宇树CEO王兴兴：2027年或是机器人产业临界点，正探索物理AI自进化

产联社CLS

2026.11.04 17:06

· 来自天津

全文2664字

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他认为，除数据和算力外，芯片产能以及背后的能源、矿产资源也将成为全球科技产业发展的关键资源。

文 | 产联社CLS

“明年很大概率会是整个机器人行业或者机器人模型的一个临界点。”11月4日，宇树科技创始人、董事长兼首席执行官王兴兴在2026年世界互联网大会乌镇峰会“互联网企业家”分论坛上表示，当前全球顶"尖"人工智能模型已具备较强的理解与规划能力，但机器人在精细操作及与物理世界交互方面仍存在技术瓶颈。

他透露，宇树科技已开始探索物理人工智能模型的自主进化，让模型自行编写代码、训练和迭代，人类主要负责评价和设定目标。

展望未来，他认为，除数据和算力外，芯片产能以及背后的能源、矿产资源也将成为全球科技产业发展的关键资源。

2027年或迎产业临界点

王兴兴表示，过去几年，宇树科技持续推动机器人进入工厂等实际作业场景。目前，在部分单工序或固定工位上，经过充分训练的机器人模型作业成功率可以接近100%，但作业效率仍有进一步提升的空间。

相比固定场景下的作业能力，他更关注机器人的泛化能力，即机器人能否在不同环境中快速部署，并完成各种实际任务。

“我们希望做到的是，在任意场景、任何地方部署一台机器人，就能非常方便地干活。”王兴兴表示，2027年的技术发展窗口很大，机器人行业或机器人模型很可能迎来一个临界点。

他进一步提出，具身智能有望迎来“奇点时刻”：在约80%的共通场景中，机器人能够通过语音指令完成约80%的任务。他认为，全球顶尖模型距离这一目标已经非常接近。

不过，机器人要真正进入复杂的生产生活场景，仍面临精细操作能力不足的挑战。

王兴兴指出，目前全球头部多模态模型在空间、时间规划方面已经表现出较强能力，简单抓取和搬运任务的成功率也较高，但在手机拆装、穿针引线等需要精密操作的任务中，成功率仍然偏低。

“目前最大的问题就是，最后的几个毫米问题其实没有解决好。”他认为，现阶段人工智能模型的输入输出与真实物理世界之间仍存在差距，尤其是在接触、触觉等方面。

王兴兴将这一问题形象地比作机器人的“小脑”能力。他认为，如果未来一至三年能够解决模型与物理世界的对齐问题，物理人工智能模型面临的主要理论障碍将有望进一步减少。

内部已开启物理大模型自进化预研

除产品开发与场景落地外，王兴兴还介绍了宇树科技在物理人工智能模型方面的前沿预研方向。

他透露，宇树科技几个月前已开始在内部探索物理人工智能模型的自主进化，并在现场展示了“物理AI机器人自进化V1.0”的预研方案。

宇树科技提出四个方向：基础模型越强，自进化性能越强；多源数据规模化，驱动自进化规模效应；通过更多真机部署和数据累加，实现指数增长的自进化速率；持续累加扩展技能，走向规模化技能生态。

王兴兴表示，全球头部人工智能大模型企业已在内部建立较为成熟的自主进化循环。模型能够自行采集数据、开展训练并持续迭代，人类主要参与评价。相比模型架构本身的变化，模型自主采集数据、训练及强化学习能力的提升，正成为推动技术进步的重要因素。

不过，在机器人领域，包括宇树科技在内的全球机器人企业，对这一技术路径的应用仍相对有限。

按照王兴兴介绍的技术设想，人工智能模型可以自主编写代码，在仿真或真实环境中完成训练，再将训练结果部署到机器人上进行测试。系统根据测试成功率进行评价，并将结果反馈给模型，由模型自主修改代码、重新训练，形成持续迭代的闭环。

在这一过程中，人的角色也可能发生变化。“到现在为止，我觉得人只剩下一个最大价值就是打分。”王兴兴表示，在模型自主进化的过程中，人类主要负责评价模型表现、设定目标和判断结果是否符合预期。

他进一步指出，随着模型逐步学习人类的评价标准和偏好，部分原本需要人类参与的监督、评价工作，也可能由人工智能自主完成。

王兴兴以视频生成模型为例表示，早期视频生成需要人类大量参与导演、剪辑等环节，而随着模型能力提升，未来模型有望更加自主地理解人的偏好，并持续优化生成结果。

对于机器人企业而言，模型自主进化不仅意味着研发方式的改变，也可能提高数据利用效率。

王兴兴坦言，目前宇树科技在数据集利用方面仍存在不足，大量数据尚未被人工智能模型充分使用。他认为，随着基础模型的逻辑推理与自主迭代能力提升，机器人企业有望更充分地利用已有数据，加快技术研发。

芯片产能及其上游资源很关键

谈及人工智能时代的长期产业竞争，王兴兴将关注点从机器人产品和模型能力进一步延伸至算力基础设施及其上游资源。

他表示，近年来一直在思考一个问题：对于个人和企业而言，未来最重要的资源究竟是什么？

在他看来，数据和算力固然重要，但要支撑这些资源持续发挥作用，芯片产能仍是全球范围内非常稀缺的关键资源。

王兴兴表示，当前国内算力资源仍然紧缺，而芯片生产背后还涉及能源、铜等矿产资源，这些上游资源同样具有重要的战略价值。

他以英特尔为例指出，随着人工智能产业对算力需求持续增长，芯片制造企业未来可能需要建设更多大规模制造设施，其产业角色也可能进一步向算力生产环节延伸。

王兴兴认为，未来科技产业的发展不仅取决于人工智能模型本身的进步，还将受到芯片制造能力、能源供给及关键矿产资源等基础条件的影响。

近半数产品出口海外

在全球市场方面，王兴兴介绍，宇树科技自2018年开始拓展海外业务，过去几年平均每年有接近50%的产品出口海外。

海外市场不仅是宇树科技的重要销售市场，也是其机器人技术开发和应用探索的重要参与者。

王兴兴透露，在宇树科技10月22日举办的物理人工智能合作伙伴大会上，现场约有3000名参会者，其中超过1000人来自海外，占比至少三分之一。

他介绍，全球不少客户和合作伙伴正基于宇树科技的机器人产品进行二次开发，探索建筑、商业服务、医疗及物流搬运等不同应用场景。

例如，美国研究人员利用宇树科技G1人形机器人完成活体胆囊切除，并发表了《自然》期刊论文，成为 全球首例使用人形机器人完成的活体手术 。日本羽田机场已在探索利用相关机器人开展简单搬运作业。

在产品方面，宇树科技近年来持续推出四足机器人、人形机器人以及灵巧手等产品。其中，新一代灵巧手拥有22个自由度，并在关节内部设置力矩限制器，以降低受到外部冲击时的损坏风险。

王兴兴还介绍，宇树科技近期发布了身高约1.7米的全尺寸人形机器人，并探索将其应用于安保等场景。他认为，海外市场在相关应用方面具有较为旺盛的需求。

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