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王兴兴最新演讲:AI 还可以再翻十倍,物理世界的AI 革命刚显露苗头(全文)
王兴兴最新演讲:AI 还可以再翻十倍,物理世界的AI 革命刚显露苗头(全文)王兴兴最新演讲：我对 AI 的预期，还可以再翻十倍，物理AI已经有被击穿的苗头（全文） 2026年10月22日，杭州国际博览中心，2026 世界物理 AI 大会暨宇树合作伙伴生态大会，宇树科技创始人王兴兴作了主题演讲，全文如下， 大家好，今天想跟大家聊的核心只有一句话： 相信，尽可能相信 AI。说实话，我觉得全世界几乎所有人，对 AI 的重视程度、对 AI 的信仰都还不够，包括我自己。 早些年公司开年会时，我也多次畅想过 AI 的未来，还跟很多同事说过，有几家头部 AI 公司的股票值得关注，有资金的话可以适当参与。如果当时大家真的相信这件事，我们公司里一些个人投资者的财富可能已经增长了 10 倍甚至几十倍。但现实里，很少人真正抓住。 我一直在想：现在全世界真正看懂尖端 AI 模型潜力的，可能也就几千人。绝大多数人，根本不清楚 AI 真实的能力边界到底在哪。 
一、数字世界的革命已经走完一轮 顶尖 AI 模型已经击穿数学世界。 AI 视频里人物的形象、表情、情绪，有时比真正的演员还好；AI 写代码、反编译软件、做研究、生成影视内容，已经不是概念。 手机上的各种软件、电脑上的各种软件、云端平台上的许多任务，现有模型在能力上已经能处理。信息世界里的大量问题，已经被 AI 覆盖。 只是有些客户还没开始做，或者大家暂时没时间把这些能力真正用起来。 二、物理 AI 已经看到被击穿的苗头 什么是物理 AI？ 就是 AI 不再只活在文本、图片、视频里，而是能和真实物理世界交互，操控实体机器人去完成现实任务。 我的判断很直接： 物理 AI 目前已经看到被击穿的苗头，很可能最近 1–2 年，或者 2–3 年。 现在机器人的规划、导航问题，已经解决得不错。 目前最大的瓶颈，是AI 模型的输入输出和真实物理世界的对齐。 语言大模型在纯数字空间里跑，输入输出是向量，可逆、损耗小；但物理世界不一样： • 传感器有误差 • 执行器有偏差 • 抓取陌生物体时，一点点误差累积，任务就会失败 同一个模型，在固定场景训练好，成功率接近 100%；换一个没见过的物体、换一个环境，成功率立刻掉下去。 这就是具身智能最难的泛化问题。 三、具身智能的 ChatGPT 时刻怎么定义 很多人问我，具身智能的“ChatGPT 时刻”什么时候来？ 我定义的临界点很清晰： 机器人拿到一段自然语言或语音指令后，在 80% 的陌生场景里，能稳定完成 80% 的任务。 到这个时候，行业才算真正跨过拐点。 快的话 2–3 年，慢的话 5–10 年。 我个人更期待，2027 或 2028 年，物理层面的基础大模型和机器人技术能被真正统一起来。 四、宇树在做什么：物理 AI 机器人自进化 我们现在跑的一条路，叫物理 AI 机器人自进化。 思路是这样的： 人只设定规则、约束、工具集； AI 智能体自己去搜最新论文、前沿研究、开源方案； AI 自主写机器人控制代码； 先丢进仿真环境跑； 仿真通过，再下发到实体机器人实测； AI 和人一起打分； 结果回流，模型继续迭代。 形成一个闭环，让机器人能力自己长出来。 最头部的大模型公司，内部某种程度上已经实现了模型自进化：模型自己采集数据、自己写代码，人类只做引导。这套逻辑，完全可以平移到机器人上。 五、机器人普及绕不开的底层资源 如果未来机器人要大规模进工厂、进商场、进家庭，有几件事绕不开： 机器人硬件的大规模制造能力 目标不是几万台，是年产千万台级别。 现在宇树一年几万台机器人、几十万个关节模组，距离普及还差得很远。成本、良率、产能都是硬仗。 专属物理 AI 模型:要适配机器人感知、规划、控制、操作的交互逻辑，不是把聊天大模型直接搬过来就行。 超大规模算力集群:以及算力芯片、存储芯片的制造和供给能力。 再往下看，未来世界最核心的资源会是： 数据、算力、芯片产能、能源、矿。 六、G1 只是起点，行业竞争会非常惨烈 Unitree G1 是目前全球出货量最高的人形机器人之一，累计下线大概 1 万到 2 万台。市面上已经有很多同行在参考、跟进这款产品。 但这只是起点。 人形机器人接下来的竞争会非常惨烈，不是一家公司能独自做完所有事。需要生态伙伴一起走： • 教育科研 • 工业智造 • 文娱表演 • 具身导览 • 服务零售 • 智能巡检 • 应急消防 海外也已经有很多案例：Nature 上的活体微创手术、建筑工地巡检、机场行李集装箱推送、零售补货、多机集群表演……物理 AI 不是空话，已经在落地。 七、我犯过最大的错误，是对 AI 相信得不够早 我经常会复盘过去十几年。 我犯过最大的错误，就是对 AI 相信得不够早。 这几年我对 AI 的信仰与日俱增。 我对 AI 的预期，还可以再翻十倍以上。 AI不是一个短期风口，它是底层范式的重构。很多人还在用旧时代的估值框架、旧认知去理解它，低估它重塑所有实体行业的力量。 我们这一代人，真有机会把超级智能 / AGI 往前推一步，也有机会让人形机器人把生产力推到下一个台阶。 所以我真的很害怕浪费每一天。 每天都有大量想学习、想落地的事，时间太少了。 
八、最后一句话 尽可能相信 AI；但也要躬身下场，去解决物理世界里那些充满误差、充满不确定性的难题。 数字世界的革命已经走完一轮， 物理世界的 AI 革命，才刚刚露出苗头。 谢谢大家。 （文字记录整理，未经其本人审阅。） 
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