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宇树创始人公开说自己信错了,四千亿市值的公司掌舵人,居然在工博会上承认看错了AI十五年!

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2009年,一个研究生自己拼出了一台双足机器人,站起来走了几步,然后他把它放下了。

他的判断是:没有商业价值,全世界都看不到希望。

这个人叫王兴兴,后来创办了宇树科技。

今年8月,宇树上市首日股价暴涨超过460%,市值一度逼近四千亿。

他放下那台机器人之后,整整十五年没有碰人形机器人。

十五年。

这不是战略失误,是他真的不信。

王兴兴2013年还在读硕士的时候,就写出了低成本四足机器人的技术方案。

2016年创业,宇树靠自研电机、减速器、控制器,把四足机器狗的价格打到波士顿动力的零头,硬生生在一个冷门赛道里撕开了口子。

这条路走得扎实,也走得很窄。

四足机器人会跑会跳,但它能干什么?

巡检、娱乐、偶尔出现在展会上。

市场是有的,天花板也是明显的。

真正让机器人有用的问题,王兴兴不是没想过。

他想过,然后搁置了,因为他认为AI的能力还撑不起来。

这个判断在2016年、2018年、2020年,大概率都是对的。

问题在于,2022年之后不对了。

ChatGPT出来之后,AI模型的能力曲线几乎垂直拉升。

不是每年进步一点,是每隔一两个月就有一个让人措手不及的版本出来。

宇树团队把GPT-6部署到机器人上做任务测试,王兴兴说效果非常不错。



他在工博会上说的那句全球AI技术几乎每隔一两个月就有较大更新,背后是他实实在在用过之后的感受,不是随口说的。

宇树的转向从2023年开始。

那年他们开始卖人形机器人,2024年推出G1,售价9.9万元。

这个价格在行业里是一个信号,比很多竞争对手低了一个量级。

2025年,人形机器人出货量突破5500台。

从放下不做到最受关注的中国人形机器人公司,王兴兴用了大概两年。

今年2月,宇树发布了自研的工业级具身大模型UnifoLM-X1-0,并在自己的工厂里完成了第一个测试:让机器人自主完成关节电机的装配。

也就是说,宇树的机器人开始参与造自己这件事。

这个测试的象征意义不小,但王兴兴说得很克制目前仍然需要人来判断动作是否符合预期、任务是否成功,人的参与比例会慢慢降低。

他没有说已经解决,他说的是方向。

10月初的工博会上,他在圆桌对话里说出了那句认错的话:过去十几年我犯的最大错误,就是对AI相信得还不太够。

语气很平,不像是表演给媒体看的,更像是跟同行说了一句实话。


一个以谨慎著称的创始人,宇树公司文化里甚至写着时刻警惕,抓核心逻辑,现在把信仰两个字给了AI。

这个转变值得认真看一下。

王兴兴在工博会上同时谈到了另一件事:机器人进工厂比很多人想象的要难。

宇树2024年就开始在汽车工厂等场景做试点,但工厂对效率和泛化性的要求是非常苛刻的,容不下太多失误。

他的判断是:商业服务场景的落地,可能会比工业场景更快,因为容错空间更大。

这个判断在行业里不是主流声音,大多数公司都在强调工业落地,因为工业场景更容易讲故事、拿订单。

王兴兴公开说服务场景可能更快,某种程度上也是在给自己的策略做注解。

宇树的优势一直在硬件。

电机自研、供应链整合、成本控制,这些能力是十年积累下来的,很难被短期复制。

但具身智能往后走,核心竞争力正在向模型、数据和算力倾斜。

王兴兴给出的应对方案是:实时计算留在机器人本体,复杂决策借助云端。

这个分法在工程上是合理的,但云端能力的建设对宇树来说仍然是一块新地。

他还在内部推物理AI自进化系统,让代码编写、模型训练、部署测试和结果反馈形成自循环,AI参与更多的开发和评价环节。


这件事目前做到什么程度,外界看不到全貌。

王兴兴说,具身智能的技术临界点快的话一两年内就有可能。

他提到如果明年GPT-7推出,可能直接把具身智能问题打穿。

这个时间表相当激进,在业内属于偏乐观的一端。

他同时承认,大规模工厂应用仍然面临泛化能力和效率的问题,两个判断并不矛盾,但放在一起说明他对这件事既有期待,也没有回避实际的障碍。

2025年央视春晚上,16台H1穿着花袄在舞台上转手绢,宇树从行业圈子里破圈进了大众视野。

这个画面和工厂落地仍面临困难这两件事,同时是真的。

十五年前他做出来的那台双足机器人,最后放在哪里了,没有公开记录。

但他现在做的这些事,算是一个迟来的回答。

至于这个回答最终能给出什么,还得看接下来两三年AI真正跑出了什么速度。

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