宇树股价涨超70%，王兴兴改口：具身智能拐点一两年内可期

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宇树的股价，最近翻了个身。

从10月15日开始算，宇树股价最高涨幅超过70%，市值一度逼近3000亿元。

（图片来源：东方财富）

资本市场为什么又回头追捧宇树？

虎嗅妙投在《别高估了宇树》里讲过，千亿以上的估值，宇树得靠具身大模型才撑得住。

偏偏就在最近，宇树科技创始人王兴兴对这项突破的预期，明显乐观了不少。

今年8月，王兴兴在2026世界机器人大会上还说，泛化能力不够，是全球具身智能最大的坎；他当时的判断是，具身智能的“ChatGPT时刻”快则两三年、慢则五到十年。

现在，他的说法变了。

王兴兴的原话是，“个人感觉，整个临界点的到来还是会相对比较快，快的话甚至一两年内就有可能，因为明年GPT-7出来，可能直接把具身智能问题打穿。”

另一头，Open AI、谷歌、英伟达这些大厂都在具身模型上加码；OpenAI连机器人本体、减速器这类硬件环节的人也开始招了。资本市场由此看到了具身大模型拐点提前到来的可能。

这些新动向，让市场重新押注具身智能的技术瓶颈会加速松动。

技术突破离真正的大规模商用还有距离，可资本市场已经先动了。宇树股价快速反弹，A股机器人概念股也跟着集体走强。

那么，具身智能的技术拐点真要大来了吗？更要紧的是，这个预期撑得起机器人板块眼下的估值吗？

还缺可靠的执行层

具身GPT时刻会不会来得更早？橡木果技术负责人Mark对虎嗅妙投说，“这个取决于怎么定义GPT时刻。如果纯泛化性的话，GPT时刻已经出现了苗头。”

（妙投注：橡木果目前已经推出以触觉感知为核心的Natus具身本能模型，并在工业生产场景中做了实际验证。所以它对机器人执行层的技术瓶颈和商业化难点，有一线研发与落地实践的观察）

2026世界物理AI大会上，王兴兴在演讲中放了一段内部测试视频：GPT-6在“零训练”情况下直接操控机器人画画，机器人会自己换颜色，看到旁边有颜料盘，还会主动走过去洗笔再接着画；下围棋落子精准，连导盲任务也能承担。

看得出来，GPT-6 Astra连接机器人的测试走的是分层架构：规划层加执行层。规划层可以理解为GPT-6代表的通用模型，执行层则可理解为具身模型。规划层不直接输出关节指令，只做高层空间推理和任务规划，通过API下发，再由本地控制栈翻译成关节动作。

不过王兴兴也承认，大模型目前已经把规划和导航解决得比较好，真到动手操作还是容易出错。核心卡点在AI模型的输入输出与真实机器人之间的对齐。

比如传感器读数存在偏差，关节响应有延迟，抓取力度、摩擦力、遮挡和光线变化，都会带来误差。

换句话说，规划层已经体现出了机器人的泛化性，缺的是可靠的执行层。

而执行层靠不靠得住，很大一个关键点在触觉。

Mark给虎嗅妙投举了个例子，他说，机器人抬手去够杯子，手悬在半空，这时候要是没有触觉、光靠视觉，根本分不清到底抓住没有。结果一抬手，杯子就掉了。可触觉信号不一样，它能告诉机器人抓没抓住，还能给出物体的质量、摩擦系数、滑移这些信息。

2026 年上半年，李飞飞团队联合顶尖高校做了一项实验，结果显示多款模型加入触觉数据训练后，任务表现反而下降。这跟行业此前“加触觉一定更好”的共识正好相反。

症结其实不在触觉模态本身。问题出在视触觉融合方式不当，触觉数据因此变成了噪音。

Mark向虎嗅妙投讲道：“市面上不少厂商仍处于不知道如何利用触觉模态的阶段”。

虎嗅妙投还发现，宇树披露的通用基础模型全开源UnifoLM-WLA-1.0，以及优必选披露的Thinker-WM具身世界模型，原理上都主要依赖视觉做推理和动作预判，触觉方面没有相关描述。

触觉若往往只作为辅助输入，具身大模型就没办法在真正理解当前物理状态、并对未来做出预测之后给出最优规划。这会拖住机器人完成复杂操作，也影响规模化落地。

说到底，触觉和可靠的执行层，是当下具身大模型的短板。

股价先涨疯了

其实，企业界和资本早就察觉到了具身大模型与触觉的分量。

IT桔子《2026上半年中国人工智能投融资报告》显示，早期AI公司融资额TOP10中，6 家世界模型企业合计融资约 97 亿元，占早期 TOP10 融资额的 58%；资本的关注点正从通用语言模型，往大模型下游的世界模型、具身大脑和物理 AGI 延伸。

高工人形机器人不完全统计显示，2026 年上半年，包括柔性触觉传感器在内的传感器领域累计融资约30亿元，同比增长 160.87%。

政策端也在给触觉赛道加注。

深圳2026年修订的具身智能机器人产业行动计划，把多维触觉感知、高精度视、触、力等多模态传感器，以及视觉—触觉—语言—动作（VTLA）模型列入了重点技术方向。

可很多机器人厂商的具身模型选的是VLA架构，没有T（触觉），或者触觉只作辅助。

放到二级市场看，越是“卡脖子”“重点攻关”的环节，资本往往越愿意给更高的溢价。

10月15日以来，以电子皮肤为代表的触觉企业福莱新材走出了8天5个涨停板的走势。

（图片来源：雪球）

2026年8月13日，虎嗅妙投在《触觉会成为AI时代第三大模态》一文中写道：“触觉赛道的风口，正在悄然来临。”文章还提到，福莱新材等公司的股价表现，可以作为资本重新评估触觉赛道这一趋势的佐证。

眼下被资本市场重新追捧的，已经不只是触觉，还有数据采集、减速器、电机、具身本体等整个机器人产业链。

减速器环节的双环传动、电机及灵巧手企业兆威机电、视觉传感器企业奥比中光等机器人产业链企业，也出现了较大幅度的上涨。

资本市场开始预期具身大模型取得突破，机器人商业化随之加速，整个机器人产业链将迎来放量。

整个机器人产业链因此被资本重估。当下，A股的资金正在炒作这个预期。

这轮行情要想真正获得基本面支撑，还得回答一个问题：具身大模型究竟能不能突破当前的技术瓶颈？

打穿具身是关键

王兴兴曾给出的预判是，明年GPT-7可能把具身问题给打穿。换句话说，机器人技术层面的问题有可能在明年解决。

根据GPT-6 Astra测试机器人的表现，我们认为，GPT-7的智能规划推理能力已经可以预期，但执行层能否可靠稳定，还无法预期。

虎嗅妙投的判断是，具身智能能不能真正突破，具身执行层给出的方案会是关键变量。

围绕稳定可靠的执行层这一目标，国内一批触觉企业已经在给出自己的答案。

从目前的情况看，橡木果机器人、开普勒机器人、千觉机器人等均已发布面向执行层的具身触觉模型，在工业场景中已经具备落地的可行性。

谈及具身操作的实际效果，Mark对虎嗅妙投表示，“我们执行层的具身本能模型（Natus）已经出现了泛化性，无需预训练，绕开了sim to real（仿真到现实的迁移）的鸿沟。

他举例说：在ODM厂商产线上落地时，会遇到快速换产的小批量柔性产线场景，上午生产一批料，下午换一批料，中间不允许有任何停顿。不管抓取的形状大小，是圆的方的，还是光滑的，甚至形状奇奇怪怪的，我们的执行层模型都能应对。”

这也就回应了前文所说的难题——抓取力度、摩擦力、遮挡以及光线变化，都会带来误差。

虎嗅妙投了解到，在场景落地方面，橡木果以Natus模型为核心的解决方案已在某ODM厂商的罐装产线中实现99%以上的成功率，部署效率从数小时缩短到数十分钟。

另据公开报道，开普勒推出的VTLA全感知模型在某汽车工厂完成1000次连续装配，成功率达到98%。

由此来看，具身触觉模型在执行层已经开始具备可行性。

换句话说，GPT-6的规划层能力，配上可靠的执行层，有望达到打穿具身问题的预期。不过就现状而言，这两项能力如何结合，还没有完全打通。

当然，也不排除世界模型等其他技术架构同样有可能解决打穿具身的问题。

另一个被社会与资本高度关注的问题，是规模商业化的进程。

具身触觉模型要持续自我进化，就得靠不断积累的触觉数据来训练和优化。

问题是，现阶段触觉数据明显不够用。

触觉数据只有在物体被接触、挤压、滑动、碰撞时才会产生，丰富程度远不及视频数据。而且为保证动作精度和模型真实性，触觉数据的积累没法依赖模拟器，只能在真实场景中获取实操数据。

据不完全统计，国内触觉数据的供给能力目前处于万小时级，正朝着百万小时级迈进。

所以，各家具身厂商会加快走进真实工业场景，让更多本体参与进来，一边干活一边采集物理数据，用于模型迭代。

Mark对虎嗅妙投表示，C端的情况眼下还看不清，反倒是具身智能短期内会在B端场景先取得突破。C端场景比B端动态得多，不确定性也更大，各种意图和安全限制都会碰上，得靠更强的模型能力去应对。B端需求再柔性，批量还是有的。至于GPT时刻何时算真正商用，他认为至少还要两三年。

写在最后

最后把视角拉回资本市场。

虎嗅妙投认为，这波机器人行情上涨，驱动力来自“具身问题有望被打穿”这一预期。

眼下，具身问题的解决方案已经初见端倪。资本市场于是开始炒作机器人进入B端工业场景的从0到1，机器人板块由此被重估。

但我们认为，重估过程中，机器人产业链仍会出现分化。触觉环节属于“重点攻关”方向，资本会给出更高的溢价。触觉大模型、触觉传感器、触觉数据采集等与触觉相关的环节，估值弹性会更大。

机器人在B端的规模商业化其实还没有到来。比如10月28日，福莱新材在股票交易异常波动公告中披露，截至2026年三季度末，公司柔性传感器项目累计收入仅466.75万元，占整体收入的0.18%。

这波预期炒作，目前还看不到业绩层面的支撑，投资者还需谨慎看待。

市面上流传着一句挖苦机器人泡沫的话：“机器人厂商不是to B，不是to C，而是to VC（风险投资）。”

不过站在产业的角度看，眼下机器人在B端的落地，倒是可以开始关注了。