宇树科技的股价又创新低了。

10 月 12 日盘中最低砸到 419.21 元，上市以来新低。较首日开盘价 1100 元，回撤超过 60%。总市值从 4500 亿元缩水到约 1700 亿元。

就在 10 月初，摩根大通给了 " 减持 " 评级。注意，不是看空公司，是看空股价。

但有意思的是，二级市场用脚投票的同时，创始人王兴兴反而越来越笃定。

10 月 12 日工博会深度对话，他说 GPT-6 部署到机器人上测试效果不错，具身智能临界点快的话一两年内就可能到来。明年 GPT-7 出来，可能直接把具身智能问题打穿。

他甚至说，过去十几年犯的最大错误，就是对 AI 还不够相信。

股价跌了六成，创始人不慌了。

这中间的认知差，到底在哪？

说白了，王兴兴现在盯着的，根本不是股价。

9 月 23 日数贸会上，他说得很直接：现在行业最大的瓶颈，不是电机、减速器、关节这些硬件，而是 AI 模型输入输出和真实物理世界之间的精准匹配不足。

大语言模型跑在数字空间里，文字进文字出，偏差很小，几乎没有物理损失。

眼睛看到的东西要传给大脑决策，大脑再指挥电机执行。每一步都会产生偏差，偏差还会不断累积。

你让大模型写篇文章，它不会写错字。但你让机器人去抓一个形状不规则的杯子，角度差两度，力控差一牛，可能就抓空了，或者直接捏碎。

这还不是宇树一家的问题，是整个行业都卡在这。

有数据显示，截至 2026 年初，全球合规可用的机器人操作数据只有约 50 万小时，数据缺口超过 99%。

一个简单的搬运动作，传统强化学习就需要近万条样本。涉及视觉、触觉、动作三模态，加上硬件绑定，模型越大越脆弱。

主流 VLA 视觉语言动作模型，在实验室演示都挺好。一到工厂，面对陌生物料、来料偏差、环境变化，就掉链子。

所以机器人日租价格跌破 300 元，不是硬件产能过剩。

是机器人在真实场景里干不了太多活，只能表演跳舞。

需求端撑不起供给端。

王兴兴现在把赌注押在大模型进步上。

GPT-6 效果不错，他等着 GPT-7 来打穿。

这个判断的逻辑是：大模型能力提升，会自动缩小数字空间和物理世界之间的鸿沟。泛化性问题，不需要机器人公司自己从零解决。基础模型迭代会把通用能力送过来。

但泛化性和效率，还是两道坎。

王兴兴在工博会上也承认，目前要大规模应用，泛化性和效率都还要继续提高。

泛化性，就是机器人能不能在陌生环境里，面对陌生物体完成任务。

现在的机器人，在实验室特定场景下表现很好。换个工厂，换一批物料，就要重新调试、重新训练。调试周期动辄数周，对柔性产线来说成本太高。

王兴兴提过一个临界点标准：机器人能在 80% 的陌生场景中，通过语音完成 80% 的任务，行业才会爆发。

效率问题也制约应用场景。

现在一台机器人要配一个人值守，3 台配 1 人都做不到。

商业服务场景比工业落地快一点，本质上是因为服务场景容错率更高、对精度要求没那么苛刻。但不管哪个场景，ROI 算不过来，客户就不会大规模买单。

王兴兴的信心，来自大模型迭代速度。

每隔一两个月就有大更新，一两年内临界点可能到来。

但他也留了后路。他说的是 " 相对快的话甚至可能一两年 "，不是一定一两年。

行业里更审慎的声音认为，现在可能连 GPT 阶段都没到，还在 Bert 和 GPT 之间的路线选择阶段。

那为什么王兴兴不慌？

因为二级市场看的是业绩。

宇树 2026 年上半年净利润同比下滑 955%。2025 年营收 30 多亿元，对应 1700 亿市值，PE 超过 300 倍。打新机构解禁出逃，融资余额从上市时持续缩水，股价从 1100 跌到 400 多，其实是估值消化。

但王兴兴看的是技术拐点。

他现在反而对 AI 的信仰与日俱增，说很多人还没有充分使用或拥抱 AI。9 月数贸会他就说过，具身智能赛道会迎来专属的 ChatGPT 时刻。那时候全球企业和各国资源会集中涌入。

如果 GPT-7 真能在明年把具身智能问题打穿，现在的估值和股价，都不是终局。

这是两个时间维度的错位。

投资者看的是下个季度的营收和利润。王兴兴看的是一两年后的产业拐点。

硬件已经是宇树的强项，四足机器人 G1、H1 出货量行业领先。如果软件大模型这一关，真的由 OpenAI 这类基础模型公司帮他打通，宇树作为硬件出货量最大的玩家，会直接受益。

但这个 " 如果 "，现在还是如果。

大模型能不能解决物理世界的偏差累积？数据缺口怎么补上？工业场景 ROI 什么时候能算平？

这三个问题，任何一个卡壳，临界点都会后延。

王兴兴可以等 GPT-7。

二级市场的投资者，不一定等得起。

股价反映的是当下的业绩和不确定性。王兴兴的信心，来自未来的技术判断。

两边都没错，只是时间刻度不一样。

阅读提示：本文仅为公开信息梳理与个人观点，不构成任何投资建议。文中涉及的数据和事实，请以监管部门、交易所和公司公告为准。