王兴兴：2027年或是机器人临界点，卡在“最后几毫米”

具身智能离真正爆发可能比外界想的更近，可关键技术障碍还没扫清。

11月4日，2026年世界互联网大会乌镇峰会互联网企业家论坛上，宇树科技创始人、董事长兼CEO王兴兴给出判断：2027年很大概率成为机器人行业或机器人模型发展的临界点，明年机器人能力有望大幅提升。

他眼里具身智能的“ChatGPT时刻”已经很近了——到那时，机器人在约80%的陌生场景中，靠语音或文字指令能完成约80%的任务。

不过王兴兴也提到，离这个目标还隔着一道他称为“最后几毫米”的技术门槛：AI模型对物理接触和触觉的理解还不够充分，模型输入输出与真实世界之间的对齐存在偏差。

他预计，未来一至三年内这个问题有望解决。消息带动宇树科技（688836.SH）股价，当日盘中一度涨超8%。

王兴兴对具身智能“GPT时刻”的定义很具体：机器人在约80%的陌生场景中，通过语音或文字指令完成约80%的任务。在他看来，当前全球顶尖模型离这一目标已经非常接近。

他提到，顶尖多模态模型目前的空间理解和任务规划能力已比较强。机器人经过充分训练，在固定工位做单一任务的成功率能接近100%；抓取、搬运这类操作，模型也能拿到较高成功率。

可是固定工位的高成功率，和跨场景的通用能力，完全是两个维度。王兴兴明确说，这种通用能力还没实现，卡住它的核心障碍正是他说的“最后几毫米”。

手机拆装、穿针引线这类精细操作，眼下机器人还做不好。

王兴兴把原因归为两点：机器人对物理世界的接触与触觉信息理解不够准确，AI模型的输入输出与真实世界对齐“差了一点”。

“AI模型对物理世界的接触这部分做得不是特别好，也就是AI模型的输入输出和真实世界的对齐还是差了一点。”王兴兴说，这恰恰是完成复杂操作的关键。

他预计这类问题未来一至三年内有望解决。一旦突破，机器人模型在理论层面的主要问题会大幅减少，行业技术曲线预计随之陡峭上扬。

为了突破上述瓶颈，宇树正在推进物理AI模型的自进化机制。

王兴兴透露，几个月前宇树已在内部启动相关探索：让AI模型自己写代码，在仿真或真实环境中训练，再部署到机器人上测试，测完由人或机器人打分，结果反馈给模型，用来改程序、继续训练。

王兴兴表示，全球头部大模型公司在某种程度上已在内部建起这一自进化循环——模型能自主采集数据、训练和迭代，人类只需少量参与评价。可在机器人领域，即便是全球头部企业，目前也还没真正建立起这样的闭环。

在他看来，这套机制里人类当前最大的价值只剩两项：评价AI模型输出结果的好坏，以及设置目标供AI实现。王兴兴说：

但是渐渐AI模型也会学会人类的这些评价指标和偏好，就可以自己进化成越来越强的模型。

王兴兴坦言，目前包括宇树在内，机器人行业对数据的利用率仍然偏低，大量已有数据还没被充分利用。他表示：

对我们来说，要生产制造、部署千台或者万台机器人去测试采集数据，某种意义上是件成本很低、比较容易的事情。

在王兴兴看来，关键并不是把数据采回来，而是如何把这些数据充分用于训练AI模型。他还提到，基础模型的能力一旦提升，模型自主进化和数据利用效率这两方面也有望一起提高。

除了技术层面的判断，王兴兴还聊到了宇树接下来的战略方向。他提到，机器人大脑技术会是宇树重点攻克的方向，同时公司也会在全球范围寻找合作伙伴。

10月22日，2026世界物理AI大会暨宇树合作伙伴生态大会召开，王兴兴在会上对外公布了宇树的三大布局：

• 第一，把机器人的大规模量产能力提上来，以接住千万级乃至亿级的市场需求；
• 第二，自主研发和外部合作两条腿走路，推动适配宇树自身硬件的物理AI小模型落地；
• 第三，建设超大规模算力集群，给技术的持续迭代提供支撑。

王兴兴在论坛上还提到，数据、算力、芯片产能、能源和矿产，会是未来世界最核心的资源。机器人正从固定工位走向更多开放场景，行业竞争也会进一步往模型能力、数据积累和算力基础设施上延伸。

宇树已经走过十年，规模化制造的布局也已完成。接下来能不能让模型把数据的价值充分释放出来，或许就是下一阶段竞争的关键变量。