宇树王兴兴：具身智能临界点最快一两年，GPT-7或直接打穿

10月12日的第26届工博会上，宇树科技创始人王兴兴给了具身智能一个比以往更激进的时间表：技术临界点快的话一两年内就会到来，明年GPT-7出来，可能直接把具身智能问题打穿。

这不是他第一次给这个判断下注，而是今年第四次往下拨时间。回头看他一年内的口径变化很有意思——3月在亚布力还说是2到3年，8月世界机器人大会改成"快则两三年、慢则五到十年"，到了10月，直接压到一两年。每次新模型发布，他的时间表就往前提一次，这次把他往前推的，是GPT-6。

他对GPT-6的评价相当直接："我们把它放到各种机器人上做各种任务测试，效果实际上非常不错。"GPT-6靠的不是让机器人多学会几个动作，而是开始跨过一道过去的边界——它不再只负责听懂指令、拆解任务，而是能直接给机械臂输出下一步的位置、姿态和夹爪状态。钱这件事也随之压了下来：宇树从9.9万元的G1到3.99万的R1，硬是把人形机器人的门槛一路拉低。

在这段自信的判断背后，王兴兴还罕见地做了一次自我检讨，说自己过去十几年犯的最大错误，就是"对AI的相信还不太够"。他透露宇树已经在推进"物理AI自进化"体系：让大模型自己检索论文、生成控制代码、经仿真验证后部署到真机，再由AI和人工共同打分迭代。博得注意的是，他把"技术临界点"和"产业拐点"拆成了两件事——模型能力有可能被GPT-7打穿，但产品从技术可行到商业可用，还要等一个真正爆发的场景。

落地顺序上，他的判断值得关注：商业服务可能比工业更快。理由是工业场景流程固定但容错低，物料一挪位、光线一变、零件换个形态，对模型的鲁棒性就是极大考验；而餐厅端盘、零售辅助这类服务任务，对泛化性的要求反而宽容些。所以如果临界点真在一两年内到来，先起量的可能不是产线，而是导览、巡检、零售这类对效率没那么苛刻的场景——这也正是站在门口的小团队和普通人，最有机会先摸到的那道缝隙。

当然，乐观时间表不等于现实拐点。冷数据显示，行业离"大规模赚钱"还有距离：优必选上半年亏损3.39亿元，全尺寸能干活的人形机器人上半年只卖出921台；IDC口径下2026上半年全球人形出货近2.5万台里，科研教育、表演展示和政府数采仍占69%。技术时钟确实被外部大模型拨快了，但机器人最慢、最贵的那段（真机数据、物理交互、责任边界）依然要靠一个一个现场磨出来。再怎么喊打穿，也改变不了"临界点会来，但没人知道具体哪天"这件事。