在2026世界机器人大会上，宇树科技创始人、董事长王兴兴以《从展品到产品：人形机器人产业的下一个十年》为题发表演讲。他指出，当前机器人产业正迎来人工智能加速发展的新阶段，但通用机器人要真正融入家庭和日常生产生活，仍需突破具身智能泛化能力的关键瓶颈。现阶段，这一领域面临的最大挑战正是泛化能力不足。
王兴兴提出，判断具身智能是否达到类似ChatGPT的产业临界点，可参考一个直观标准：当机器人被置于任意陌生环境或普通家庭中时，能否通过语音或语言指令自主完成约80%的任务。他进一步解释，这一标准包含两层含义——在80%的陌生场景中，机器人需通过语音或文字指令顺利完成约80%的任务。从时间维度看，他认为这一突破最快可能在未来两至三年实现，最慢则需五至十年。
在分析当前机器人AI模型的技术瓶颈时，王兴兴指出，全球多数AI模型在固定场景中经过充分数据采集和专项训练后，任务成功率可接近100%。但一旦更换操作物品或轻微改变环境，成功率便会大幅下降。他解释，这一现象源于AI模型输入-输出与真实世界的偏差：大语言模型基于数字编码，在向量空间中运行，输入-输出损失较小；而机器人每次操作都存在偏差和损失，导致泛化能力与成功率受限。不过，他强调：“未来几年这一问题必然能得到解决。”
这一瓶颈直接制约了机器人在家庭和工厂中的规模化应用。王兴兴以宇树科技G1机器人为例，说明其虽已在工厂、会议室整理、医疗等场景落地，能完成部分装配和整理任务，但整体效率与泛用性仍低于人类。面对新任务时，机器人需重新采集数据并训练，任务迁移效率有待提升。他坦言，这不仅是宇树科技的问题，也是全球行业共同面临的挑战。
在技术路线选择上，宇树科技重点布局端到端模型和世界模型。王兴兴透露，公司自2020年初便开始探索基于视频生成的世界模型，尽管早期效果不理想导致研究放缓，但从2025年起已加大投入。目前，AI模型已成为公司资金和人力投入最大的方向之一。宇树科技正在推动物理AI机器人模型的自我进化：通过设定内部规则和约束，让AI自主完成搜索、编程、生成控制代码等工作，并在仿真环境中试运行，再部署到实物机器人测试评分。训练完成后，由AI模型与人工共同评价效果，形成正向循环。
王兴兴解释，这一模式能随基础模型升级而持续优化，形成良性循环，并高效利用多元数据。相比单纯依赖人工处理数据，自循环可综合真实世界数据和人类经验，随着真机部署数量增加，系统还能积累更多测试数据和评价指标，推动数据利用效率提升和规范化发展。他预计，该体系运行后将显著提高机器人开发效率，加速迭代速度。
回顾公司发展历程，王兴兴介绍，宇树科技成立于2016年8月，早期专注四足机器人研发，近年来逐步拓展至人形机器人领域。他强调，在人工智能加速发展、全球关注度持续提高的背景下，机器人进化速度已显著加快，未来十年的产业增速可能超出当前预期。“这是一个全新的起点。”他说。另据公开信息，宇树科技上市次日股价低开6.51%，开盘报790元。
