对于宇树科技而言，制造和部署上千台甚至上万台机器人采集数据，并不是最困难的事情。如何充分利用这些数据训练AI模型，是眼下需要解决的问题。
11月4日，在2026年世界互联网大会乌镇峰会“互联网企业家论坛”上，宇树科技创始人王兴兴谈及机器人行业的技术突破时表示，目前包括宇树在内，机器人数据的利用率仍然偏低，大量数据没有得到充分利用。他认为，随着物理AI模型实现自进化，机器人有望提高数据利用效率，加快技术迭代。
“对我们来说，要生产制造、部署千台或者万台机器人去测试采集数据，某种意义上是件成本很低、比较容易的事情。”王兴兴表示，目前公司机器人数据利用率有点低，“大量的数据被浪费掉了，没有很好地把AI模型用起来。”
他介绍，某种意义上头部大模型公司内部已经实现了自进化，即让AI模型自己采集数据、自己训练、自己迭代，人类少量参与打分，整个循环已经建立起来了。
但这方面在机器人领域还是比较少见。他表示，这套逻辑在于让AI模型去写代码、在仿真环境中训练，之后再部署到机器人上测试，测试结束可由让人类打分或者机器人打分。随后，再把这些结果反馈给AI模型，让其重新修改程序并进行训练。
这套流程中，人类主要发挥哪些价值？
“到现在为止，我觉得人类最大的价值在于‘打分’，评价一下AI模型做得好不好，或者设置一些目标让AI去实现。”王兴兴还提到，AI模型越来越强之后，也将学会人类的评价指标和偏好。目前，在视频模型领域，这种效果是比较直观的。王兴兴认为，随着模型自进化迭代以后，其对数据的利用率也会高很多。
对于机器人行业的突破时间，王兴兴给出了相对乐观的判断。他表示，2027年很大概率会成为机器人行业或机器人模型发展的一个临界点。
王兴兴提到，具身智能的“GPT时刻”，是机器人能够在约80%的陌生场景中，通过语音指令完成约80%的任务。他此次表示，全球顶尖模型距离这一目标已经非常接近，但仍存在关键技术障碍。
这一障碍被他称为“最后几个毫米的问题”。
他解释称，目前顶尖多模态模型已经具备较强的空间理解和任务规划能力，机器人经过充分训练后，在固定工位执行单一任务，成功率可以接近100%，但作业效率仍有待提升。对于抓取、搬运等任务，模型也已能取得较高成功率，但在手机拆装、穿针引线等需要精细操作的场景中，成功率仍然相对较低。
“AI模型对物理世界的接触这部分做得不是特别好，也就是AI模型的输入输出和真实世界的对齐还是差了一点。”王兴兴认为，机器人对物理世界的接触、触觉等信息仍缺乏足够准确的理解，而这恰恰是完成复杂操作的关键。他预计，这类问题有望在未来一至三年得到解决。
不过，王兴兴的这些判断仍属于对技术进展的预测。固定工位上的高任务成功率，并不意味着机器人已经具备跨场景工作的通用能力，模型自进化机制也仍需进一步验证。
在技术突破预期之外，宇树的资本市场表现同样受到关注。11月4日，宇树科技（688836.SH）股价盘中一度上涨超过8%，股价超过源杰科技，位居A股股价第四。
对于这家已经实现机器人规模化制造的企业而言，下一阶段的竞争不仅在于生产多少台机器人，更在于能否让模型充分利用数据，使机器人从完成特定动作，走向在更多陌生场景中自主完成任务。
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胡淑娟
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