宇树王兴兴：过去十几年最大的失误，是对AI相信得还不够

背景：工博会开幕式上的一次公开复盘

10月12日，第二十六届中国国际工业博览会在上海召开。开幕式上，宇树科技董事长、总经理兼首席技术官王兴兴出席并发表观点。作为国内具身智能与人形机器人领域的代表性企业负责人，他在这场以工业制造为主场的舞台上，谈的并不是某一款硬件产品的参数，而是一个更宏观的判断：随着AI模型能力的快速提升，具身智能的技术临界点可能比预期来得更快。

• 时间与场合：10月12日，第二十六届中国国际工业博览会开幕式
• 发言者：宇树科技董事长、总经理兼首席技术官王兴兴
• 核心判断：具身智能的技术临界点可能比预期更快到来

他给出的时间预期相当激进——快的话，这个临界点甚至可能在一两年内出现。

关键细节：一句“最大的错误”

王兴兴在发言中做了一次公开的自我复盘。他直言：“过去十几年我犯的最大的错误，就是对AI（以前）相信（得）还不太够。”这句话的分量在于说话者的身份：一家机器人公司的创始人，承认自己过去对AI的信任不足，而他对AI的信心正在逐年增强。

这也侧面反映出行业认知的变化轨迹。早年机器人行业的进步更多依赖机械结构、运动控制与硬件迭代；当大模型展现出泛化能力之后，“大脑”的进步速度开始反过来牵引“身体”的落地节奏。对具身智能公司而言，押注AI不再是一个可选项，而是决定技术路线的关键变量。

与此同时，王兴兴并没有给出过于乐观的落地时间表。他明确表示，目前机器人在工厂的大规模应用仍面临两大障碍：

• 泛化能力：机器人需要在多变的任务、工件与环境中稳定工作，而非只在固定工位重复单一动作
• 效率问题：在成本与节拍上真正对标甚至超越人工，才具备大规模替代的基础

他指出，这些问题未来几年有望得到解决。

场景排序：商业服务或快于工业，居家更靠后

王兴兴还提到，目前国内外多家机器人企业已经在工厂开展试点，但距离大规模应用仍需解决泛化能力与效率问题。值得注意的是，他对不同场景的落地节奏给出了一个相对清晰的排序：

• 商业服务场景：应用进展可能比工业场景更快
• 工业场景：需求明确但要求严苛，试点多、规模化的门槛高
• 居家场景：推进可能相对靠后

这个排序与不少人的直觉恰好相反。工业场景任务相对标准化，常被视作机器人落地的前站；但王兴兴的判断暗示，工业对节拍、稳定性与投入产出比的容忍度更低，而商业服务场景的环境虽然复杂，对效率的要求却相对宽松，试错空间更大。居家场景则被放在最后——它面对的是最非结构化的环境、最挑剔的用户，以及最高的安全与成本要求。

意义：临界点之前的窗口期

把这次发言放回行业语境，它传递的信号至少有三层。

第一，技术叙事的重心正在从“身体”转向“大脑”。当AI模型能力快速提升，机器人公司的竞争壁垒会部分转移到模型、数据与算法迭代速度上。

第二，“临界点”本身也是一种预期管理。王兴兴所说的“一两年内可能出现”，既是对外释放信心，也是在提醒行业：真正的分水岭不在演示视频里，而在能否解决泛化与效率这两个老问题。

第三，落地路径需要分层看待。商业服务、工业、居家三类场景的推进节奏不同，意味着企业的产品定义、商业模式与客户选择也应有所区分，而不是用一个通用人形机器人去覆盖所有需求。

对宇树科技以及整个具身智能赛道而言，王兴兴的这次自我复盘，本质上是在承认过去对AI的低估，同时也在为接下来的投入定调：在临界点到来之前，谁能更快地把AI能力转化为稳定可靠的落地表现，谁就更有可能拿到下一阶段的入场券。