出货量被超之后，王兴兴：我最大的错误就是对AI不够相信

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“过去十几年我犯的最大错误就是对AI不够相信。”10月12日，宇树科技（688836.SH）创始人王兴兴在2026工博会上这样反思。

这句话值得注意的地方，不只是王兴兴承认自己曾低估AI，更在于它指向宇树过去十年赖以成功的那套方法，正在面临新的考验。

宇树是一家从机器人本体起家的公司。过去十年，王兴兴带领团队解决了机器人如何运动、如何控制，以及如何在性能与成本之间找到平衡等问题。四足机器人和人形机器人相继走向市场，背后是这家公司在机械结构、运动控制和工程实现上的积累。

但机器人行业正在换一道考题。

过去，让机器人稳定地走起来、跑起来，是一道足够复杂的工程题。如今，行业开始追问另一件事：机器人能否理解环境、完成任务，并将一次学会的技能迁移到新的场景中？这要求企业不只具备制造机器人的能力，还要建立模型训练、数据积累和任务泛化能力。

王兴兴已经意识到这道题的重要性。但意识到变化，与建立相应的能力，是两回事。

2026年上半年，智元机器人在人形机器人出货量上超过宇树，后者退居第二。根据Smart Analytics Global（SAG）发布的数据，今年上半年全球人形机器人出货量约1.91万台，同比增长272%。智元出货约8400台，市场份额约44%；宇树出货约5900台，市场份额约31%。

出货量并不能直接说明谁的技术路线更先进，也不能等同于产品的实际应用价值。但对宇树而言，这一排名变化至少说明，先发优势并不意味着竞争格局已经确定。当更多厂商开始追赶，宇树过去依靠本体性能、运动控制和成本优势建立的领先地位，也需要新的支撑。

对宇树来说，真正的问题不是要不要做AI，而是过去建立的工程优势，能否延伸到模型和数据。现有团队在这些领域的积累、突破技术瓶颈以及更多场景验证的能力，是王兴兴和宇树所需要解决的。10月13日，创业圈记者就此向宇树科技发送采访函，截至发稿尚未收到回复。

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仅有本体能力并不够

过去十年，宇树的技术路线相对清晰：把机器人本体做好，让它运动得更稳、更快，同时把成本降下来。

王兴兴是这条路线的核心。他从学生时代便开始研究机器人，硕士期间研发四足机器人XDog，后来又将电机直驱、运动控制等技术积累转化为公司的产品能力。从四足机器人到人形机器人，宇树能够不断推出具有市场竞争力的产品，离不开王兴兴对技术方向的判断，以及他将技术方案落到整机上的能力。

这也是宇树最鲜明的特点：创始人的技术专长，与公司的核心业务高度重合。

招股书披露的董事名单显示，王兴兴同时担任宇树董事长、总经理和首席技术官，统筹公司整体经营与技术研发。杨知雨长期负责机器人机械结构、核心部组件和整机设计，参与多代标志性产品的研发；张阳光则负责运动控制算法与软件系统，参与复杂地形行走、高速奔跑、空翻以及人形机器人全身动作控制等技术攻关。陈立负责销售与服务体系。

几位核心成员各有分工，覆盖了从机器人设计、运动控制到市场交付的关键环节，这套团队支撑起宇树过去的增长。

问题是，王兴兴和他的团队并没有具身智能相关背景。让机器人完成预设动作，与让机器人在陌生环境中自主完成任务，是两种不同的能力。前者考验本体、控制与工程实现，后者则要求机器人理解环境、迁移技能，并通过真实世界的数据不断改进模型。

TrendForce集邦咨询分析师曾伯楷向创业圈记者表示，具身智能本体企业掌握硬件、传感器、控制器与实际部署数据，软硬件整合效率较高，但数据通常集中在自家机型，跨不同本体的泛化能力较受限。

王兴兴在工博会现场也表示，要让机器人实现大规模应用，需要解决泛化性和效率的问题。不过他认为，这些问题未来几年将得以解决。

从长期竞争看，单纯用企业类型判断谁更具优势较为困难。待产业放量后，模型平台的关键在于跨本体泛化、实体数据取得、软硬件共同优化，以及大规模部署后持续改善模型的能力。未来较具竞争力的企业，大多将逐步补齐模型、数据与本体三方面能力。

VLA模型、世界模型和训练数据，正在成为这一轮竞争的新变量。它们并不意味着本体和运动控制不再重要，而是意味着机器人本体企业需要在原有能力之上，建立另一套技术体系。

02

谁能和王兴兴互补？

王兴兴面临的问题，并不是宇树独有的。

当机器人竞争从本体性能延伸到模型、数据和任务泛化，创始团队的能力结构也开始影响公司的技术路线。

曾伯楷认为，如果从目前机器人大脑的发展阶段来看，早期较看重创始团队与研发带头人的技术积累，尤其是VLA、世界模型、强化学习及不同控制架构如何搭配，技术路线选择会直接影响后续数据效率与产品能力。

一些机器人公司开始通过引入不同背景的技术负责人，补充原有团队的能力。

今年4月，众擎聘请李力耘出任首席技术官。李力耘的经历横跨自动驾驶、AI大模型研发和工业规模化量产，曾任小鹏汽车副总裁，负责过大规模软硬件研发团队。加入众擎后，他将统筹具身智能技术研发，从前沿研究、产品定义到工程体系和规模化量产。

智元则选择了更为多元的合伙人结构。今年8月，智元创新披露完整的合伙人团队。9名合伙人的经历横跨华为、谷歌、腾讯、大疆、寒武纪等企业，覆盖AI研发、机器人软硬件、产品工程、商业化和全球市场等领域。

其中，邓泰华曾任华为副总裁，参与鲲鹏、昇腾AI计算生态建设；彭志辉长期专注机器人软硬件一体化研发；姚卯青则有谷歌、Waymo和蔚来的工作经历，涉及AI算法与智能驾驶系统研发。

与从本体业务出发、再向大脑能力延伸的企业不同，自变量机器人和银河通用的创始人，从研究经历上就与AI、机器人学习和具身智能有更直接的联系。

自变量机器人创始人、CEO王潜，本科和硕士毕业于清华大学。硕士期间，他以第一作者发表过注意力机制相关研究；在南加州大学攻读博士学位期间，他的研究方向转向机器人操作学习，涉及人机交互和家庭服务机器人等领域。

银河通用创始人王鹤本科毕业于清华大学电子系，后进入斯坦福大学攻读博士学位，师从美国三院院士Leonidas J. Guibas教授。读博期间，他便开始从事具身智能相关研究。

这些具身智能企业走的路不同，但背后是同一个变化：机器人公司开始需要不同类型的人坐在同一张桌子上。宇树真正缺的，可能不是下一个会造机器人本体的人，而是能和王兴兴形成能力互补的人。

上市不是宇树的终点。对王兴兴而言，更像是一场团队能力的大考。一个天才，可以把公司带到聚光灯下。但要把一家机器人公司带得更远，不能只靠天才。

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自主完成任务尚有距离

跳街舞、翻跟头、踢腿、格斗，宇树机器人近年来多次凭借高难度动作引发关注。但在一些演示场景中，机器人身旁往往还有一名操作者，通过遥控器控制其动作。

这也提出一个更实际的问题：机器人能够完成复杂动作，距离自主完成任务还有多远？

动作的难度和观赏性，能够体现机器人的运动控制能力，却不足以证明其具备自主作业能力。对于商业应用而言，更重要的是，机器人能否在没有人工持续干预的情况下，长时间、稳定地完成任务，并应对真实环境中的变化。

“机器人视频是‘剪’出来的，可靠性是熬出来的。”快思慢想研究院院长田丰向创业圈记者表示，判断一家企业是不是真正做具身智能，要看它的机器人在没人盯着的时候，一天能连续干几个小时有用的活，出几次错，错了以后能不能自己学会。

田丰认为，（机器人视频）剪辑最先剪掉的就是方差，而方差正是商业价值所在。所以最该问企业要的东西有两样：一段不剪辑的连续作业录像，一份人工干预日志。

宇树的开发文档中，列有通过遥控器控制机器人移动、切换舞蹈模式等功能。王兴兴也曾表示，部分功夫动作需要先采集真人数据，再经过训练部署到机器人上；全身遥操作则可以让操作者实时控制机器人。

需要区分的是，遥操作本身并不意味着技术落后。它既可以用于机器人测试，也可以用于采集训练数据、验证动作控制能力。问题在于，机器人在多大程度上依赖人工指令，以及这种依赖能否随着模型和数据的迭代逐步降低。

王兴兴已经将AI视为机器人下一阶段发展的重要变量。

“过去十几年我犯的最大的错误，就是对AI不够相信。现在我个人对AI的信仰反而与日俱增。”王兴兴称。他还谈到，随着GPT-6等模型取得突破，具身智能的临界点快的话可能一两年内到来，并预测明年GPT-7可能“直接把具身智能问题打穿”。

这一判断也引出宇树自身的研发问题。

宇树IPO募投项目中，智能机器人模型研发项目拟投入20.22亿元，投资规模位居首位，占募集资金总额近半。该项目聚焦具身智能大模型研发，主要包括“世界模型—动作”（WMA）和“视觉—语言—动作”（VLA）两大方向。

一方面，王兴兴期待通用大模型的进步能够加速具身智能的发展；另一方面，宇树仍计划投入大额资金研发自己的具身智能大模型。两者并不必然矛盾，却反映出机器人本体企业面临的一个现实问题：当通用大模型持续增强，企业自研模型的必要性和技术边界应如何界定？

遥控器可以让机器人完成一场精彩的表演，却不能替企业证明机器人的自主能力。20.22亿元的研发投入，最终也不能只兑现为更复杂的动作。在机器人技术的下一个阶段，宇树需要向外界证明，没有人拿着遥控器，它的机器人究竟能独立完成多少工作。

作者 | 朱成呈

编辑 | 郭儒逸

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