8月20日上午，宇树科技登陆科创板次日，创始人、董事长王兴兴便现身2026世界机器人大会主论坛，发表主题演讲《从展品到产品：人形机器人产业的下一个十年》。

对于通用机器人究竟何时能真正走进大众生活、走进普通家庭的问题，他指出，目前全球范围内该领域最大的发展瓶颈是具身智能的泛化能力不足。

“在一个固定场景上，做足够的采集训练，成功率基本上可以接近100%，但如果操作的物品或者环境稍微换一下，成功率下降非常非常严重。”他表示，这是目前全球行业共同面临的最大瓶颈。

王兴兴亮相2026世界机器人大会

从四足到人形 从展品到产线

在主题演讲中，王兴兴回顾了宇树科技自2016年8月成立以来的十年历程。公司从四足机器人起步，近年全面转向人形机器人研发。2024年推出的G1人形机器人已成为全球标杆性产品；今年年初，融合中国传统功夫文化的机器人表演视频在海内外获得极高传播；4月，公司刷新了人形机器人奔跑速度记录；5月又发布了全球首款量产级载人机甲。

王兴兴表示，过去几年宇树一直在推动机器人走进生活、进入工厂干活，包括和汽车工厂合作开展产线落地应用，同时在自有工厂内部署机器人进行简单测试。公司绝大部分AI团队都在攻坚机器人在家庭、工厂场景下的实际作业能力。

但为何没有大规模推广？王兴兴坦言，最主要的原因是“目前整体的效率和它的能力还是不够”。虽然机器人能做一些简单装配，但效率跟人比起来还是要低一些。此外，每当有新任务过来时，都需要重新训练模型，导致综合效率进一步降低。“我们希望把技术做到更加泛化，能力更好的情况再进行大规模推广。”

最大瓶颈：“泛化能力不足”与“对齐难题”

王兴兴指出，目前全球范围内该领域最大的发展瓶颈是具身智能的泛化能力不足。他解释称，当前全球多数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稍微改变环境，任务成功率就会出现大幅下降。

为什么泛化能力难以提升？王兴兴将技术矛头指向了一个更底层的问题——AI模型的输入输出与真实世界的“对齐” 。

他做了一个对比：大语言模型的输入输出完全在数字向量空间内运行，“输入是什么、输出是什么，严格限制在向量空间里面，基本上不会有大的偏差，是没有损失的”。但机器人每一次物理输入输出都会产生偏差和信息损失，“每输入输出一次，都有偏差和损失”。

具体到操作层面，大方向指令执行基本没有问题，但“最后几个厘米，或者最后几个毫米”的精度上存在明显偏差，机器人无法自主修正细微误差，最终导致成功率暴跌非常严重。

不过王兴兴对此持乐观态度：“在未来几年，这是必然可以解决的问题，只是需要一些时间。”

临界点与自进化方案

整个行业都在期待具身智能的“ChatGPT时刻”。王兴兴给出了一个明确的判断标准：“如果哪一天大家能看到，把一台机器人带到一个你的任意的一个陌生环境，带到你的家庭，它基本可以实现80%左右的任务，我觉得就差不多已经实现了具身智能的ChatGPT时刻，这就是未来真正的产业的临界爆发点。”

从时间上看，王兴兴表示：“快的话可能两到三年，慢的话五年或者十年。”

演讲中，王兴兴首次公开了宇树内部正在推进的一个新方向——“物理AI机器人自进化” 。据他透露，公司早在2020年初就开始探索基于视频生成的世界模型方向，早期效果不理想，从去年开始重新加大投入，目前AI模型已成为公司资金和人力投入最大的方向。

这套自进化体系的核心逻辑是：由AI大模型驱动，定一些规则、经验和约束，让它自己去网上搜索最新论文和开源方案，自己编写控制代码，在仿真环境里验证，再部署到实体机器人测试，由AI和人类共同评价打分，反馈给编程智能体，形成正向循环。

王兴兴认为，这套体系一旦运行起来，“整个机器人的开发效率会高很多，迭代速度也会非常快，真正可以实现机器人的自我进化能力的提升。”

演讲末尾，王兴兴表示，过去十年是机器人技术的积累期。“未来十年，在当下新的起点，尤其在AI大爆发、全球关注度非常高的时间，整个机器人进化速度已经大幅度提升，可能未来发展速度比我预估的还会更快一点点。这是一个全新的起点，全新的开始。”