宇树科技创始人王兴兴在杭州峰会上修正了具身智能时间表,称物理AI技术已现突破迹象,有望在1至3年内迎来关键拐点。公司正预研自进化大模型并启动千万级赛事,加速全栈生态布局。
两个月前,宇树科技(Unitree)创始人王兴兴曾公开给家用人形机器人泼冷水,称其落地尚需数年。如今,他的态度发生了微妙变化。在近日举办的具身智能大会及合作伙伴峰会上,王兴兴表示,物理AI(Physical AI)的技术壁垒已经出现松动迹象,突破可能会在未来1到3年内发生。
今年8月,王兴兴曾将人形机器人的“ChatGPT时刻”定义为:机器人进入陌生家庭,仅凭语音或文本指令就能完成大部分日常任务。当时他预计这一过程需要几年甚至十年。但在10月22日的最新演讲中,他给出了更紧迫的时间表:物理AI已有被攻破的势头,关键转折点可能在1到2年内到来,最迟也不会超过2到3年。
王兴兴指出的核心瓶颈并未改变:模型所预测的动作,必须与真实世界中电机、机械手指以及存在误差的传感器精准对齐。厘米级的位移偏差与毫秒级的时延,依然是将“舞台编舞”与“实际干活”区分开的鸿沟。变化的是他对技术曲线演进速度的判断。他认为,前沿软件实验室在内部某种程度上已经实现了模型的“自进化”——系统能够在极少人工干预下自主编写代码、采集数据并迭代升级。大众目前感受到的滞后主要是技术扩散周期,从实验室突破到日常普及通常仍需5到10年。
面对这一趋势,宇树科技正试图掌控更多软硬件全栈能力。王兴兴透露,公司正在预研针对物理AI的“自进化V1.0”大模型,同时推进适配自身硬件的小型化模型。在软件之外,宇树明确了两个产业层面的发力点:一是大幅提升量产规模,超越目前G1人形机器人累计生产的约1万至2万台水平,以应对大众市场需求;二是构建涵盖自主开发、仿真、实测与反馈的闭环算力底座。他强调,未来的稀缺资源不仅是惊艳的Demo演示,更是数据、算力、芯片供应、能源与矿产。
落地场景的推进节奏同样关键。相较于结构复杂的家庭环境或要求极高的重工业车间,商业服务场景的落地速度可能会更快。这与当前人形机器人的实际交付现状相吻合:主要集中在结构化物流与特定工厂工位,而非普通客厅。至于2027至2028年进入家庭的美好愿景,仍需经历前期的垂直场景过渡。
为了加速生态构建,大会现场还宣布启动世界具身智能大赛。该赛事面向全球团队与个人开放,设置千万元级年度奖金池,涵盖自由移动、竞技、格斗、灵巧操作、工业制造、体育赛事、多模态交互和养老陪护等8个赛道。竞赛虽然不能直接创造通用泛化能力,但能确立标准化的评测基准,吸引外部核心人才,并将生态大会转化为高效的技术吸纳渠道。
从8月给资本市场预期降温,到10月面向产业伙伴重燃信心,宇树科技的目标始终明确:在技术临界点到来时,牢牢占据硬件制造、模型闭环与行业生态的领先位置。未来的两到三年,将检验物理AI技术壁垒上的这道裂缝,能否真正变成产业爆发的大门。
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