宇树王兴兴：物理AI临界点就在这一两年

“ 王兴兴似乎更加乐观且成熟。 一个靠双足机器人起家的创业者，在自己主办的大会上说，他信AI信得不够。 10月22日上午，杭州，2026世界物理AI大会暨宇树合作伙伴生态大会，王兴兴主题演讲的题目是《相信，尽可能相信AI》。这句话他在公司内部至少讲了四五年。 站上台，他先微笑着“拆”自己的台：到现在为止，我自己感觉自己还不够相信，还不够坚定。接着他现场列了一份已经发生的事实：OpenAI攻克了372个最顶尖的数学问题，传统软件公司的壁垒被AI逆向工程打穿，AI视频里的人物表情比真人演员还要好，特斯拉的全自主出租车已经上线。 他的结论是，信息世界的问题已经被眼下的模型能力全部“吃”掉，大多数人只是还没反应过来。 01. 信息世界已经被AI吃完 上述四个事实，他每个都讲了细节。 数学那一项，他讲的是圈内反应。这批问题发布以后，全球最顶尖的数学圈起了很大争议和轰动。按他的说法，数学是人类智慧最精彩的尖端，这一块已经被AI做完了。不是说问题都彻底解决，而是AI比人做得更好。圈外人没什么感觉，数学圈感受很深。 软件那一项，他说得更直白。大家平时在做的很多软件问题，已经被AI逆向工程大部分解决掉。传统软件公司的壁垒没了，这是非常现实的问题。原本做传统软件的公司，现在别人用AI工具就能把软件复刻出来。 视频那一项，在座每个人都能自己验证。他问，现在谁刷AI视频刷得不多，包括他自己。AI视频里人物的形象、表情、情绪，比真人演员好很多。影视行业对这件事感受最深。 驾驶那一项，他补了一句限定。特斯拉的全自主出租车已经上线，只是这项服务在中国市场还没有，国内用户的感受不够直接。他说这件事对每个人生活的改变非常大。 四个事实之外，他给了一个更刺人的数字。OpenAI的原创始人说过，全世界范围内，真正了解或开发尖端AI模型的，最多大概只有5000人。王兴兴强调这不是他说的，是最顶尖的AI学者说的。真正看到过最顶尖AI效果的人，非常少。 那为什么大多数人没感觉？ 他讲了十一长假在网上流传的一句话。有人回到老家说，AI跟我一点关系都没有，大家觉得AI好像从来没发生过，还跟十年前一样。王兴兴给的解释是技术的扩散速度。互联网从2000年泡沫走到真正进每个人的手里，大概花了10年。哪怕最简单的互联网，走到每个人的手机上也用了好几年。从最尖端的AI模型到每个人的个人助理、纯AI的手机，他认为还需要5到10年。 这个时间差正是他焦虑的来源。以目前的模型能力，哪怕它不再继续提高，信息世界也已经被击穿。手机上的软件、电脑上的软件、各种云端平台，信息世界的问题全部被吃掉。剩下的只是有些工作还没有人去做，或者说大家没时间去做了。 他还给了一个对照。技术能力在行业内部的扩散，这两年快得超出预期。从去年中下旬开始，很多客户用宇树的机器人开发算法，开发完就开源，这些开源算法又被全球的机器人公司拿去用。他把这看成过去一年人形机器人集体进步的来源。能力在圈子里跑得飞快，落到每个人手里却要等五到十年。在他看来这两件事并不矛盾，中间隔着的就是时间。 02. GPT-6没训练过，机器人自己洗了笔 信息世界说完，他把话题转到物理世界。他自己就站在这个位置。 他先摆了一组第三方测试，斯坦福和英伟达都测了GPT-6，对整个物理AI行业的改变非常大。然后他放了自己公司的一段演示。GPT-6完全零训练，直接控制机器人画画。零训练的意思是模型部署到机器人上就能用，他没写任何复杂的代码。更好玩的部分在后面。机器人自己换颜色，自己洗笔。GPT-6能看到旁边有个洗颜料的颜料盘，自己过去把笔洗了，把颜料换了。画出来的点非常小，精准度很高。 他的判断是，机器人的规划问题、导航问题，某种意义上已经解决。没解决的是跟真实物体交互的成功率。装个小东西相对简单，装配更精细的零件还不行。剩下的关卡是AI模型的输入输出和真实物理世界的对齐，传感器有误差，执行也有误差，模型对误差的修正能力还比较弱。 时间表他给了两个。大模型解决物理AI里的装配问题，快的话一到两年，慢的话两到三年。语音指令让机器人收拾房间，快的话明年就可能实现。他说，你随便带一台机器人到自己家里，直接跟它说，帮我把房间整理一下，它就可以整理好。 他去年提出过一个概念。在未来80%左右的生活场景里，人通过语音和语言指令让机器人完成80%左右的任务。这个目标听起来远，他给出的时间点最近到明年。 他敢把时间表往前压，还有一个原因。模型自己去搜论文，自己写代码，自己在网络环境里训练，自己在真实环境里测试。测试结果由模型打分，人偶尔参与一下，结果再喂回模型重新调整。这个循环转起来以后，算法迭代就不再靠人一个个写程序。他说今年最重要的一件事，就是让模型自己把开发这件事跑起来。 外部环境也在变。大模型公司对机器人产业的关注度越来越高。他自己在开发模型，同时跟国内外的大模型

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