华为前首席科学家陈亦伦：2020年比特斯拉更早实现端到端，如今再战具身智能

导语

2026年初，一则消息震动中国科技圈：它石智航作为中国唯一受邀具身智能企业，出席阿布扎比具身智能前沿闭门会，并与阿联酋技术创新研究所（TII）达成合作，共同研发下一代具身智能大模型。

这家成立仅一年的公司，背后站着一位低调却极具分量的创始人——陈亦伦。

他是清华大学电子系本硕、密歇根大学博士；
他曾任大疆机器视觉总工程师；
他是华为车BU首席科学家、自动驾驶系统CTO，从0到1主导了华为第一代自动驾驶系统的全栈研发；
2020年，他带领团队用3万行代码替代200万行，实现端到端自动驾驶技术突破，比特斯拉更早；
2022年，他加入清华大学智能产业研究院（AIR），师从张亚勤；
2025年，他创立它石智航，以1.2亿美元创下中国具身智能领域天使轮融资纪录。

从无人机到自动驾驶，从自动驾驶到具身智能，陈亦伦用20年时间，走出一条技术信仰者的朝圣之路。本文将深度拆解这位“低调的传奇”的精彩人生。

一、清华到密歇根：学术底色的养成

2001年，陈亦伦考入清华大学电子工程系。6年后，他获得清华硕士学位，随即远赴美国密歇根大学攻读电子工程博士。

在密歇根大学的5年，他奠定了深厚的学术功底。2011年博士毕业时，他已发表论文30余篇，同行引用2000余次，发明专利16项。这些数字，对于一个刚走出校园的年轻人而言，已是相当亮眼的成绩单。

但陈亦伦没有选择留在学术界。毕业后，他先后加入美国伊顿公司任技术专家与项目群负责人，后回国任景焱智能技术副总裁。这段经历让他完成了从学术研究者到产业实践者的转型。

2017年，一个重要的转折点到来：他加入大疆创新，任机器视觉总工程师。

在大疆，他第一次深度参与无人机这个“会飞的机器人”的研发。机器视觉、感知算法、实时决策——这些技术后来都成为他职业生涯的核心密码。更重要的是，他开始意识到：让机器理解物理世界、与物理世界交互，才是AI真正的终极命题。

二、华为岁月：从0到1的拓荒者

2018年，陈亦伦加入华为，出任智能汽车解决方案事业部自动驾驶系统CTO、首席科学家。

彼时，华为刚刚成立车BU，智能驾驶业务还是一片荒原。陈亦伦的任务是：从0到1，搭建华为第一代自动驾驶系统的全栈研发体系。

三年后，这套系统应用于极狐阿尔法S等车型，华为ADS一战成名。但鲜有人知的是，陈亦伦团队在2020年就完成了一次更激进的技术突破。

“GPT时刻”：比特斯拉更早的端到端

2026年初，陈亦伦在接受《晚点LatePost》专访时爆出猛料：2020年，他在华为主导的团队就已经实现了端到端自动驾驶技术突破，比特斯拉更早。

当时，华为自动驾驶系统代码量已达200万行。这套基于规则的系统虽然能应对复杂城市路况，但维护成本极高——发现问题的速度已远超解决问题的速度。

陈亦伦和同事们想试一下：能不能训练一个神经网络，把这200万行代码精简掉？

他们调拨了约100辆测试车，专门采集人类驾驶数据。首席科学家丁文超（现它石智航联合创始人）每天在现场教司机开车，定义什么是“好司机”的行为。

起初，进展缓慢。但当数据积累到几千小时后，奇迹发生了：网络真的学到了东西，而且越来越厉害。

他们选了一个极难的测试场景——一个人车混行、完全非结构化的城中村。通过规则算法几乎无法通过的路况，神经网络让车非常流畅地穿行了过去。

那一刻，陈亦伦说：“那是我的‘GPT时刻’，我意识到AI可以做Planning（规划）了。 ”

最终，他们用3万行代码训练出一个网络，直接让网络去规划无人车的轨迹，替代了此前的200万行规则代码。虽然当时采用的是“两段式”架构（感知和规控各为一个端到端网络），但这已是业界最早的端到端探索之一。

当被问及是否受特斯拉启发时，陈亦伦断然否认：“没有，2020年的特斯拉AI Day还没讲端到端，讲的是BEV。”

三、清华AIR：回归学术，沉淀思考

2022年，陈亦伦离开华为，加入清华大学智能产业研究院（AIR），任智能机器人方向首席专家。他的导师，正是前文提到的张亚勤。

在清华的两年多，他一边从事研究，一边思考一个更根本的问题：自动驾驶和机器人技术同宗同源，当端到端在自动驾驶中展现巨大威力时，机器人领域是否也存在一套对等的全AI化技术栈？

他逐渐意识到：具身的现阶段，相当于智能驾驶的2019年。那时，问题单像雪花般飘来，行业开始认真思索如何将技术真正规模化。而具身智能面临的瓶颈，与当年的自动驾驶如出一辙——数据。

自动驾驶要做到商用级，需要10万小时精选高质量数据片段；具身智能因任务复杂度更高，所需数据量级至少是智驾的10倍以上，即100万小时起步。

如何获取这100万小时的真实场景数据？这个问题，成为他下一段创业的起点。

四、它石智航：再战具身智能

2025年2月，它石智航（TASHI）正式成立。

创始团队堪称“梦之队”：

• 陈亦伦：创始人兼CEO，前华为自动驾驶CTO、清华AIR首席专家
• 李震宇：董事长，前百度智能驾驶事业群总裁，打造过萝卜快跑
• 丁文超：首席科学家，复旦研究员，华为“天才少年”
• 陈同庆：首席架构师，前华为ADS智能导航部部长

成立不足两个月，它石智航完成1.2亿美元天使轮融资，创下中国具身智能领域天使轮最大融资额纪录。投资方包括蓝驰创投、启明创投、线性资本、高瓴创投等顶级机构。

技术路线：以人为中心的数据新范式

它石智航的核心技术逻辑，源于陈亦伦对“数据关”的深刻理解。

他认为，具身数据应来源于人类真实的感官和行为数据，核心是“手”和“眼”——看人之所看，感人之所感。为此，他带领团队自研了SenseHub数据采集套件，包括数据采集手套（TARS Glove）和全景相机（TARS Vision）。

这副手套比市面上现有方案更复杂：能高保真还原手部的位置和触觉权重信息，测量精度达到毫米级（自动驾驶激光雷达只需厘米级）。哪怕手套放到被子里，系统也能知道它在哪。

基于这些真实数据，它石构建了具身基础模型——TARS AWE 2.0，采用一段式全身端到端学习，把现实采集的数据迁移到机器人本体。

刺绣机器人：技术能力的外溢

2025年12月，它石智航举办了一场仅40分钟的线上发布会，展示的成果是**“全球首个完成刺绣的机器人”**。

为什么选刺绣？因为这是处理柔性物体的极致挑战。对于机器人来说，处理柔性物体的难度远大于刚性物品——不仅要知道自己怎么动，还要知道动了之后环境会怎么演化。

陈亦伦坦言：“这是我们的技术能力的外溢。只有把柔性物体操作做得很好，才能真正实现柔性产线级生产力，真正实现工厂各个角落的自动化。”

国际视野：中国是物理智能的“终极试验场”

2026年1月，它石智航作为中国唯一受邀企业，出席阿布扎比具身智能前沿闭门会，并与阿联酋技术创新研究所（TII）达成合作，共同研发下一代具身智能大模型。

会上，陈亦伦指出：“中国是物理智能（Physical Intelligence）必须直面的、最复杂也最具挑战性的‘终极试验场’——这里汇聚了超大规模的应用场景、高成本控制要求、劳动力结构变化的压力，以及极高的任务复杂度。任何能在中国跑通的具身智能解决方案，都将天然具备走向全球的强大普适性与规模化潜力。”

这句话，既是他的判断，也是他的野心。

五、技术哲学：从智驾到具身的一以贯之

回顾陈亦伦的职业生涯，一条清晰的技术主线贯穿始终：

在华为，他用3万行代码替代200万行，证明了端到端的可行性；
在它石智航，他用同样的逻辑，试图用数据驱动的方法攻克具身智能的难关。

他曾总结道：“自动驾驶和机器人技术同宗同源，自动驾驶技术栈早期全来自机器人团队。当端到端在自驾中展现巨大威力，我深信机器人技术本身也必然存在一套对等的全AI化算法全栈。”

对于AI的本质，他有着朴素而深刻的认知：“AI的本质就是一段X映射到Y的函数，智能的涌现需要足够的真实数据量来压缩。没有足够的数据量，是无法压缩出智能的。 ”

正是这种认知，驱使他从无人机到自动驾驶，从自动驾驶到具身智能，始终在寻找那个“压缩智能”的最佳路径。

尾声：下一个十年

2025年3月，在它石智航宣布天使轮融资时，陈亦伦曾说：“未来十年，具身智能将成为全球产业升级的关键引擎。 ”

2026年初，在阿布扎比的国际舞台上，他已经开始推动中国技术走向全球。

从清华园到密歇根，从大疆到华为，从清华AIR到它石智航——陈亦伦用20年时间，完成了从学子到学者、从工程师到创业者、从自动驾驶到具身智能的三次跨越。

有人说他是“华为自动驾驶的灵魂人物”，有人说他是“具身智能的拓荒者”。但他自己或许更认同另一个标签：一个始终相信“数据压缩智能”的技术信仰者。

当年在华为城中村路测成功的那一刻，他说那是他的“GPT时刻”。如今，他正试图在具身智能领域，重现那个时刻。

这，就是陈亦伦的精彩人生。

写在最后

从苏箐到陈奇，从张亚勤到陈亦伦——这些从华为、清华走出的技术领袖，正在中国智能科技的版图上开疆拓土。

他们中有人继续死磕自动驾驶，有人转战机器人，有人回归学术播种。但无论选择哪条路，他们都在用自己的方式回答同一个问题：如何让AI真正成为物理世界的一部分？

陈亦伦的答案是：用足够多的真实数据，压缩出真正的智能。