宇树王兴兴：物理AI已现突破苗头，未来一两年或有关键一跃

10月22日，在杭州举行的世界物理AI大会暨宇树科技合作伙伴峰会上，宇树科技创始人王兴兴给出了一份明显比两个月前更为乐观的时间表。他表示，物理AI已经呈现出被突破的苗头，未来一到两年内有望出现决定性的一步，最多两到三年。这一表态与他今年8月——宇树登陆科创板次日——的说法形成微妙反差：当时他把具身机器人的真正ChatGPT时刻定义在数年到十年之间，指的是机器人能走进陌生家庭、仅凭语音或文字指令完成大部分日常任务。

时间表为何收紧：从演讲到大会的口径变化

两次表态的判断标准其实没有变。王兴兴反复强调的瓶颈，是模型预测与电机、灵巧手和不完美传感器在真实世界中的实际动作之间的对齐问题。输入与输出之间以厘米、毫秒计的漂移，至今仍在区分编排好的表演与真正的家务劳动。

变化的是他对技术曲线的解读。王兴兴透露，前沿软件实验室在某种内部意义上已经达到模型自进化阶段——系统能自己写代码、采集数据、在极少人工干预下持续改进。公众感受到的滞后其实是技术扩散：从实验室突破到日常使用，他仍估计需要五到十年。

宇树的三大布局：模型、产能与算力闭环

围绕这一判断，王兴兴列出了宇树的多项产业动作。软件层面，公司正在预研面向物理AI的自进化V1.0大模型，同时推进适配自家硬件的小型模型。这与宇树一贯的软硬一体思路一脉相承——把模型和数据回路牢牢绑定在自己的机器人平台上。

硬件与基础设施层面，他提出了两项押注：一是将量产能力提升到真正大众市场所需量级——目前G1人形机器人的产量约为1万到2万台，远低于此；二是构建算力底座，形成自主开发、仿真、真机测试与反馈的闭环。在他看来，下一个时代的稀缺资源不只是炫技演示，而是数据、算力、芯片供应、能源和矿物。

落地顺序：商业服务先于家庭与重工业

王兴兴指出，部署顺序与技术版本同样重要。商业服务场景可能比家庭场景和重工业产线跑得更快。这一排序与当前人形机器人出货的实际分布吻合：主要集中在结构化物流和工厂单元，而非普通客厅。他此前关于2027至2028年机器人进入家庭的愿景，与其说是近期承诺，不如说是中长期路线图。

大会还给这一判断配备了公开工具。主办方宣布设立面向全球团队和个人的世界物理AI大赛，年度奖金达数千万元人民币，设八大赛道：自由运动、田径、格斗、灵巧操作、生产、体育赛事、多模态交互和养老。

竞赛的价值与市场的冷问题

赛事本身并不能凭空创造泛化能力，但它能强制形成可比任务、吸引外部人才，并把厂商开放日变成一个真正的招聘漏斗。对宇树而言，这既是生态动员，也是在为下一代物理AI储备人才池。

王兴兴把决定性突破的时间压缩到了一到两年、最多两到三年。接下来两三年将检验：他看到的裂缝，究竟能否变成一扇门。

当然，投资者和工厂采购方仍会提出最直接的问题：场景变化后的成功率是多少？完成一个任务的单次成本几何？所谓自进化究竟会出现在出货的软件里，还是只停留在发布会的关键词上？在机器人真正走进别人的大楼完成任务之前，突破的说法都是廉价的。

从8月给市场泼冷水，到10月在合作伙伴和赛事的衬托下宣布技术墙正在开裂，这更像上市季审视下的一次再校准，而非立场反转。王兴兴的意图清晰：当技术真正破壁时，宇树要同时握住硬件、模型闭环和生态奖杯。这一次，他把愿意为这个检验下注的时间缩短了。