王兴兴WRC演讲：泛化能力不足仍是人形机器人进厂进家的最大瓶颈
2026年08月20日 15:5
8月20日上午， 宇树 科技创始人、董事长 王兴兴 在2026世界机器人大会主论坛发表题为“从展品到产品：人形机器人产业的下一个十年”的演讲。财联社、证券时报、21世纪经济报道等媒体作了全文报道。
王兴兴 把通用机器人进入家庭和日常生产生活的最大瓶颈，指向 “ 具身智能 的 泛化能力 不足”。他给出一个直观标尺：把机器人放进任意陌生环境或普通家庭，通过语音或文字指令能够自主完成大约80%的任务，才接近 具身智能 的“ChatGPT时刻”。他判断，快则2—3年、慢则5—10年可以迎来这一临界点。
为什么还没到？ 王兴兴 解释，现有 AI模型在固定场景中经过足够数据采集和专项训练后，任务成功率可以接近100%；但只要更换操作物品或稍微改变环境，成功率就会明显下降。他进一步把问题落到“最后几毫米的偏差”：AI模型的输入输出与真实机器人之间存在对齐误差，语言模型是纯数字编码、基本无损耗，而机器人每一次输入输出都会引入偏差与损耗，导致触觉层面的细微误差无法修正，成功率随之暴跌。 宇树 自2024年起已在汽车工厂等场景试运行，能完成部分装配、整理任务，但效率和泛化仍不足，新任务往往要重新采集数据和训练。
技术路线上， 宇树 重点投入端到端模型和世界模型，并探索 “自进化Physical AI”流程：AI搜索论文、编程并生成控制代码，经仿真验证后部署真机测试评分，再由AI与人工共同评价，反馈给编程智能体。
王兴兴把 “最后几毫米的偏差”讲成核心障碍，比“又一场机器人大会”更实在。产业下一阶段的关键，在于数据闭环和仿真到真机的迭代效率，以及国产AI模型、运动控制、触觉传感的协同进度。