银河通用机器人创始人王鹤： 2028 年，具身智能的 “ChatGPT 时刻” 即将来临！

一句话看懂：在2026年世界人工智能大会上，银河通用机器人创始人王鹤预测，具身智能技术将在2028年前迎来重大突破，其性能将比肩对话式AI如ChatGPT。这一预测为机器人行业的商业化时间表提供了具体锚点，也将推动相关训练与计算需求加速爆发。

事件核心：发生了什么

7月17日，银河通用机器人创始人兼首席技术官王鹤在2026年世界人工智能大会上发表演讲。他提出，经过海量数据的全面预训练，未来的具身智能基础模型有望在未经专门训练的任务上达到70%-80%的成功率，这一水平将媲美早期数字模型在对话能力上的表现。王鹤强调，强大的预训练模型和高效的后训练范式是实现这一目标的关键，并指出数据积累速度和模型收敛趋势的加快将推动行业快速前进。

为什么重要

具身智能（Embodied Intelligence）长期面临“泛化难”的瓶颈——机器人在特定场景下表现优异，但换一个环境或任务便失效。王鹤的判断直接挑战了这一现状：如果到2028年，通用机器人能在未见过的任务中达到80%左右的成功率，意味着底层模型已经具备了类似于大语言模型的“涌现”能力，这将是具身智能从实验室走向规模化部署的拐点。对于AI行业，这同样意味着算力与数据的需求将从文本/图像扩展至物理世界的高质量交互数据，可能催生新的训练基础设施和数据集市场。

对用户/开发者/创作者的影响

对开发者：具身智能基础模型的成熟将降低机器人开发门槛。未来开发者可能不再需要针对每个动作或场景编写大量规则代码，而是通过提示或微调API即可让机器人适应新任务。这要求团队尽早熟悉预训练模型、后训练范式以及相关算力调度工具。同时，物理世界的交互数据收集、标注与管理将成为新的技术积累方向。

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对普通用户：家用机器人将可能从“执行简单家务”跃升到“参与复杂决策与执行”，例如处理突发情况、辅助老人护理等。但70%-80%的成功率意味着仍有20%-30%的失败风险，用户在实际使用中需要做好监督和干预的准备。

对创作者和企业：具身智能的普及将改变很多行业的自动化格局。例如工厂装配、仓储物流、零售服务等场景的自动化方案成本可能显著下降，但短期内训练成本与硬件投入仍将处于高位。

值得关注的后续

1. 产品落地节奏：银河通用机器人是否有具体的产品路线图或Demo在2026-2028年发布？其模型架构（如是否依托开源大模型）与训练数据集规模是否公开？
2. 竞品与生态跟进：目前国内外如特斯拉、波士顿动力、Figure AI等公司也在加注具身智能。王鹤的2028年节点是否会刺激对手加速发布类似能力或提前商用？
3. 算力与基础设施需求：若要实现大规模物理交互数据的预训练，现有云计算与边缘计算体系是否足够？是否会推动新的“具身智能云”或专用训练芯片出现？

来源：AIbase