8 月宇树科创板上市次日，王兴兴给「真·ChatGPT 时刻」画的时间是几年到十年——定义是机器人能走进一个陌生家庭，只靠语音或文字就完成大部分日常任务。10 月 22 日杭州世界物理 AI 大会暨宇树合作伙伴峰会上，他把话说得更紧：物理 AI 已经出现「突破」的迹象，决定性的一步可能在一到两年内到来，最晚两到三年。
他点名的瓶颈没变：模型预测的动作要和电机、手指、不完美传感器在真实世界里实际发生的事对齐。输入输出差几厘米、几毫秒，就把编排好的表演和真正的家务分开。变的是他对曲线的判断——前沿软件实验室在某种内部意义上已经实现模型自进化，系统能自己写代码、采数据、在少量人工干预下变强；公众感受到的滞后是扩散问题，从实验室突破到日常使用，他仍然认为要五到十年。
宇树在做的准备分三层。软件上预研面向物理 AI 的「自进化 V1.0」大模型，同时推进适配自家硬件的更小模型；制造上把产能往真正大众市场的量级拉，目前 G1 已造出约一到两万台；基建上建算力底座，支撑自主开发、仿真、实机测试到反馈的闭环。他的判断是下一时代的稀缺输入不只是聪明的 demo，而是数据、算力、芯片供应、能源和矿产。
部署顺序他也强调了：先在哪类场景落地，决定后面能积累什么数据。
我觉得这套表述比单纯喊时间点诚实得多。把「模型自进化」和「扩散五到十年」拆开讲，等于承认瓶颈已经从算法挪到了数据闭环——仿真到实机的对齐误差，靠堆 demo 补不上，只能靠真实场景里跑出来的失败样本。所以对整机厂来说，谁先把机器人放进真实环境里跑够时间，谁才拿得到下一轮的门票。
原文链接：https://www.tmtpost.com/8178216.html
来源：钛媒体
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