在近期举办的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分享了公司在物理AI机器人领域的最新进展。他透露，团队正致力于开发能够自我进化的机器人模型，并探索利用AI大模型自动生成机器人控制代码的技术路径。这一创新方向旨在通过自定义规则框架和约束工具，使模型具备自主检索学术文献、研究报告及开源方案的能力，进而实现代码的自动化生成与优化。
王兴兴进一步解释，该系统的核心优势在于构建了一个数据驱动的闭环生态。通过整合仿真环境数据、真实场景数据以及人类操作行为数据，模型能够持续迭代升级。随着机器人部署规模的扩大，测试数据的积累和评价指标的完善将显著提升开发效率，形成"数据-模型-应用"的良性循环。他特别强调，基础模型能力的突破是推动整个系统进化的关键因素。
大会现场，宇树科技通过多机型协同演示展现了技术落地的具体成果。由人形、四足和轮足机器人组成的混合编队，依托自主研发的AI群控系统完成了复杂场景下的集群协作任务。同期亮相的载人机甲GD01凭借其灵活的运动能力，成为展区焦点。这些演示直观呈现了机器人从单体智能向群体智能、从基础运动控制向自主协同决策的演进轨迹。
针对具身智能的发展瓶颈，王兴兴指出当前最突出的挑战在于泛化能力不足。他以实际场景为例说明，当机器人在陌生环境中仅通过语音指令就能完成约80%的任务时，行业将迎来规模化应用的临界点。根据技术发展曲线预测，这一转折点可能在2-3年内出现，最迟不超过5-10年。这个判断基于对模型训练效率、数据积累速度和硬件性能提升的综合考量。
在技术细节层面，王兴兴特别提到触觉反馈的精度问题。现有模型在执行毫米级精细操作时，难以实时修正触觉感知与物理世界之间的偏差。这种累积误差导致操作稳定性下降，成为制约机器人进入复杂场景的关键因素。不过他表示，随着传感器技术的突破和多模态融合算法的优化，这类问题有望在未来几年得到系统性解决。
