投身具身智能，丁文超：以知行合一应对高价值挑战
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投身具身智能，丁文超：以知行合一应对高价值挑战
作为90后科学家，丁文超身上贴着诸多标签：天才少年、博导，以及它石智航首席科学家。他曾参与打造业内首代真正意义上的智能驾驶系统，如今则专注于具身智能技术的研发，同时担任复旦大学智能机器人与先进制造创新学院研究员及博士生导师。
尽管外界对他的身份评价不断变化，但在他本人看来，核心自我始终未变。他曾表示：“我一直把自己看作一个解决问题的人。”
丁文超最初加入复旦大学，是出于对科研的热爱。但随着具身智能领域兴起，他选择投身创业。据《解放日报》报道，他认为这是一条潜力巨大的赛道，不仅需要技术创新，还需要海量真实场景数据、模型构建能力，以及满足工业需求的大规模应用能力。这些因素共同推动了他走上创业之路。
不同于一些企业倾向于选择易于展示的表演型机器人项目，它石智航从创立之初便瞄准了工业现场，特别是柔性线束装配这一高难度场景。丁文超认为，只有在真实环境中，才能验证具身智能的实际价值。
在技术理解方面，丁文超展现出浓厚的哲学倾向。他喜欢从中国传统思想中汲取灵感。早年在自动驾驶领域研究时，他曾受到王阳明“格竹”故事的启发——面对道路上车辆的随机行为，不能仅关注外部轨迹，而应深入理解人类行为逻辑。
如今投身具身智能，他再次引用“知行合一”的理念。在他看来，具身智能中的“世界模型”并非抽象概念，而是与人类认知和行为逻辑密切相关的系统。就像人在执行任务前，会基于经验在脑海中模拟结果，从而选择最佳路径。
他举例说明，人在做饭时会预判火候与步骤之间的关系；同样，具身智能系统也应具备这种“预演”能力。当机器人被赋予任务和初始状态后，应能“推演”出接下来的操作步骤及其后果，并据此完成任务。
他还指出，深度学习不应被简化为“输入-输出”的线性拟合，真正关键的是底层认知与化繁为简的能力。以语言模型为例，尽管复杂问题看似千头万绪，但其训练本质可归结为“预测下一个词”。若模型能推理出侦探小说中的真凶，就说明它已掌握了整体逻辑。
具身智能亦是如此。看似复杂的任务，如桌面整理、工业装配、长周期操作等，本质上可拆解为一系列基础动作及其智能映射。只要人工神经网络掌握了关键的映射逻辑，就有可能应对高复杂度、长流程的现实挑战。
从自动驾驶到具身智能，从学术研究者到企业首席科学家，丁文超始终围绕一个核心命题展开工作：如何让人工智能真正理解复杂现实，并解决实际中的高价值问题。正如他所言，回归问题本质，从第一性原理出发，才能坚定而迅速地前行。
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