宇树科技创始人、董事长 王兴兴
出品｜搜狐科技
作者｜郑松毅
编辑 | 杨 锦
王兴兴近期露脸算得上过频了。
从10月到现在，宇树科技创始人、董事长王兴兴比多数科技圈“名人”都更忙着赶场。
工博会、世界互联网大会、进博会、再到世界浙商大会，王兴兴接连走到台前输出观点。小红书、视频号等社媒平台铺满了他的演讲切片、路人视角的偶遇快照。
在这些公开场合，王兴兴多次抛出一个判断：具身智能距离实现“GPT时刻”只差最后几毫米，2027年很大概率会成为机器人行业发展的一个临界点。
他将机器人的“GPT时刻”定义为：在80%的陌生场景下，接收自然语言指令，独立完成80%的任务。在他看来，头部具身模型已无限接近这条线。
王兴兴认为，当前瓶颈在于模型与物理世界之间那道微小却顽固的鸿沟——大模型看似规划逻辑通顺，一旦落到末端接触、精细操作等物理世界层面的问题就立马束手无策，导致机器人无法根据人类指令，稳定完成工作任务。
对此，王兴兴给出的判断是1-2年内有望解决，海内外不少团队已经着手作业。
这套说辞听起来是行业标志性的乐观预判，但也有不少从业者读出来的情绪并不昂扬。
业内有声音认为，频繁站台、反复强调临界点的背后，更像在叙述赛道走到一个尴尬节点上的集体焦虑。
此外，行业内部争议依然很大，不少声音认为毫米级触觉感知、环境泛化是更高一个量级的工程问题。哪怕模型能力进步，硬件层面的问题，仍需海量真机试错去攻克，很难简单用1-2年的周期去兑现。
赛道上也正发生着清晰转向：机器人本体厂商和模型厂商，已经从早年各干各的，逐步走向联手研发。宇树与DeepSeek的绑定正是这股趋势里最受关注的样本。
行业投资分析师张彪（化名）告诉搜狐科技，“眼下具身智能赛道热度退潮明显，融资门槛不断抬升，投资人不再轻信Demo叙事，转而看重商业化潜力。当下行业真正的主线，是如何在融资寒冬里，找到法子扛住最难的工程周期。”
从泼冷水的技术派，到讲述临界点的布道师
熟悉王兴兴的人，不难察觉到他这几年对外的表达风格发生了变化。
可以说，是从“极度克制”向“激情亢奋”转变。
2024年的机器人大会（WRC）上，王兴兴曾非常直接地给行业“泼冷水”，直言大语言模型（LLM）缺乏与物理世界连接，如同“活在梦里”。
台上他聊的尽是零部件、本体可靠性等枯燥细节，强调希望大家给机器人行业多些耐心，有些工程上的难题解决起来并不容易。
那时的王兴兴，像是一位性格保守的学霸，在浮躁的淘金潮里不管外界吹得有多热闹，只顾低头钻研难题。
随着近两年在春晚爆火、“天价IPO”出圈，宇树科技在业内越发有名气，王兴兴也似乎更悟到市场想听什么。
最近再见王兴兴，他忙着出席各类大会，罕见地接受媒体采访，聊的尽是具身行业的“GPT时刻”、认错没意识到AI发展如此之快、未来应用的乐观预期......
暂且不论这些判断能否兑现，这种态度转向，恐怕难以撇清资本市场的裹挟。
一段时间内，数万人在社媒平台转发评论着宇树上市敲钟时王兴兴的“冷面表情包”，还有近期他倚在首都国际机场摆渡车车厢时的倦态。
甚至有网友留意到，他的头顶已经冒出几缕白发，眉头紧锁。
或许，所谓具身智能的“GPT时刻”，远没有那么容易到来，这条路的陡峭程度，王兴兴再清楚不过。
“大脑”和“躯体”的结合，没想象般顺滑
言归正传，王兴兴强调的棘手问题——模型与物理世界的鸿沟，其实一直存在但仍未解决。
时间倒回AI大模型爆发之前，模型厂商和机器人本体厂商基本是两条互不相干的赛道。
做AI的在数字世界训练文本、多模态模型；做机器人的埋头打磨动力学、整机稳定性。双方业务目标、评价体系完全割裂。
融资也是两套独立的逻辑，AI看模型参数与评测指标，硬件看供应链和运动能力。
直到2023年RT-2验证VLA视觉语言动作范式之后，赛道边界被瞬间打破，一股狂热席卷而来。
做模型的开始想要造本体，拿到物理交互数据，补齐sim2real短板。做本体的也不甘心只做铁壳，害怕被上游模型卡脖子。于是纷纷开始扩招组建团队，从模型到本体“全栈自研”的叙事由此开篇。
特斯拉Optimus正是这条路线上的标杆。
但很快，高昂的算力成本、人才缺口、模型迭代速度与硬件调试节奏不一，多重压力压垮了不少团队的全栈幻想。
越来越多人意识到，这场游戏不是谁都“烧”得起。
也就是在这个阶段，宇树、智元、傅利叶、乐聚等国内本体厂商，一边快速迭代人形样机，一边开始寻找模型伙伴。
今年8月，王兴兴在科创板IPO路演中确认，宇树与DeepSeek双方已签署《战略合作备忘录》，宣布在通用人工智能、高性能通用机器人和AI大模型三大方向深度合作。
从打法看，宇树聚焦本体与轻量运动控制小脑的自研，通用大模型层面，和DeepSeek达成深度优先合作。
外界普遍认为，这套合作逻辑算得上是最优解。张彪却认为，“合作模式的红利也没有想象中般好兑现。”
“很多人以为，只要本体接上一个不错的模型，机器人泛化能力就能自动跃升。但现实是，模型和硬件的适配成本极高，需要持续投入大量真机数据、对齐调优。”张彪表示。
“模型厂商是否愿意开放底层权重，本体厂商又是否愿意把自己最核心的场景数据无保留交出，也是绕不开的问题。”张彪说。
资本耐心收缩，赛道进入生存考验期
技术发展需要周期，但显然资本市场没那么有耐心，行业寒冬也比想象来的更早。
据IT桔子，10月国内具身智能赛道融资事件跌至33起，总额101.05亿元，较6月高点（55起、308.92亿元）交易数量近乎腰斩。
近一年来，多家曾经拿到知名机构投资的具身企业陆续传出裁员、收缩、停工乃至破产清算消息。
盈合机器人、深兰机器人先后进入破产程序，达闼机器人长期深陷裁员、欠薪与供应链纠纷，还有无境动力等初创项目在高调披露融资与意向订单之后，短短数月便资金链断裂、项目停摆，欠薪近800万元。
就连背靠大厂资源的一星机器人（由吉利董事长李书福之子李星星实际控制），也没能跑通商业化闭环，团队提前解散。
美国硅谷也同样在经历洗牌，当年非常火的开源人形机器人初创K-Scale Labs，融资失败现金耗尽，创始人公开写信解散团队，卡在样机到商业化之间的 “死亡谷”。
今年下半年，包括张彪在内的多位具身行业投资人告诉搜狐科技，“如今的具身智能融资市场，已经明显降温。早期只要拿出样机就能拿到大额融资的时代过去了。”
投资人的提问清单开始变得现实：除了实验室演示，稳定付费的场景在哪里？机器人成本什么时候降到可商用区间？真实的复购订单有多少？
单纯的技术理想，已经很难说服资本继续加注。这也从某种程度解释了，为什么王兴兴近期高频出现在各大论坛。
一方面，他提出的“最后几毫米”是一个精准的技术命题，抓住了当前具身智能最核心的工程卡点。
另一方面，在行业融资收紧的环境下，头部创始人持续对外输出清晰的技术路线、给出时间预期，本身也是在给市场打“强心剂”。
具身赛道不是不再被看好，而是已经进入一个“没有持续正向预期，就很难拿到弹药”的阶段。
眼下行业路线分化还在继续，只是分化的底色已经从“谁能更快跑通全栈”，变成“谁能先活下来”。
所谓“只差最后几毫米”，听起来很近，走起来却还远。
那条由技术卡点、资本耐心、商业化路径共同汇聚出的一道坎，能不能跨过去，什么时候跨过去，还没人能给出笃定答案。
运营编辑 | 曹倩 审核｜孟莎莎
