每日经济新闻 5小时前
宇树科技上市后王兴兴演讲首秀!介绍自家产品、讲世界模型,公司股价截至上午收盘跌超16%
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8 月 20 日,前一日还在上市敲钟的宇树科技创始人王兴兴,站上了 "2026 世界机器人大会 " 的演讲台,这也是他在公司上市后首次公开露面。十几分钟的演讲里,王兴兴将近一半的时间用在了介绍公司产品、模型研发进展等方面。

谈到机器人产业当前的痛点,王兴兴称,目前全世界范围内,制约机器人真正走进生活、走进家庭的最大瓶颈是具身智能的泛化能力还不太够。将时间线拉长来看,具身智能要进入 "GPT 时刻 ",最大的瓶颈是目前的 AI 模型输入与输出和机器人之间的对齐程度不够。

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图片来源:直播截图

谈机器人训练:真人数据更多也更重要

和昨天(8 月 19 日)穿西装、戴红围巾的形象完全不同,今天,王兴兴又变回经常出现在镜头前的样子:一件白衬衫,一副黑框眼镜。

演讲的上半程里,王兴兴回顾了公司成立近 10 年推出的部分产品,如最初的四足机器人、2024 年推出的爆款人形机器人 G1、今年年初发布的 " 武 bot" 等。王兴兴称,公司绝大部分的 AI 团队都在做机器人,并试图推进其真正进入家庭或工厂。至于为何目前还没有大规模推广,主要原因是机器人效率和泛用性能力还不够。

" 简单来说,虽然目前机器人能做一些简单的装配,但它的效率跟人比起来还是低一些。另外,每次有新任务过来的时候要重新进行训练,效率相对更低一点。" 王兴兴称,宇树科技还是希望在技术更加泛化、机器人能力更好的情况下再进行大规模推广。  

谈及业内普遍受困的数据问题,王兴兴称,目前的机器人都是 AI 驱动的。" 有多少数据,尤其有多少高质量的数据,就有多少 AI"。他进一步指出,当前海量真人数据或互联网数据是主要的预训练数据,然后是部分真实数据。" 如果从量的角度来说,还是真人数据会更加多或更加重要一些。真人的机器采集数据也非常重要,因为我们需要把机器人真正跟物理世界进行匹配。我们希望未来真正的机器人应用落地的时候,它的动作都是完全实时生成的,而不是提前做编程的。" 王兴兴称。

几乎同一时间(8 月 20 日上午),宇树科技发布了仿生 7 轴灵巧机械臂,采用高精度七轴仿生关节,售价 9900 元起,自重 5.5 千克。据宇树科技方面介绍,双机械臂协同配合可实现物料分拣装配等任务,适配各类科研教育场景,也可探索服务机器人的应用。

值得一提的是,宇树科技的股价自开盘后一直下跌,盘中一度跌超 17%,截至 8 月 20 日上午收盘跌超 16%,报 709.4 元 / 股。部分机器人概念股也同步回调。

谈世界模型:目前 AI 模型输入和输出与机器人对齐的程度不够

演讲现场,王兴兴还谈到近期大热的世界模型。据他介绍,宇树科技在 AI 模型方面的投入一直很大,是公司目前资金和人力投入最大的方向。他还透露,宇树科技早在 2020 年初就开始探索基于视频生成的世界模型方向,但 2020 年底时的效果不是特别理想,因此搁置了一段时间,直到 2025 年才又开始大力发展。

王兴兴直言,消费者都会好奇,真正的通用机器人,人形也好,半人形也好,什么时候才能真正地走进生活、走进家庭。但全世界目前最大的瓶颈,还是具身智能的泛化能力不太够。王兴兴进一步举例称,目前很多 AI 模型若是在一个固定场景上做足够的采集训练,基本可以做到接近 100% 的成功率。但若操作的物品或环境稍有变化,成功率就会下降得非常严重。

" 我希望未来快的话,可能 2(年)到 3 年;慢的话或者 5(年)到 10 年。如果哪一天大家能看到,一台机器人(被)带到任意的一个陌生环境,(比如)带到你的家庭,它基本可以实现 80% 左右的任务,我觉得就差不多实现了具身智能的‘ GPT 时刻’,这就是未来产业临界的爆发点。"

不过,王兴兴也表示,要达到具身智能的 "GPT 时刻 ",最大的瓶颈是目前的 AI 模型输入与输出和机器人之间的对齐程度不够。" 如果你让它(机器人)移动,或者说把什么东西装配在一起,把一个物体搬到哪个位置,它(机器人)能执行任务,但最后的几厘米、几毫米的成功率,却没办法很好地跟真实世界匹配;最后一点点误差没办法很好地修正,导致成功率暴跌。"

至于为何会出现上述情况,王兴兴称,语言模型是被严格限制在一个向量空间中,因此基本不会有大的偏差。对于机器来说,每输入或输出一次都会有偏差,从而导致模型的实际泛化能力和成功率较差。

在王兴兴看来,市场在机器领域的开发方面使用 AI 的比例还是相对欠缺。随着基础模型逐月甚至逐年提升能力,用 AI 提升机器人的开发和 " 进化 " 效率是非常值得做的一件事。宇树科技预测的 " 物理 AI 机器人自进化 " 路径是:基础模型越强,自进化性能越强;多源数据规模化,驱动自进化规模效应;更多真机部署,更多数据累加,指数增长的自进化速率;技能累加扩展,走向规模化技能生态。" 我觉得未来十年,尤其在 AI 大爆发的时间(节点),机器人的进化速度已经大幅度提升了。未来发展速度可能比我预估的还会更快一点,是一个全新的起点、全新的开始。" 王兴兴称。

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