大河财立方记者夏晨翔王鑫
8月9日，宇树科技创始人、首席执行官兼首席技术官王兴兴在2025世界机器人大会主论坛“产业发展”篇章上，以“机器人产业规模化的机遇与挑战”为题进行了主题演讲。
王兴兴介绍道，今年上半年，整个机器人行业非常火爆，加上政策支持，相关整机厂商及零部件厂商，平均每家企业至少有50%至100%的增长。这意味着需求端拉动了整个行业的发展。在海外，特斯拉、英伟达、苹果等头部企业都在持续推动机器人领域的发展。但是，外界仍有疑问，为什么人形机器人没有大规模应用？是不是硬件不够好，或者成本比较高？
对此，王兴兴表示，其实从技术层面来说，目前硬件是完全够用的。智能体机器人当下及未来最关键的挑战，还是机器人大模型或者说具身智能完全不够用，进而限制大规模应用。
他分析称，目前的智能体AI应用，类似于ChatGPT发布前的1至3年时间，业界已经发现了类似的方向以及技术路线，但是还没人把它做出来。
而智能体AI应用的临界点应当达到什么程度？
“如果哪一天我们把一个人形机器人带到完全陌生的会场，给它下达指令把一瓶水带给某个观众，它可以流畅地完成，或者说要求它把一个完全没有见过的房间整理一下，它能够自己完成，那就差不多达到了临界点。”他表示。
他说，如果快的话，未来的1到3年内还是很有可能实现的。最慢的话估计3到5年也很大概率会实现，但是现在确实还没有达到这个效果。
那么智能体AI应用之所以没有达到这个效果，究竟是模型问题还是数据问题？
王兴兴表示：“我感觉目前全球范围内，大家对于机器人数据问题的关注度有点太高了，其实现在最大的问题反而是模型。”
他解释称，目前具身智能和机器人的模型架构不够好，也不够统一。在大语言模型领域，当有了足够多、足够好的数据时，就能把模型训练得越来越好。但是在具身智能领域，会发现很多情况下，数据采集后反而无法很好利用。
“所以我认为，模型本身是最重要的，在未来2到5年，智能机器人技术的重心之一应该是模型统一，推动端到端的具身智能AI大模型架构。”王兴兴表示。
其次，人形机器人未来想要实现大规模应用，还需要更低成本、更高寿命的硬件以及超大批量的制造。
他举例称，在汽车行业，生产一辆汽车的工程量是非常大的，需要生产很多硬件。机器人行业未来生产制造一旦形成规模，同样会面临非常大的工程量挑战。
此外，则是低成本、大规模的算力。
“在人形机器人，或者说移动机器人本体上，其实没办法直接部署很大规模的算力，因为它的尺寸、电池是有限制的，但是未来对于大规模算力的需求肯定是毋庸置疑的，而且应该是分布式的算力。”王兴兴表示。
他认为，人形机器人对于通讯延迟的要求比较高，未来工业领域在大规模应用时，使用分布式的服务器，可以使所有机器人直接连接工厂的局部服务器，提高安全性，降低延迟。
“未来一个小区里，每家每户都有机器人的时候，同样可以在一个区域建立分布式的集群算力中心，保障安全性，降低延迟。所以，分布式算力在未来也将是一个非常重要的领域。”他说。
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