王兴兴谈具身智能：只差几毫米，2027年或成临界点

宇树科技创始人、董事长王兴兴

王兴兴最近露面的频率确实偏高。10月至今，这位宇树科技创始人、董事长赶场的密度超过不少科技圈“名人”。

工博会、世界互联网大会、进博会，再到世界浙商大会，他接连登台讲自己的看法。小红书、视频号等平台上，他的演讲切片和路人视角的偶遇照片随处可见。

在这些公开场合，王兴兴不止一次给出同一个判断：具身智能要走到“GPT时刻”，就差最后几毫米；2027年有很大概率成为机器人行业的一个临界点。

他给机器人“GPT时刻”下的定义是——面对80%的陌生场景，接收自然语言指令，独立完成80%的任务。按他的说法，头部具身模型已经无限贴近这条线。

王兴兴觉得，眼下的瓶颈是模型和物理世界之间那道不大却很难缠的沟：大模型看上去规划逻辑顺畅，可一落到末端接触、精细操作这类物理层面的问题，立刻就没了办法。机器人因此没法照着人的指令，稳定把活干完。

他的判断是1-2年内有望解决，海内外已有不少团队动手在做。

这话听着像行业里典型的乐观预判，可不少从业者品出的情绪并不昂扬。有业内声音认为，频繁站台、反复提临界点，背后更像是在讲赛道走到尴尬节点上的集体焦虑。

行业内部的争议也还很大。不少人认为，毫米级触觉感知、环境泛化属于更高量级的工程问题。模型能力即便进步，硬件那一层仍要靠海量真机试错去磨，很难用1-2年的周期简单兑现。

赛道上还出现了一个清楚的转向：机器人本体厂商和模型厂商，从早些年各干各的，慢慢变成联手研发。宇树与DeepSeek的绑定，是这股趋势里最受关注的样本。

行业投资分析师张彪（化名）对搜狐科技表示，“眼下具身智能赛道热度退潮明显，融资门槛不断抬升，投资人不再轻信Demo叙事，转而看重商业化潜力。当下行业真正的主线，是如何在融资寒冬里，找到法子扛住最难的工程周期。”

从泼冷水的技术派，到讲述临界点的布道师

熟悉王兴兴的人能感觉到，这几年他对外表达的风格变了，从“极度克制”转向“激情亢奋”。

2024年的机器人大会（WRC）上，王兴兴曾很直接地给行业“泼冷水”，说大语言模型（LLM）缺了与物理世界的连接，如同“活在梦里”。台上他聊的全是零部件、本体可靠性这类枯燥细节，还强调希望大家对机器人行业多些耐心，有些工程难题解决起来并不容易。

那时候的王兴兴，像个性格保守的学霸——外界在浮躁的淘金潮里吹得再热闹，他只管低头啃难题。

近两年春晚爆火、“天价IPO”出圈之后，宇树科技在业内的名气越来越大，王兴兴似乎也更摸清了市场想听什么。

最近再见到王兴兴，他忙着跑各类大会，罕见地接受媒体采访，聊的都是具身行业的“GPT时刻”、认错说没意识到AI发展这么快、对未来应用的乐观预期……

这些判断能不能兑现暂且不论，这种态度上的转向，恐怕很难和资本市场的裹挟撇清关系。

有一阵子，数万人在社媒平台转发评论宇树上市敲钟时王兴兴的“冷面表情包”，还有近期他倚在首都国际机场摆渡车车厢里的倦态。

有网友还注意到，他额前已经添了几缕白发，眉头一直拧着。

具身智能的那个“GPT时刻”，恐怕没那么快降临。这条路有多陡，王兴兴心里最清楚。

“大脑”配“躯体”，没想象中顺滑

回到正题。王兴兴说的那个难题——模型和物理世界之间的鸿沟，其实一直都在，至今没被填上。

把时间拨回AI大模型爆发前，模型厂商和机器人本体厂商基本各走各的路。

搞AI的，在数字世界里训练文本和多模态模型；做机器人的，埋头啃动力学和整机稳定性。两边的业务目标、评价体系根本不搭界。

融资也是两套逻辑：AI看模型参数和评测指标，硬件看供应链和运动能力。

2023年RT-2验证了VLA视觉语言动作范式，赛道边界一下子被打破，狂热随之而来。

做模型的想造本体，好拿到物理交互数据，补上sim2real的短板；做本体的不愿只当铁壳子，怕被上游模型卡脖子。两边纷纷扩招组队，“从模型到本体全栈自研”的说法就此流行。

特斯拉Optimus就是这条路上的标杆。

可没多久，算力成本高、人才缺口大、模型迭代和硬件调试节奏对不上，几重压力压碎了不少团队的全栈梦。

越来越多人看明白了：这场游戏，不是谁都烧得起。

也就在这个阶段，宇树、智元、傅利叶、乐聚等国内本体厂商一边快速迭代人形样机，一边开始找模型伙伴。

今年8月，王兴兴在科创板IPO路演中确认，宇树与DeepSeek已签署《战略合作备忘录》，双方将在通用人工智能、高性能通用机器人和AI大模型三大方向深度合作。

具体打法是：宇树自研本体和轻量运动控制小脑，通用大模型层面则与DeepSeek做深度优先合作。

外界多认为这套合作逻辑是最优解。张彪却不这么看：“合作模式的红利也没有想象中般好兑现。”

张彪说，外界常有一种误解：本体只要配上一个好模型，机器人的泛化能力就会自然而然往上走。实际情况并非如此——模型与硬件之间要对齐磨合，代价很高，还得不断砸真机数据、反复做调优。

张彪还说：“模型厂商是否愿意开放底层权重，本体厂商又是否愿意把自己最核心的场景数据无保留交出，也是绕不开的问题。”

资本耐心收缩，赛道进入生存考验期

技术发展需要周期，资本市场的耐心却明显不够，行业寒冬来得比预想更早。

据IT桔子，10月国内具身智能赛道融资事件跌至33起，总额101.05亿元，较6月高点（55起、308.92亿元）交易数量近乎腰斩。

近一年来，多家曾获知名机构投资的具身企业陆续传出裁员、收缩、停工乃至破产清算的消息。

盈合机器人、深兰机器人已相继走进破产程序；达闼机器人则被裁员、欠薪和供应链纠纷缠了很长一段时间；无境动力这类初创项目，前脚刚高调公布融资和意向订单，几个月后资金链就断了，项目随之停摆，欠薪接近800万元。

就连背靠大厂资源的一星机器人（由吉利董事长李书福之子李星星实际控制），也没能跑通商业化闭环，团队提前解散。

硅谷这边同样在洗牌。开源人形机器人初创公司K-Scale Labs当年热度不低，后来融资失败、现金耗尽，创始人公开写信宣布解散团队，项目卡在样机到商业化之间的“死亡谷”。

今年下半年，张彪等多位具身行业投资人曾向媒体表示，具身智能的融资市场已经明显降温，“早期只要拿出样机就能拿到大额融资的时代过去了。”

投资人现在问的问题也变了，更现实：除了实验室里演示，能稳定付费的场景在哪？机器人成本何时降到可商用区间？真实的复购订单又有多少？

光讲技术理想，已经很难让资本继续掏钱。这也在某种程度上说明，王兴兴为什么近期频繁现身各大论坛。

他抛出的“最后几毫米”，是个抓得很准的技术命题，指向当前具身智能最核心的工程卡点；而在融资收紧的环境里，头部创始人不断对外讲清技术路线、给出时间预期，本身也是在给市场打“强心剂”。

具身赛道并非不再被看好，而是已经走到这样一个阶段：没有持续的正向预期，就很难拿到弹药。

行业路线分化仍在继续，只是分化的底色变了——从“谁能更快跑通全栈”，变成“谁能先活下来”。

所谓“只差最后几毫米”，听着很近，走起来却还远。

技术卡点、资本耐心、商业化路径，几样东西汇成一道坎。这道坎能不能跨过去、什么时候跨过去，目前没人能给出笃定答案。