中國機器人製造商宇樹科技（Unitree）創辦人王興興10月22日在杭州舉行的2026世界物理AI大會暨宇樹合作夥伴生態大會上，提出一個引人注目的預測：具身智能最快明年就可能迎來類似ChatGPT問世的重大突破。他甚至認為，物理人工智能已經出現技術瓶頸即將被突破的跡象。 王興興在現場展示使用GPT-6模型訓練機器人的影片，機器人據稱能在零訓練的情況下完成繪畫、路徑規劃與導航等任務。這些展示讓外界看見模型泛化能力的潛力，也讓「機器人版ChatGPT」不再只是遙遠的產業想像。 但王興興同時警告，未來產業競爭將「非常慘烈」。這句話揭示了另一個現實：即使技術突破真的即將到來，也不代表所有機器人企業都能成為贏家。真正的競賽，將從誰能展示更驚豔的機器人，轉向誰能把AI能力轉化為可複製、可量產、可持續創造商業價值的實體勞動力。 從ChatGPT到機器人：下一個AI轉折點，為何可能更具顛覆性？ 2022年底ChatGPT問世，改變了大眾對人工智慧的認知。過去被視為專業門檻的文字生成、程式撰寫、資料分析與知識問答，開始透過自然語言介面進入日常生活。其關鍵不只是模型變得更聰明，而是AI的能力突然變得容易使用，應用場景也隨之擴張。 然而，王興興自己也承認，當前最大技術瓶頸並未消失：如何讓AI模型的輸入輸出與真實物理世界精準對應。機器人在固定場景或規劃、導航上已表現不錯，但一旦面對從未接觸過的物品，抓取成功率就可能大幅下滑。問題出在「最後幾公分甚至幾毫米」——視覺判定看似成功，執行器與傳感器的微小偏差卻足以讓任務失敗。 北京中關村論壇展示人形機器人。（美聯社） 宇樹的解方是讓模型「自我進化」：由AI自行寫程式、採集數據、在測試環境反覆訓練，人類只需偶爾給回饋。「人只需要偶爾推一把、打個勾、給個反饋，模型再根據這個反饋重新迭代。」王興興期待，這種方式能讓宇樹在2027或2028年實現AI模型與機器人技術在物理層面的真正融合。 談及產業未來，王興興點出三個關鍵競爭力：機器人硬體的大規模生產能力、物理AI模型的研發與應用，以及超大規模算力伺服器與晶片製造能力。他直言，數據、算力、能源與礦產資源也將愈發重要。目前宇樹一年產能僅數萬台，距離「千萬台級」普及「還遠遠不夠」。 這番話放在全球脈絡下格外刺眼。美國科技巨頭如輝達（NVIDIA）、特斯拉正積極布局物理AI，輝達創辦人黃仁勳多次強調「下一波浪潮是物理AI」，馬斯克甚至預言未來地球上人形機器人數量可能超過人類。 硬體、算力、晶片，還有數據與能源，樂觀時間表與產業落地的落差 中國業者雖在硬體成本與量產上具優勢，但在先進晶片、超大規模算力與基礎模型生態上，仍面臨明顯落差。王興興警告「競爭非常慘烈」，與其說是危機意識，不如說是對現實的直視。 GPT-6等模型的快速迭代，確實讓機器人在任務規劃與零樣本執行上出現質變跡象。但他設定的「ChatGPT時刻」標準相當嚴格：把一台機器人帶進陌生環境（例如從未去過的家庭），僅靠語音或文字指令就能完成約80%的主要任務。這個門檻一旦跨越，產業才可能迎來真正的臨界爆發。 問題在於，從「展示成功」到「穩定可用」，再到「大規模進入家庭或工廠」，中間仍有漫長距離。王興興自己也承認，技術突破擴散到普通人生活，可能還需要五到十年；商業服務場景（飯店、餐飲、導覽）容錯空間較大，會比家庭與工業場景更早落地。
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