｜用户侧智慧能源管理领航者 - AIoT驱动数字能源升级



搜索

400-86514785

聚力发展引领未来

新能源 + 储能配套 —— 赋能城市化建设

首页

新闻动态

王兴兴：具身智能的“ChatGPT时刻”最快2到3年，最慢5到10年到来

分类：新闻动态
发布时间：2026-08-20 17:47:29
访问量：20

王兴兴：具身智能的“ChatGPT时刻”最快2到3年，最慢5到10年到来

分类：新闻动态
发布时间：2026-08-20 17:47:29
访问量：20

王兴兴演讲

8月20日，“人形机器人第一股”宇树科技登陆科创板次日，该公司创始人、董事长王兴兴在2026世界机器人大会上发表题为《从展品到产品：人形机器人产业的下一个十年》主题演讲。

他表示，当前机器人产业正站在人工智能加速发展的新起点，但通用机器人真正进入家庭和日常生产生活，仍有赖于具身智能泛化能力取得关键突破，现阶段该领域最大的发展瓶颈仍然是具身智能的泛化能力不足。

王兴兴认为，判断具身智能是否迎来类似ChatGPT的产业临界点，可以采用一个相对直观的标准：将一台机器人带入任意陌生环境或普通家庭后，它能够根据语音、语言指令，自主完成约80%的任务。（在80%的陌生场景中，通过语音或文字指令，机器人能够顺利完成大约80%的任务）。

从时间上看，王兴兴给出了相对乐观的判断，最快可能需要两至三年，最慢可能需要五年甚至十年。

王兴兴在演讲中进一步分析了当前机器人AI模型存在的技术瓶颈。他指出，目前全球不少AI模型，在固定场景中经过充足的数据采集和专项训练后，任务成功率基本可以接近100%。但只要更换操作物品，或是稍微改变环境，机器人的任务成功率就会出现大幅下降。

他认为，这主要是因为AI模型的输入－输出与真实世界有偏差导致，大语言模型完全由数字编码组成，严格限制在向量空间里，输入－输出基本不会有太大损失，但对机器人来说，每次输入－输出都有偏差和损失，这导致目前全世界机器人模型的泛化能力和成功率稍有偏差，

“我认为未来几年是必然可以解决的问题。”王兴兴表示。

这一瓶颈也直接制约着机器人在家庭和工厂中的规模化应用。王兴兴以宇树科技G1机器人近年来在工厂、会议室整理、医疗场景等落地情况为例，指出通过实践，现阶段机器人已经能够完成部分装配和整理任务，但整体效率和泛用性不高，与人类相比仍有差距。面对新任务时，机器人通常还需要重新采集数据和训练，任务迁移效率有待进一步提高。

王兴兴指出，这不仅是宇树科技面临的问题，也是目前全球大家共同面临的瓶颈。

在模型技术路线上，宇树科技重点关注端到端模型和世界模型。王兴兴介绍，公司早在2020年初就开始探索基于视频生成的世界模型，虽然早期效果并不理想，相关工作一度放缓，但从2025年开始，公司再次加大了对这一方向的投入。目前，AI模型已经成为宇树科技资金和人力投入最大的方向之一。

王兴兴还介绍，近期宇树正在推动的是让物理AI机器人模型实现自我进化。

简单来理解，这是一套用目前最前沿、最顶尖的AI大模型驱动，宇树公司在内部设定规则和约束等，让AI自己去完成搜索、编程、生成机器人控制代码工作。

王兴兴表示，生成之后，可以在仿真环境里完成试运行，再部署到实物机器人上进行测试和打分。训练完成之后，再由AI模型和人工进行评价，确定效果如何再把结果反馈给编程智能体，形成正向训话。

为什么这么做？王兴兴表示，随着每个月、每年基础模型的提升、持续净化，自进化循环本身的能力也会同步增强。“它是非常良性，某种意义上可以跟随整个全球AI技术进步”。此外，可以更高效地使用多元数据，单纯使用依靠人工处理和使用数据，效率相对较低；通过自循环，可以综合利用各种训练数据，包括真实世界数据和人的数据。随着真机部署数量增加，系统还可以获得更多测试数据和评价指标，从而持续提高数据利用效率，并推动数据积累走向规范化。

王兴兴称，这套逻辑形成体系并运行起来以后，整个机器人的开发效率会高很多，迭代速度也会非常快。

此次演讲中，王兴兴也回顾了宇树科技十年来的发展历程。王兴兴介绍，公司成立于2016年8月，早期主要研发四足机器人，近年来逐步拓展至人形机器人。

他表示，在人工智能加速发展、全球关注度持续提高的背景下，机器人的进化速度已经显著加快。未来十年的产业发展速度，甚至可能超过当前预期。

“这是一个全新的起点、全新的开始。”王兴兴说。

澎湃科技注意到，8月20日，宇树科技上市次日低开6.51%，开盘报790元。

澎湃新闻记者喻琰

上一个: “人工智能+交通运输”赋能“一网四化”，加快构建智能综合立体交通网

下一个: 李飞飞：科技从业者应讲清人工智能的价值与益处

上一个: “人工智能+交通运输”赋能“一网四化”，加快构建智能综合立体交通网

下一个: 李飞飞：科技从业者应讲清人工智能的价值与益处