这样做会产生什么结果，并据此完成操作。

更重要的是，深度学习不能被简单理解为“从输入到输出”的粗暴拟合，真正重要的是底层洞见和化繁为简的能力。他以语言模型为例，复杂问题的求解看似千头万绪，但训练逻辑可以归约为“预测下一个词”。如果模型能够推理出侦探小说中的凶手是谁，就意味着它已经理解了全书的逻辑链条。

具身智能同样如此。看似复杂的桌面整理、工业装配、长程操作，本质上都可以被拆解为一系列基础子动作及其智能映射。只要人工神经网络掌握足够关键的简单映射逻辑，就有可能胜任高复杂度、长流程的现实任务。

从自动驾驶到具身智能，从高校研究者到创业公司首席科学家，丁文超始终围绕一个核心问题展开工作：如何让AI真正理解复杂世界，并解决现实中的困难任务。正如他所说，只要回到事物最底层的基本事实，从第一性原理把问题想通，就会坚定地快速向前奔跑。