在世界机器人大会的一场主旨演讲中，宇树科技创始人王兴兴对人形机器人未来的发展作了判断与展望。他指出，随着人工智能热潮推动，机器人的进化速度已明显加快，实际进展可能会超出许多人的预期。

关于通用机器人进入家庭的时间表，王兴兴提出了一个实用的衡量标准：如果有一天人们能在任意卧室环境中看到一台机器人能完成约80%的家庭任务，就意味着效率发生了质的跃升，产业将触发临界爆发点。按此判断，他认为乐观情况下两到三年内可见成效，保守则需五到十年。

他认为当前具身智能面临的最大瓶颈并非是否有大模型，而是模型输出与物理世界动作之间的精确对齐问题。机器人在宏观上能理解并执行移动、分拣、放置等指令，但在最后几厘米、几毫米处的触觉与位置误差常导致成功率骤降。相比之下，语言模型不受此困扰，因为文字信息在数值向量空间内传递损失极小，输入输出之间几乎无偏差；而现实世界的每次交互都会带来偏差和能量损耗，累积起来影响结果。 球友会

为解决这一挑战，宇树正在推动一种让物理AI机器人实现“自定化”的新路径：以最先进的大模型为驱动，构建自循环的开发体系。系统会自动检索最新论文、研究与开源方案，自行生成控制代码，在仿真环境中验证，再部署到实物机器人进行测试，最后由AI与人类共同评估打分。王兴兴强调，人类经验在判别结果优劣上仍不可替代，是体系中不可或缺的一环。

这种自循环方法带来多重优势：开发效率与迭代速度将大幅提升；随着全球模型能力的进步，系统能同步受益；能更高效地利用多源数据，弥补人工采集数据速度慢的不足；与此同时，越来越多的实物部署会持续产生测试数据和评价指标，形成数据规模效应。换言之，机器人可以以天或月为单位累加新技能，而非开发一次即快速过时。

王兴兴将这一策略视为开启“物理AI自进化”时代的起点，并预测未来会有越来越多企业和研究者参与推动这一方向。 球友会