11月4日，世界互联网大会乌镇峰会的互联网企业家论坛上，王兴兴把具身智能的难题说得很直白——目前最大的问题，还是最后几个毫米的问题没有解决好。他也给出了时间表——明年大概率就是整个行业的临界点。仅仅两天前，山东泰安的首届CMG世界机器人登泰山大赛上，春晚同款的宇树G1蹲在地上委屈“埋头”，工作人员把它放上担架抬走，操作手因担心机器过热选择了中途退赛。一边把拐点押在2027，一边是被三千多级石阶放倒的机器人——这中间的落差，正是热搜想问的事：宇树说的“最后几毫米”，到底卡在哪。北京商报第一财经极目新闻
先把结论说透：卡的不是本体的机械加工精度，而是AI模型能不能和真实物理世界“对上”。王兴兴在乌镇表示，宇树已经把机器人本体、运动控制、执行器等硬件能力基本跑通，下一个阶段核心攻坚方向是机器人大脑，也就是具身智能大模型。这颗“大脑”卡在三处：模型对齐、物理交互数据，以及执行端的硬件欠账。36氪
“最后几毫米”是什么：舞台会翻跟头，插座插不进
这个说法是宇树上市以来口径最一致的一句。8月20日的世界机器人大会上，王兴兴的原话是：目前的机器人模型，让机器移动、分类和搬运东西整体趋势没有大问题，但最后的几厘米或者几毫米，机器人没办法很好地与真实世界匹配，最终误差没办法很好修复，导致它的成功率暴跌得非常严重。他把它翻译成一句话：机器人目前最大的瓶颈是AI模型的输入和输出对齐程度不够。科技日报浙江经视
说白了，走过去、认物体、伸出手这些大方向的步骤基本不出错，出错的是拿起杯子、插进充电器、按下开关那一瞬间的精确定位和力度收束。宇树给这件事立过一个可以检验的标准：把一台机器人带到任意一个陌生环境，它基本可以完成80%左右的任务，就差不多实现了具身智能的ChatGPT时刻，这就是产业真正的临界爆发点。21世纪经济报道
出货也不等于干活。IDC今年9月发布的数据显示，2026年上半年全球人形机器人出货量接近2.5万台，同比增长432.1%，其中科研教育、表演展示和政府数据采集中心合计占比仍达69%。卖出去的机器人，多数暂时还不在干活，在“表演”。界面新闻
第一层：模型和物理世界“对不齐”
10月22日的世界物理AI大会上，王兴兴把短板说得很精确：现有大模型在机器人规划、导航等方面已具备较强能力，但模型输入输出与真实机器人之间的对齐问题仍未解决，物理交互过程中的操作精度和成功率仍有待提高。界面新闻
为什么仿真榜单好看、现实拉胯？商汤日日新联合多所高校对宇树G1等8款实体机器人的实测发现：在仿真里，给足算力预算的大模型能把多数操作基准刷到接近满格；但同样这颗大脑，在现实中要把三脚充电插头精准插入墙壁插座，实测成功率是0%。问题不在“AI笨”：仿真器的几何包围盒一对齐就算插进去了，现实中金属插脚其实只是顶在插座边缘，再往前推会瞬间产生反向剪切力，触发关节碰撞保护。知乎
时间也不站在机器人这边。在宇树G1上，GPT-6-Astra每次API调用的推理延迟中位数高达24.84秒，完成一次“抓起毛绒玩具再放下”的简单动作足足耗费了87分钟。这是单一机构的实验数据，不宜外推成全行业标准，但它把同一个死角摆得很清楚：仿真可以无限重来，现实没有Ctrl+Z，每一次“再来一次”都是钱、热量和碎掉的杯子。知乎
第二层：数据不是从网上下载的，是机器人“长”出来的
训练机器人大脑需要融合视觉、触觉、本体感知等多模态数据，在真实物理世界进行规划、决策，需要大量的物理交互数据，这是目前行业最大的卡点。语言模型可以“吃”互联网现成的文本，具身模型只能等机器人自己动一次，数据才长一条。宇树的底牌恰恰是量：自2024年5月发布G1以来，该款机型累计生产下线超1万台。对数据问题的态度，一财在乌镇现场总结为一句话：机器人不缺数据，缺的是用好数据。36氪新华网第一财经
“用好”的方向是自进化。10月的生态大会上，宇树披露正在预研“物理AI机器人自进化V1.0”大模型，要建立一套“AI自主驱动、AI调研建模、AI训练验证、AI改进优化”的正向循环。按王兴兴的说法，人目前最大的价值变成了评价AI模型，或者设置目标让AI去实现。“V1.0”的标注说明这一切还停在预研，数据循环尚未变成模型能力。新华网北京商报
第三层：欠账的不只是大脑，还有“手”和散热
登泰山就是硬件侧的注脚。11月2日，首届CMG世界机器人登泰山大赛在山东泰安正式开赛，三千多级石阶是最不会配合人的考场。商汤的实测里，搭载五指灵巧手的机器因为缺乏底层精确的力控感知机制，模型反复调整手指捏合姿态，驱动电机长时间高负荷堵转，直到关节温度一路狂飙至62°C触发停机。“抓起”和“刚好抓稳”之间的差距，不在代码里，在触觉传感、力控链路和散热余量里。极目新闻知乎
宇树的解法：花自己的钱，开自己的硬件，再等一颗GPT-7
8月19日，宇树科技（688836.SH）在科创板正式上市交易，是A股的“人形机器人第一股”。上市后首份财报显示：前三季度营收18.17亿元，同比增长55.71%，归母净利润3.87亿元，同比增长270.54%。但这个增速有水分：前三季度扣非净利润为3.49亿元，同比下降18.78%，归母净利高增主要得益于上年同期一次性确认较大金额股份支付费用形成的低基数。一财快讯界面新闻
花钱的方向很明确：前三季度累计研发投入2.63亿元，同比增长191.48%，主要来自具身大模型相关研发和算力投入，今年前三季度的研发投入已超过2025年全年。界面新闻
另一半解法是把“大脑”外包出去。王兴兴表示，宇树愿意开放机器人硬件平台、运动控制接口，面向全球大模型公司、AI实验室、高校等开展合作，联合训练、迭代机器人大模型。合作圈里早有重量级角色：宇树科技IPO的战略配售名单中，杭州深度求索人工智能基础技术研究公司（DeepSeek）、腾讯、中石油、南方电网等9家投资者均在此次战略配售行列。36氪新浪财经
时间表也被同一个人收得更紧了：8月的说法是“在未来几年这是必然可以解决的问题”，10月22日给出“物理AI快则一两年、慢则两三年可能取得关键突破”，11月则直接指到2027。科技日报
社区对这种乐观并不陌生，“把突破押注在明年的GPT-7”本身就是高赞质疑的理由。估值端的风险提示也一直挂在公告里：截至10月26日，公司滚动市盈率达465.22倍，明显高于所属行业38.54倍的平均水平。界面新闻
判断这件事其实不用等争论分出胜负：王兴兴已经把考卷出好了——80%的陌生场景，凭语音指令完成80%的任务。在宇树自己给出的这把尺子面前，口号和市盈率倍数都可以先放一放；谁最先让一台机器人在普通家庭里跑通这场考试，谁才算是把“最后几毫米”真正解掉了。在那之前，更值得盯的信号很具体：宇树自进化模型的公开测试进展、开放硬件平台后第一批联合训练伙伴的落地，以及下一次大会上那个还会不会继续提前的时间表。
