王兴兴说他越来越信AI,并自曝过去十几年犯下最大错误

导语

工博会上王兴兴那番话，这两天讨论得很多。

他说了三件事，都值得掰开看：一，AI现在一两个月就有一次大更新，GPT-6出来后，做具身智能的人认知整体被往上提了一档；二，技术的临界点可能比大家想的来得快，快的话一两年内就会出现；三，一句挺重的自我检讨——过去十几年他犯的最大错误，是对AI信得不够，到现在还有很多人没真正去用它。

一个天天跟机器人失败打交道的人，忽然说自己“信得不够”、现在“与日俱增”。这话怎么听，比一百份乐观报告都有分量。但听之前，我想先把一件事放到桌上：信仰可以免费，仓位是要花钱的。

01 他说“我信”，比一百份乐观报告都有分量

一个在一线带兵做机器人的人，说自己过去信得不够，这不是客气，是有分量的。做硬科技的人大多偏保守——电机过热、数据不够、模型不收敛，每一件都在提醒你这事难。这种人忽然转头说“我信”，而且是“与日俱增”，至少说明他在现场摸到了温度的变化。他比我们离真相近，近到能摸到设备的发热。

但分量归分量，立场归立场。王兴兴是这场变革里最大的利益相关者之一——他掌舵的公司，据公开报道已是全球人形机器人出货量最大的厂商，今年还上了市。一个卖铲子的人说淘金热要来了，你该重视他的信息，却不必全盘接受他的热情。听其言，更要看其行：研发投入往哪砸、产品往哪个场景出货、订单和现金流撑不撑得住。

我自己也有类似的感受。前两年看具身智能，总觉得是个很远的故事，demo一个比一个惊艳，落地一个比一个稀少。可今年不一样的地方在于，往前赶的节奏变了。以前是一年等一个突破，现在是你刚消化完上一个，下一个已经到门口。这种节奏本身就是信号——当一件事的进步快到从业者自己都要小跑着追，它离某个拐口通常就不太远了。

02 两道墙：泛化和效率，其实是互相锁死的

但是王兴兴自己其实也把刹车踩住了。他说：现在国内外不少机器人企业已经在工厂试点，可离大规模用起来，还隔着两道墙，一个是泛化，一个是效率。

泛化是什么意思，说白了就是换个地方还灵不灵。实验室里、产线上，机器人能把活干得很漂亮；可一旦换条产线、换批零件、地上多个纸箱，它可能就懵了。你为一万种情况都做了训练，第一万零一种明天就出现。

他今年8月在世界机器人大会上给过一个更具体的说法（据公开报道）：把一台机器人丢进完全陌生的环境，它能按指令自主完成约80%的任务，产业才会迎来爆发的临界点，快则两三年，慢则五到十年。我觉得这个标准比“临界点快到了”更值得记住——因为它是可以检验的。明后年，拿台机器人进你家，能干成八成，才算数；干不成，说破天也不算。

效率则是另一本账。老板不关心机器人是不是很酷，只关心三件事：它比人工便宜吗？比人工省心吗？坏了有人管吗？三问答不上来，机器人再先进，技术在临界点上，生意也还没到。

这两道墙还不是平行的，是互相锁死的：泛化不足，能落地的活就少，真实数据就回流得慢；数据少，泛化又进步得慢。所以行业里才那么看重仿真合成数据、看重小规模高价值场景——先在一个容错高的地方跑起来，把数据和口碑攒出来，才有机会撬动另一面墙。技术上的临界点，和账面上的临界点，中间常常隔着好几年。东西做出来了，媒体欢呼了，然后在商业化的泥地里慢慢爬很久——这个剧本，很多行业都演过。

03 最大的市场，往往成熟得最晚

他还排了个顺序：商业服务场景会比工业场景更快，居家反而最靠后。

这有点反常识的，因为工厂不是最标准化、最该先用上机器人的地方吗？家不是最大的市场吗？可你仔细想就明白他的意思。工厂看似规整，要求却最苛刻，二十四小时不能停、出错代价高、还得跟现有产线严丝合缝。商业消费场景里的服务反而宽松些，餐厅传菜、酒店送物、展厅引导，动作有限、环境半受控，慢一点、偶尔犯点错，人也能忍，这就给了它边用边改的余地。

而家，是看着亲切、其实更难的地方。世界上没有两个一样的家，台阶、宠物、随手乱放的东西、老人小孩，全是非标；加上一家人对它的容错率极低。

最大的市场，往往成熟得最晚，因为它对智能的要求最碎、最高。这一点，做投资的尤其要记牢：市场大，不等于机会来得早。机会早，也不等于轮到你赚钱。真正值得盯的，不是哪个市场先爆发，而是数据飞轮先在哪转起来。

04 真正的拥抱，是让工作流被改掉

所以他说“很多人还没拥抱AI”。这话我同意，但我换个说法。

我见过太多人，把“拥抱AI”理解成追每一个新模型、工具化使用，手里的活却一点没变，ai并没有真正改变什么。就好像拿着iphone18，只是发消息和打电话。真正的拥抱其实安静得多——就是在自己每天的工作里，老老实实找到那么几个环节，让它替你省时间、提判断，然后把省下的精力放到更值钱的地方。信不信，不看你转了多少条朋友圈，看你的工作流有没有真的被改掉。

为什么多数人停在工具化这一步？因为改工作流是有成本的：要学、要改习惯、要忍受初期的不顺手；更麻烦的是，你得先承认自己原来的流程可以被替代——这一步，卡住的往往不是技术，是认知。

最后留一个供讨论的判断，说得直白一点：AI最先替代的，未必是最苦最累的岗位，而是流程最标准化的岗位——蓝领白领都一样。因为标准化意味着可被重构，可被重构意味着可被自动化。

最后

对王兴兴他们，我愿意保持敬意，也愿意继续盯着。方向对，和现在就该为这个方向付高价，是两回事。技术可以一夜跳一格，钱的节奏却往往是慢的。

他说他信得与日俱增。我大概会一边信，一边继续数着他说的那两道墙——顺便给自己留个观察点：明后年，如果能在陌生环境完成八成任务的通用机器人，开始成批出现在酒店和餐厅，那他说的“一两年”就是真的；如果还是demo和试点，那墙就还厚着。

【本文为个人看新闻的一点随想，不构成投资建议。技术演进和商业化都有不确定性，决策请自己拿主意】