宇树科技王兴兴：人形机器人技术瓶颈在“脑”不在“身”

在2025年世界机器人大会主论坛上，宇树科技创始人王兴兴做了《机器人产业规模化的机遇与挑战》的演讲

一、硬件非瓶颈，具身智能大模型成最大短板​

王兴兴指出：​当前限制人形机器人大规模应用的核心并非硬件，而是具身智能大模型（Embodied AI）尚未达到突破临界点。他比喻道：“这类似于语言模型在ChatGPT诞生前的状态——技术路线明确，但无人实现质变。”尽管硬件仍需优化规模、成本与可靠性，但真正阻碍落地的“卡脖子”难题是机器人的“大脑”能力不足

​二、从春晚表演到技术攻坚：舞蹈背后的AI进化​

今年央视春晚上，宇树人形机器人以16台机组全自动变队形表演扭秧歌惊艳全场。王兴兴透露，张艺谋导演提出的“转手绢”“抛手绢”动作需求，技术上最大的挑战并非单机舞蹈（已于2024年上半年突破），而是多机协同的自主调度系统​：

• • 音乐启动后，机器人自主完成队形变换、走位与动作执行，全程无法人为干预；
  • 近期舞蹈动作更“丝滑”，源于新型运动控制算法的加持。
    这一表演成为中国科技与文化融合的符号，但王兴兴强调：“娱乐展示只是阶段目标，终极使命是解放生产力。”

​三、技术落地路径：表演是跳板，干活是终局​

针对业界对机器人“只表演不干活”的质疑，王兴兴回应：

“技术进步需要时间。当下让机器人进家庭、工厂大规模创造价值仍不现实，但运动与表演场景已验证基础能力。就像早期电脑缺乏图形界面，需等待生态成熟。”他提出分阶段推进策略：

1. 1. 短期​：通过表演、格斗等动态展示积累技术数据，降低公众使用门槛；
   2. ​长期​：攻克通用场景任务能力，实现工业操作、家庭服务等真实价值产出。

​四、突破临界点预测：1-5年迎来“ChatGPT时刻”​​

王兴兴对技术突破时间表给出明确判断：

• • 快则1-3年​：若端到端大模型研发成功，可实现“场馆内机器人自由行走并执行指令”；
  • 迟则3-5年​：需解决数据与实物的对齐难题——当前具身智能领域依赖海量数据训练，但仿真数据与实体机器人的动作偏差仍较大。理想路径是“以少量数据训练高泛化模型”，而非堆砌低效数据