宇树科技王兴兴：具身智能爆发需跨越两个「80%时刻」，开启物理AI自进化

事件概述

2026年8月19日，宇树科技正式登陆科创板。随后在2026世界机器人大会（WRC 2026）主论坛上，宇树科技创始人王兴兴发表了上市后首次公开演讲。他重点阐述了具身智能从“炫技”走向“实用”的核心路径，提出了“物理AI机器人的自进化”概念，并给出了行业大规模落地的量化标准。

核心信息

1. 行业爆发的临界点：两个「80%」

王兴兴认为，目前机器人尚未大规模推广的主要原因是效率和泛用性不足。虽然机器人在固定场景下的任务成功率可接近100%，但一旦环境或物体发生变化，成功率便急剧下降。

• 关键指标：评价具身智能具备通用能力的临界点是——将机器人置于 80%左右的陌生场景 中，通过语音或文字指令，能够顺利完成 约80%的任务。
• 时间预测：达到这一时刻可能需要2到3年，甚至5到10年。

2. 技术瓶颈：物理世界的“最后几厘米”偏差

当前全球具身智能最大的瓶颈是AI模型的输入/输出与真实机器人动作的对齐程度不足。

• 数字 vs 物理：语言模型处理的是数字编码，严格限制在向量空间内，无物理误差；而机器人每进行一次输入输出，都可能产生偏差和损失。
• 执行误差：问题往往发生在任务执行的最后阶段（最后几厘米甚至毫米）。例如抓取物体时，看似已拿住，但因微小误差无法修正，导致任务失败。

3. 解决方案：物理AI机器人的“自进化”闭环

为解决上述问题，宇树科技正在预研并推动“物理AI机器人自进化”体系，旨在让AI接管研发过程，减少对人工程师“最后一厘米”微调的依赖。

• 闭环流程：

  1. 检索与编程：利用顶尖AI大模型，自动搜索最新论文、开源方案，并编写机器人控制代码。
  2. 仿真验证：将代码放入仿真环境运行。
  3. 真机测试：部署到实物机器人进行测试。
  4. 评价反馈：由AI模型和人类共同对结果进行打分和评价。
  5. 正向循环：将评价结果反馈给编程智能体，形成持续迭代的闭环。

• 优势：

  • 良性机制：随基础模型能力提升，自进化循环能力同步增强。
  • 数据多元：高效利用真实世界数据和人类数据，提升数据利用率。
  • 技能积累：随着真机部署增加，不断累加技能，避免重复开发。

4. 近期产品与技术进展

• 速度纪录：基于H1改制的机器人百米测试峰值速度达约10米/秒（36km/h），并计划安装轮子以提升灵活性。
• 载人机甲：发布全球首款量产级载人机甲，身高3米多，重约500千克，具备越野和变形为四足模式的能力，适用于户外复杂环境运输。
• 实时动作生成：演示了基于多模态和端到端的自动AI动作生成，通过语音实时驱动机器人动作（目前仍有数秒延迟），并应用于会议室整理等多任务场景，具备一定抗干扰能力。
• Unitree As2-W：发布轻量化轮足复合四足机器人，自重约25千克，负载能力强，防雨水，适用于室内外工业及日常场景。
• “超人”人形机器人预览：开发仅三个月的原型机，最高速度达12.66米/秒，超越人类历史最快奔跑速度；跳高高度亦超过人类历史最高记录。

值得关注

王兴兴强调，真正的AI机器人训练数据需要海量的真人数据或互联网数据作为预训练基础，辅以真机数据以匹配物理世界。随着“自进化”体系的建立，机器人研发将从高度依赖人工转向持续自我迭代，这将大幅缩短从实验室到工厂、家庭的落地周期。