北京
人形机器人已然成为全球科技产业变革的核心赛道，但受限于技术瓶颈，人形机器人尚未真正进入大众家庭场景，但未来几年人形机器人将加速迭代，大模型驱动机器人自进化或将成为演进趋势。
8月20日，宇树科技王兴兴在2026世界机器人大会发表题为《从展品到产品：人形机器人产业的下一个十年》的演讲，他在演讲中谈到，具身智能泛化能力不足是制约其走向大众的最大瓶颈，但最快2~3年，人形机器人市场将迎来爆发点。
泛化能力不足，但未来2~3年爆发点将至
当前通用人形、半人形机器人存在场景规模落地难的问题，王兴兴认为，具身智能泛化能力不足，是当前全球机器人走进家庭、融入日常生活的最大瓶颈。
王兴兴在演讲中谈到，目前，全球AI模型在固定场景下，经过充足的数据采集和专项训练，任务成功率可接近100%。但只要更换操作物品、微调周边环境，机器人的任务执行成功率就会出现严重下滑，无法适配真实生活中复杂多变的陌生场景。
“当前全球具身智能AI模型主要分为VLA模型和世界模型两大主流流派，其中世界模型是2026年业界重点聚焦的方向。”王兴兴谈到。
王兴兴介绍，AI模型研发是目前宇树科技资金与人力投入最大的核心业务方向。宇树早在2024年初便布局基于视频生成的世界模型研发，但2024年底研发效果未达预期，相关工作短暂搁置。2025年，宇树科技重新加大投入，持续深耕基于视频生成的世界模型赛道。
在王兴兴看来，人形机器人即将达到爆发点，按照迭代节奏，快则2至3年、慢则5至10年将会到来。
他认为：当一台机器人可适配家庭各类陌生场景，依托语音、语言指令独立完成80%左右的日常任务，就意味着具身智能产业迎来关键爆发拐点，也是机器人从展品走向规模化产品的核心标志。
当前，普通语言模型、多模态模型依托纯数字编码运行，输入输出限定在固定向量空间内，几乎无偏差、无损耗。王兴兴强调，机器人属于物理实体，每一次感知输入、动作输出都会产生偏差和损耗，这也是机器人模型泛化能力、实景成功率远低于数字大模型的核心原因。
谈及行业长期存在的技术瓶颈，王兴兴表示，当前最大问题是AI模型输入输出与真实机器人物理世界对齐度不足。现有模型可以精准完成整体任务逻辑，机器人移动、装配、搬运等整体执行流程基本无误，但在厘米、毫米级的精细操作中存在固定偏差。实际操作中，机器人视觉层面已趋近完成抓取动作，却无法修正微小物理误差、补足触觉反馈短板，最终导致任务失败、成功率大幅暴跌，这也是全球具身智能行业的共性难题。
大模型驱动机器人自进化，提升迭代效率
“长期以来机器人领域的AI开发模式较为传统，人工开发、人工调试的模式效率偏低，行业对AI技术的实际落地应用较为欠缺。”王兴兴在演讲中谈到。
为此，宇树科技依托前沿顶尖AI大模型，通过自定义研发规则、经验约束与工具链，让机器人智能体自主检索全球最新学术论文、优质研究成果及各类开源方案，自动生成专属机器人控制代码。
王兴兴介绍，在效果验证环节，宇树科技采用机器人“自主打分+人工评测”的评价模式，让评价结果更贴合真实落地需求。同时，宇树科技依托Copilot智能体，实现深度强化学习算法自动编程、仿真训练、真机测试等，大幅提升机器人开发与迭代效率。
谈及布局机器人自进化，王兴兴表示，该模式具备显著行业优势。一方面，可跟随全球基础AI模型的持续迭代同步升级，让机器人自进化能力稳步提升，形成良性技术增长循环；另一方面，可盘活真实场景、人工交互等多源数据，解决传统人工开发数据利用率低的痛点。
随着真机部署规模持续扩大，企业可积累海量测试数据与评价指标，实现数据规模化沉淀，让机器人持续积累技能，避免研发成果流失，以提升机器人开发效率与进化速度。
当前AI技术全面爆发、行业全球关注度持续攀升，机器人技术进化速度大幅提升，未来十年产业发展节奏或将超出市场预期。
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