姚明问王兴兴：

“为什么人形机器人经常做跑步、打球、格斗这类运动展示，而不是直接去干活？”

10月22日，宇树科技在杭州举办“2026世界物理AI大会暨宇树合作伙伴生态大会”。在大会的一个对谈中，姚明问出了很多人对宇树的质疑。

“机器人打球、格斗，和人类做体育锻炼逻辑很像，核心目的就是练运动能力、稳定性、动作精度。如果你连走路都走不好、跑都跑不起来，那你怎么指望机器人去干活？”

王兴兴说。

那么，机器人到底什么时候能去干活？

王兴兴对此回答了多次，这次更加乐观：“快的话明年，大家就可以做到一句话指挥机器人帮你整理房间。我对这个节点的定义非常明确：把一台机器人带到80%的陌生场景，只需要语音或者文字指令，它能够独立完成大约80%的任务，这就是产业真正的临界点、爆发点。”

王兴兴自己也说，这比他8月份的预测又提前了。当时他的判断是快则2-3年、慢则5-10年到来。

在王兴兴乐观发言的刺激下，宇树科技股票在23日大涨20%，6个交易日累计上涨超54%。

然而，在热潮当中，还要看到机器人行业还有很多问题要克服。就在大会上，刚刚发布的宇树机器人新品H2-X功夫传奇，在尝试侧空翻时，一条小腿从连接处脱落，机器人也当场摔倒，不免尴尬。

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预测再提前

宇树成立十年，第一次把生态合作伙伴请到一张桌子上。

不过，10月22日这场大会的真正主角不是哪款产品，而是王兴兴那段题为《相信，尽可能相信AI》的演讲。他把过去半年反复讲的一个判断又往前推了一格。

8月的世界机器人大会上，他说具身智能的“ChatGPT时刻”快则2-3年、慢则5-10年。两个月后，他把时间窗口调到了“未来1-2年，慢一点也就是2-3年之内”，理由是GPT6发布之后宇树做了大量机器人侧测试，物理AI已经看到被击穿的苗头。

信心来自哪里？王兴兴给的是一条有点自嘲的逻辑链。他回忆过去十几年自己犯的最大错误，就是对AI相信得不够、不够坚定，如果拿五年前、十年前自己对AI的相信程度做基准放到今天，他对AI的预期可以直接再翻十倍。他甚至说，早几年在宇树内部年会上反复提醒同事要重点关注头部AI公司，真抓住了那条主线的话，不少人的个人财富可能已经增长十倍甚至几十倍。

这样的表态，落到资本市场是直接的。23日宇树科技股价大涨20%，6个交易日累计上涨超54%。

不过，股价兑现的是预期，产业兑现的是另外一些东西。

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瓶颈在哪里

王兴兴在演讲里其实把最难的题说得很具体：当前最大的瓶颈，是AI模型的输入输出与真实物理世界、真实机器人之间的对齐难题。

纯语言大模型运行在数字向量空间，输入输出可逆，几乎没有损耗。放到物理世界完全不一样，传感器有误差，电机、执行器动作本身就有偏差，抓取、操作物体时一点点微小误差不断累积，最后直接造成任务失败。

同一个模型在固定场景充分训练之后，成功率几乎接近100%，换一个环境、换一个没见过的物体，成功率立刻断崖式下跌。规划、导航层面的问题某种意义上已经解决得不错，最难啃的是机器人和物体发生物理接触之后那一段。

在和姚明对谈时，王兴兴说，机器人现在全身动作已经能做得比较复杂，但手指灵活性、精细控球能力还不够；如果哪天机器人能流畅打好篮球，意味着它手部操作能力上来了，做拧螺丝、整理物品这类精细任务也会同步提升。

机器人格斗则是两头测试，一头测碰撞之后整机可靠性会不会坏，一头测连续高强度运动下控制稳不稳。谈到预判对手，王兴兴说理论上机器人可以预判对方的预判，但“现在大部分机器人动作还偏向条件反射，高阶博弈预判能力还很有限”。

甚至连看起来最接近生活常识的场景也过不去。姚明举了桌上杯子被碰掉、人能在落地前伸手接住的例子，王兴兴的回答很直接：这种毫秒级反应场景没有时间留给大模型慢慢思考规划，考验的是底层实时运动控制，模型会规划，但到最后接触、快速响应、微小误差修正，很难稳定。

所以宇树机器人侧空翻摔倒的插曲，值得多看一眼。

出事的是宇树科技10月21日刚发布的H2-X人形机器人，官方命名为“H2-X 功夫传奇 守护”，宣传视频里它能踢凹汽车车门、徒手抬起汽车，从约4米高台跃下完成空翻，主打安保与应急救援场景，最长续航约8小时。

而在大会现场，这台白色机器人尝试侧空翻落地时失去平衡，侧摔在地，一条机械小腿从连接处脱落，掉在一旁的黑色地垫上。

全身动作、爆发力、极限空翻，是宇树最擅长展示的部分；而这次掉下来的，偏偏是小腿这个连接与承力的环节。这不是要把一次演示事故上升成对宇树技术路线的否定，只是它恰好落在王兴兴自己划出的那条最难的区间里：真正决定机器人能不能干活的，不是它能翻多高，而是它在陌生环境里和物体发生接触时稳不稳、扛不扛得住。

03

宇树“有所为有所不为”

明确了难在哪儿，宇树的选择其实也就清楚了。

在基础模型这件事上，王兴兴说得很坦白：宇树毕竟还是一家比较新的公司，如果直接去跟全球最顶尖多模态大模型厂商做一模一样的基础大模型，这不现实，宇树会自研，同时也会积极和国内外头部大模型公司深度合作。现场给大家看的demo，就是直接把GPT6接到宇树机器人上，没有针对任务做专门前置训练，机器人就可以独立完成洗笔、换颜料、在围棋棋盘上精准落子这类任务。

宇树最核心的长板依然是机器人本体、硬件和大规模制造。

G1人形机器人2024年5月发布，到现在累计下线大约1-2万台，是目前全球单一型号出货量最大的人形机器人。王兴兴说，现在年产几万台机器人、几十万个关节电机，在他看来远远不够，机器人要真正普及，最终要走向年产千万台级别的产能；而未来行业最重要的几件事里，排在第一位的不是模型，而是硬件大规模制造能力，其次是物理AI模型、算力集群和芯片相关供应链。

财务上的数字能看出这种“重硬件”路线的成色。

宇树科技2022-2025年收入从1.23亿元增长至16.99亿元，年复合增长率140.00%，2024年归母净利润扭亏，2025年实现2.78亿元、同比增长191.40%；公司2026年8月在科创板挂牌上市。报告还提到，宇树募投的智能机器人模型研发项目计划投入20.22亿元，约占募集资金总额的48.13%。市场规模上，高工机器人产业研究所的数据显示，2025年全球人形机器人出货量1.88万台、市场规模突破38亿元，预计2026年出货量有望突破9万台，到2030年全球销量有望突破67万台、市场规模冲击1000亿元。

落地节奏上，王兴兴的判断是商业服务场景会跑在前面，比家庭场景、纯工业场景来得更快。整条赛道竞争“一定会非常惨烈”，这是他本人的原话。

回到开头那个问题。宇树爱秀功夫，是因为在没有活干之前，功夫就是它给自己出的考卷：走不走得稳、能不能控住球、扛不扛得住碰撞，这些能力不靠实验室里摆出来的任务量堆积，只能靠一次次极限动作逼出来。

但考卷和答案之间还隔着两道坎。一道是王兴兴自己反复讲的“模型与物理世界对齐”，机器人在陌生场景里的成功率能不能从断崖式下跌爬回来；另一道是硬件能不能扛住千万台级别的量产，把演示视频里的爆发力变成流水线上的良率。

王兴兴的时间线其实比任何一份行业报告都长：2009年他刚上大一，做出来的第一台机器人就是双足人形，当年计算机课程的小论文观点就是神经网络规模越大、能力越强，理由很朴素——人脑比很多动物的大脑更大，所以人类更聪明；2016年是AlphaGo，2022年底是ChatGPT，也正是ChatGPT浪潮，推动宇树在2023年正式全力投入人形机器人赛道。

他说：“数字世界的AI革命，已经走完一轮波澜壮阔的旅程。而物理世界的AI革命，才刚刚开始。”

前景确实美好，但竞争也非常激烈。王兴兴说：“当下我每天都有一种强烈的感受，非常害怕浪费每一天。”