一句话看懂：宇树科技创始人王兴兴在2026世界机器人大会上披露，公司正推进物理AI模型的自进化研究，尝试让大模型自动搜索学术论文并生成机器人控制代码，以此缩短机器人开发迭代周期。
事件核心：发生了什么
在2026世界机器人大会主论坛上，宇树科技创始人兼董事长王兴兴透露了公司在物理AI方向的最新预研进展。根据其表述，宇树正推动机器人模型实现“自进化”，核心路径是将前沿AI大模型作为基础，配合自定义规则、经验框架与约束工具，让模型自主检索最新学术论文、开源方案并生成机器人控制代码，再通过模型评估和人工审核完成验证。
这一闭环训练系统不仅依赖模型自身能力的提升，也会把仿真数据、真实世界数据和人类行为数据纳入训练过程。王兴兴认为，随着机器人部署规模扩大，测试数据和评估指标的持续积累，将显著提升机器人的开发与迭代效率。
大会现场，宇树展示了从单体智能向群体智能演进的成果：多台人形机器人、四足机器人和轮足机器人基于自研AI群体控制系统完成了集群协作，同时发布了载人外骨骼GD01。
为什么重要
这一动向的核心信号在于，机器人公司开始把“模型自进化”作为降低研发成本的关键手段。传统机器人控制代码依赖工程师手工编写，调试周期长且场景适配成本高。如果大模型能自动生成并验证控制代码，意味着机器人厂商的技术壁垒可能从“工程实现”转向“数据闭环与模型能力”，这会深刻影响整个具身智能赛道的竞争逻辑。
王兴兴同时给出了一个值得行业参考的判断：他把“具身智能的ChatGPT时刻”定义为机器人在陌生环境中仅靠语音指令就能完成约80%的任务。目前行业距此仍有距离，主要瓶颈是泛化能力不足，尤其在厘米或毫米级的精细操作中，机器人难以有效修正触觉误差。他认为这一突破可能在2到3年内出现，也可能需要5到10年。
对用户/开发者/创作者的影响
对机器人领域的开发者而言，如果宇树的自进化系统走向成熟，未来的开发工作可能从“写代码”转向“定义规则与审核输出”，这会降低机器人应用开发的门槛，但也对开发者理解AI模型边界提出了更高要求。
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对企业采购方来说，机器人集群协作和载人外骨骼的落地，可能意味着工业场景与物流场景中，多机协同和人机协同的采购选项正在变多。不过目前这些能力更多处于展示与预研阶段，距离规模化商业应用仍需观察。
对关注AI投资的人而言，王兴兴给出的时间窗口（2-3年甚至5-10年）是一个相对克制的预期，也提示具身智能的商业化不会一蹴而就，技术验证和数据积累仍是长期主线。
值得关注的后续
目前公开信息显示，宇树的自进化模型仍处于预研阶段。后续可以观察三点：一是自动生成的机器人控制代码能否在真实场景中稳定复现，而不只是在演示中成立；二是宇树上市后是否会披露与自进化系统相关的研发投入或阶段性数据；三是其他机器人厂商是否会跟进类似的大模型辅助开发路线，从而在行业内形成新的技术标准。
来源：AIbase
