王兴兴：物理AI已看到被击穿的苗头 具身智能“ChatGPT时刻”最快明年到来 原创

产联社编辑丨开蓉蓉

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【产联社】“物理AI目前已经看到被击穿的苗头。”10月22日，在2026世界物理AI大会暨宇树合作伙伴生态大会上，宇树科技创始人、董事长兼CEO王兴兴发表题为《相信，尽可能相信AI》的主旨演讲。他认为，相关突破可能在未来一至两年或两至三年出现，具身智能的“ChatGPT时刻”最快可能在2027年到来。

王兴兴同时表示，未来行业竞争不仅取决于机器人硬件，还将涉及物理AI模型、算力基础设施及芯片制造能力。上述时间判断属于技术发展预期，并非确定的产业化时间表。

物理AI突破窗口正在临近

王兴兴认为，随着顶尖大模型能力持续提升，物理AI的技术瓶颈有望被突破。不过，具身智能的“ChatGPT时刻”最快明年到来，并不意味着机器人已经具备通用任务能力。

与主要处理数字信息的大语言模型不同，物理AI需要将理解、推理和规划转化为真实环境中的动作。机器人不仅要识别目标、规划路径，还要准确控制执行器完成抓取、移动等操作。模型输出与真实物理环境之间的偏差，仍是具身智能发展的主要障碍。

在2026年8月世界机器人大会上，王兴兴曾指出，部分机器人模型经过充分训练后，在固定场景中的任务成功率可以接近100%，但更换物品或环境后，成功率可能明显下降。即使机器人已经理解抓取任务，最后几厘米甚至几毫米的位置偏差，也可能导致操作失败。

王兴兴当时还提出一项参考标准：机器人在约80%的陌生场景中，仅根据语音或文字指令，就能顺利完成约80%的任务。这一标准同时涉及陌生场景覆盖范围和任务完成比例，并非宇树机器人已经达到的实际测试成绩。

模型自进化仍需现实验证

在大会现场，王兴兴发表题为《相信，尽可能相信AI》的主旨演讲。他表示，过去十几年犯的最大的错误，就是对AI的相信还不够。四五年前，他已在宇树内部倡导相信AI，但认为目前人们对AI的重视程度仍然不足。

王兴兴表示，部分顶尖大模型公司已在一定程度上实现模型自进化，模型能够自主编写程序、采集数据，人类主要负责适当引导和参与。他认为，未来模型能力的提升还将持续加速。这一判断针对行业头部大模型公司，并不意味着宇树自身已经建立完全自主运行的机器人研发体系。

宇树科技也在探索物理AI自进化体系，尝试将代码编写、模型训练、仿真测试、真机部署和结果反馈连接起来。王兴兴此前介绍，AI可以参与机器人控制程序开发及测试评价，但目前仍需要人工判断任务是否成功、动作是否符合实际要求，相关能力还需通过真实物理环境验证。

现场，王兴兴展示了一段宇树使用GPT-6的机器人任务演示视频，机器人在报道所称的“零训练”条件下完成绘画、规划导航等任务。公开报道未披露完整测试条件及任务范围，相关演示不能直接等同于机器人已具备通用任务能力。王兴兴还表示，期待宇树在2027年或2028年实现模型与机器人技术在物理层面的真正统一。

产业竞争向算力和芯片延伸

对于物理AI产业的未来，王兴兴提出四项重要能力：机器人硬件的大规模生产制造能力、自研或合作物理AI模型及其落地能力、超大规模算力服务器，以及算力和存储芯片制造能力。其中，他提及机器人硬件年产千万台的制造规模。

王兴兴还强调，数据、算力、芯片产能、能源和矿产资源等要素将发挥重要作用。随着机器人产业向大规模制造和AI模型驱动发展，企业竞争将从机器人本体性能延伸至模型研发、计算基础设施和上游资源保障。他直言，未来竞争将“非常惨烈”。

商业应用方面，宇树科技此前已在汽车工厂等场景开展机器人试点，但受泛化能力和执行效率限制，尚未全面大规模推广。王兴兴10月12日曾表示，商业服务场景的落地进展可能快于工业场景，家庭应用则相对靠后。工业场景仍需满足连续运行、生产节拍、操作成功率和维护成本等要求。

10月22日大会上，王兴兴还宣布启动世界物理AI大赛，面向全球设立千万元级奖金，奖励当年度取得卓越技术突破的团队或个人，不设地域及其他门槛。物理AI能否实现规模化应用，仍取决于机器人在真实场景中的任务成功率、运行效率及使用成本。

信息来源说明： 澎湃新闻2026年10月22日现场报道；第一财经10月22日相关报道；澎湃新闻、证券时报10月12日相关报道；王兴兴2026年世界机器人大会公开讲话。

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