10 月 12 日，第二十六届中国国际工业博览会在上海正式启幕。在开幕式相关环节，宇树科技董事长、总经理兼首席技术官王兴兴分享了对具身智能行业的最新判断。他提出，伴随着 AI 模型能力持续快速迭代，具身智能的技术临界点或许会早于行业此前的普遍预期，乐观情况下，这一转折点有望在一两年内出现。
王兴兴提到，GPT-6 发布之后，给整个具身智能领域从业者带来很大认知冲击。团队已经将该模型部署到多款机器人上开展多类型任务测试，实测取得了不错的效果。按照他的个人判断，技术临界点的到来节奏会超出预期。如果后续 GPT-7 顺利推出，甚至有可能直接打通具身智能领域现存的核心难题，推动行业跨越式发展。
当前机器人处于工厂试点阶段，规模化落地仍存短板
据王兴兴介绍，宇树科技连同多家同行机器人企业，已经在工厂环境落地试点项目。不过现阶段产品距离大规模商用还有明显差距，机器人的泛化能力、运行效率两大指标，还需要持续优化提升。
在他看来，这些制约规模化应用的技术难题，有望在未来几年逐步被攻克。现阶段机器人在面对多变任务时泛化不足，难以高效适配多样化工况，是行业共同面对的瓶颈。虽然试点验证已经证明机器人具备基础作业能力，但想要大批量进入生产场景，还需要持续打磨软硬件协同方案。国内外同行都在同步推进相关试验，大家共同探索落地路径。
不同场景落地节奏分化，商业服务赛道或率先跑通
谈及不同应用场景的落地节奏，王兴兴给出了差异化判断。对比来看，商业服务场景的机器人落地速度，有可能快于工业场景。而面向普通家庭的居家机器人，普及进程则会相对滞后。
回顾自身多年从业经历，王兴兴坦言，过去十几年里，他个人最大的认知误区，就是早年对人工智能技术潜力预估不足。随着大模型能力持续突破，他对于 AI 赋能机器人这件事的信心，也在逐年提升。相比工业场景严苛、标准化程度高的生产要求，商业服务场景的任务容错空间更大，场景迭代更快，更适合机器人优先完成商业化落地。
大模型成为具身智能变革核心驱动力
近几年，大语言模型的能力跃升，正在改写机器人行业的研发思路。在此之前，机器人更多依靠提前写好的程序完成固定动作，面对环境变化时适应性很差。而强大 AI 大模型赋予机器人理解环境、自主规划动作的能力，也就是具身智能的核心内涵。
行业从业者开始尝试把前沿大模型和机器人硬件结合，依靠模型理解现实环境，自主判断下一步动作。不过这条路线依旧存在大量待解决问题。模型推理成本、硬件执行精度、真实场景的稳定性，都是摆在行业面前的现实挑战。王兴兴的观点也代表了一部分行业从业者的乐观预期，认为大模型的迭代速度，会持续压缩具身智能技术成熟的周期。
行业仍需理性看待技术拐点，落地是长期工程
即便对行业前景保持乐观，王兴兴也没有回避现实约束。技术临界点的到来，并不等同于机器人立刻就能大规模走进各类场景。模型能力突破只是必要条件，还需要硬件、控制算法、成本控制等多维度配套成熟。
从工厂试点，到商业服务落地，再到走入千家万户，机器人的普及会是循序渐进的过程。工业博览会作为国内先进制造技术展示的重要平台，也集中展现了人形机器人、具身智能赛道的最新进展。未来几年，随着 AI 模型持续迭代，整个机器人行业的应用边界，有望不断拓宽。
本文由智算芯能前沿网编辑整理，转载请注明出处。