宇树科技IPO藏着具身智能终局的必经之路
宇树科技IPO 藏着具身智能终局的必经之路
2026年08月22日 08:09
作者：
科创板日报 郑远方
8月19日，A股正式迎来“人形 机器人 第一股”宇树科技。从2025年的那一场春晚开始，整个世界已经通过官方视频、社交媒体、各类公司年会表演甚至演唱会，充分领略了宇树 机器人 的运动能力。但通往具身智能终局的路上，王者的皇冠上仍有一颗宝石缺失，那就是 机器人 的“大脑”——世界模型。
这次IPO， 模型研发成了宇树最大的单一募投方向 ：42.02亿元募集资金中，20.22亿元投向智能 机器人 模型研发项目，11.10亿元用于 机器人 本体研发，其余资金用于新型智能 机器人 产品开发和智能机器人制造基地建设。
上市次日，王兴兴在世界机器人大会（WRC）上，回顾了宇树的模型研发之路—— “在2020年年初，我们就开始做基于视频生成的世界模型方向，当时做的效果不是特别理想，中间搁置了一段时间。”他透露，去年公司再次聚焦这一方向。“我们对AI模型的投入一直是非常大的，应该是公司目前资金和人力投入最大的一个方向。 ”
时间倒回宇树上市前一天，工信部科技司副司长甘小斌在中国 人工智能 产业发展联盟第十八次全会的致辞中指出，下一步将把握变革机遇，一体化推进技术创新、应用落地、生态培育、安全治理，包括要以技术攻关为驱动，加快智能芯片等关键核心技术攻关， 探索类脑智能、世界模型、物理模型等前沿技术 。
▌为何是世界模型？
在2026世界 人工智能 大会（WAIC2026）上，行业专家已形成标准化界定，区分“视觉生成模型”与“物理原生世界模型”。
真正面向物理世界的世界模型作为AI的物理直觉引擎，核心能力不是渲染画面，而是预测动作发生后的世界真实状态，遵循动力学、空间、力学、因果客观规律。其四大必备能力包括：多模态融合感知的能力、物理规律认知的能力、因果长时序推理的能力、闭环自迭代的能力。
其运作的完整智能链路为看见环境→推演世界变化→预判自身动作后果→执行动作→采集真实反馈更新模型。
在8月19日的宇树上市答谢午宴和次日2026世界机器人大会上， 王兴兴都在发言中都谈到了宇树最近在做的一件事：物理AI机器人模型自进化。
让AI模型自行编写机器人的控制代码，随后在仿真环境进行训练和验证，再放到真机中进行反馈分析。他表示，基础模型越强，自进化能力越强；多源数据越规模化，自进化的规模效应越明显；真机部署越多，数据积累和能力迭代也会越快，技能累加扩展，走向规模化技能生态。
这种“真机-数据-模型”的闭环，正是物理AI行业的一大主要技术趋势，也解释了为何宇树会瞄准世界模型。
中信建投 研报显示， 物理AI正接棒成为下一阶段AI增长的核心变量。 物理世界数据作为贯穿感知至反馈的关键引擎，面临巨大需求刚性缺口。受制于保真、规模与成本的“不可能三角”，物理世界数据获取倒逼行业有望迎来三重变革：商业模式端通过社会化众包采数，技术范式端依托世界模型虚拟造数，资产属性端跃升为企业高溢价核心无形资产。
其中，技术环节，基于“ 种子 数据为基、世界模型扩容、持续学习闭环”战略，打造“虚拟扩容与持续闭环”的造数引擎，打破物理时空限制，将商业侧采集到的 种子 数据实现指数级放大。
▌巨头混战
当然，世界模型早已不是新概念，从科技巨头到技术大牛，都早已挤上了这条赛道。
比如 英伟达 今年6月发布了“全能”世界模型Cosmos 3，是全球首个完全开源的全能模型，黄仁勋表示“得益于多模态推理语言、视觉和世界模型的突破，物理AI爆发式增长指日可待”；谷歌此前发布Genie 3，可实时生成交互式3D环境，除了游戏外还能为机器人或自动驾驶系统提供多元化训练场景。“AI教母”李飞飞、Meta前首席AI科学家杨立昆各自创办的初创公司，也都是瞄准了世界模型。
谷歌DeepMind首席执行官兼联合创始人Demis Hassabis去年末还曾直言，世界模式是他彼时投入最多时间的领域， 世界模型将是通往AGI的关键部分。
站在当前，世界模型可以说还是处于较为初期的发展阶段，技术发展路径仍是一片“混战”。分析师按照技术定位，将各家的世界模型划分为三大类：通用底座型、垂直专用型与跨域复用型。
通用底座型以能力输出为核心，其中，通用时空认知基座专注物理规律与因果推演，代表性模型包括 英伟达 Cosmos 3、Meta V-JEPA 2、Google Genie 3；场景仿真型底座面向特定范畴提供标准化仿真基建，代表性模型包括国外的Runway GWM-1、World Labs Marble，国内的腾讯HY-World 2.0、阿里HappyOyster等。
垂直专用型锁定单一场景，自动驾驶领域以Waabi Copilot4D、Wayve GAIA、 蔚来 NWM等为代表，具身智能以1X World Model、流形空间WorldScape 0.2、高德ABot-PhysWorld等为代表。
跨域复用型作为产业新趋势，以 特斯拉 FSD World Simulator和小米MiMo-Embodied为代表，头部厂商率先构建横跨自动驾驶与具身智能的统一潜空间，实现技术与数据的跨场景协同。
世界模型为物理系统提供了两类关键能力，一是在行动前进行推演和风险预判，二是生成大规模合成训练数据，缓解真实世界数据采集昂贵且危险的问题。
国泰海通 证券认为，虽然现在世界模型多是技术产业案例，但其政策含义非常直接： 谁掌握世界模型，谁就更有机会定义下一代机器人、自动驾驶与工业AI训练方式 。
分析师进一步指出， 世界模型的竞争本质是“下一代智能基础设施”定义权之争。AI竞争重心正从“大语言模型”转向“物理AI” ，世界模型作为机器人与物理世界交互的“认知引擎”，已成为全球政策 新焦点 。
高质量数据集、仿真平台、训练算力和真实场景验证都需要长期投入，而且一旦形成平台，将产生显著的生态锁定。因而，世界模型不可能完全依赖碎片化创业公司自发演进，最终必然向国家主权AI框架、龙头科技平台和场景型大型企业集中。
（文章来源：财联社）