网通社科技快报
宇树王兴兴预测2027年机器人行业将迎临界点 物理AI突破在即
11月4日，宇树科技创始人王兴兴在2026世界互联网大会乌镇峰会互联网企业家论坛上表示，2027年大概率将成为机器人行业或机器人模型的临界点。他指出，当前机器人在仓储分拣、产线搬运等固定工位任务中训练充分时成功率已接近100%，具备工程级可用性，但效率提升空间有限，跨场景部署仍不便捷；在非结构化环境中执行拆装手机、穿针引线等亚毫米级任务时成功率显著下降。
王兴兴将此归因为“最后的几个毫米”问题——即触觉反馈缺失与AI输入输出未实现高保真对齐，本质是感知-决策-执行闭环中的双重挑战。他类比具身智能正处“ChatGPT时刻”前夜，GPT-6发布后物理AI已现突破苗头，若未来1至2年在触觉建模、仿真-现实迁移与小样本微调方面取得进展，理论障碍将大幅减少。
他还提到机器人数据利用率偏低，大量真实交互数据因标注成本高、任务定义模糊而沉睡；随着基础模型自我进化能力增强，数据价值有望被重新释放，推动训练范式从依赖人工标注转向模型自主提炼经验。
资源层面，王兴兴提出未来世界五大核心要素：数据、算力、芯片产能、能源与矿产。高精度执行器、低延迟传感模块及边缘推理芯片高度依赖上游材料与制造能力，能源稳定性亦构成规模化部署隐性门槛。
落地路径上，他判断商业服务场景（如酒店配送、商场导览）将快于家庭与工业领域，因其任务边界清晰、容错率高、ROI易量化。宇树H1人形机器人已在部分展馆试运行，下一阶段将聚焦“机器人大脑”技术攻关，提升开放环境中的实时感知、因果推理与动态决策能力，并推进神经形态计算、触觉传感器芯片与高保真仿真平台的产学研合作。
王兴兴将此归因为“最后的几个毫米”问题——即触觉反馈缺失与AI输入输出未实现高保真对齐，本质是感知-决策-执行闭环中的双重挑战。他类比具身智能正处“ChatGPT时刻”前夜，GPT-6发布后物理AI已现突破苗头，若未来1至2年在触觉建模、仿真-现实迁移与小样本微调方面取得进展，理论障碍将大幅减少。
他还提到机器人数据利用率偏低，大量真实交互数据因标注成本高、任务定义模糊而沉睡；随着基础模型自我进化能力增强，数据价值有望被重新释放，推动训练范式从依赖人工标注转向模型自主提炼经验。
资源层面，王兴兴提出未来世界五大核心要素：数据、算力、芯片产能、能源与矿产。高精度执行器、低延迟传感模块及边缘推理芯片高度依赖上游材料与制造能力，能源稳定性亦构成规模化部署隐性门槛。
落地路径上，他判断商业服务场景（如酒店配送、商场导览）将快于家庭与工业领域，因其任务边界清晰、容错率高、ROI易量化。宇树H1人形机器人已在部分展馆试运行，下一阶段将聚焦“机器人大脑”技术攻关，提升开放环境中的实时感知、因果推理与动态决策能力，并推进神经形态计算、触觉传感器芯片与高保真仿真平台的产学研合作。