摘要：2024年4月，宇树科技创始人王兴兴接受钛媒体专访，王兴兴表示，人形机器人行业爆发的本质原因是，AI大模型出现，以前1~2年才能让人形机器人学会走路，现在利用AI算法训练，1个月实现；在我们有生之年内，人形机器人可以把所有行业重做一遍，从工业、服务业，到农业、

2024年4月，宇树科技创始人王兴兴接受钛媒体专访，王兴兴表示，人形机器人行业爆发的本质原因是，AI大模型出现，以前1~2年才能让人形机器人学会走路，现在利用AI算法训练，1个月实现；在我们有生之年内，人形机器人可以把所有行业重做一遍，从工业、服务业，到农业、制造业；更终极一点，政府完全可以让10万人形机器人造出一个城市；往小处发展，机器人可以像细胞一样大小，改造现在所有自然环境。

2025年3月22日，极客公园播客《开始连接 LinkStart》发布，2017年发现王兴兴与主导投资宇树科技的极客公园创始人、变量资本创始合伙人张鹏聊王兴兴背后故事与思考。从杭州一间堆满零件的车库到全球机器人领域技术先锋，宇树科技创始人王兴兴创业故事，是部技术突破与寂寞期的真实写照。

本期长期主义，选择王兴兴专访、张鹏对话纪要，钛媒体、极客公园发布，六合商业研选精校，分享给大家，Enjoy！

正文：

全文17,005字

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对话王兴兴：有生之年，人形机器人将重塑所有行业

时间：2025年2月18日

字数：7,805

宇树科技创始人王兴兴表示，人形机器人行业爆发的本质原因是，AI大模型出现。以前1~2年才能让人形机器人学会走路，现在利用AI算法训练，1个月实现。

王兴兴本科毕业于浙江理工大学，考研时英语成绩太差，落榜浙江大学，调剂到上海大学。王兴兴曾表示高中3年，所有考试加起来，英语只及格3次。

王兴兴2013年~2015年读研时，在没有太多资源与资金情况下，一个人从头设计硬件、控制算法，搭配工业电机，做出机器狗XDog，拿到上海机器人设计大赛二等奖，在研究生毕业后，开始机器狗创业之路。

宇树科技，2016年成立，最开始开发四足机器狗，卖到全球，成为该领域产品出货量最高的公司之一。2023年，宇树科技可以涉足人形机器人，一举成为业界最受关注的人形机器人公司。2025年，宇树科技最新人形机器人产品，登上央视春晚舞台，受到更大范围关注。

对人形机器人未来发展，王兴兴表现出相当的乐观。他认为，2025年底前，全球至少有一家公司可以把比较通用的机器人大模型开发出来。这个基础大模型类似是完整的积木，大语言模型只是其中一块，其他组成部分，包括视觉感知、力觉感知、决策与交互等。

更长时间线上，王兴兴表示，在我们有生之年内，人形机器人可以把所有行业重做一遍，从工业、服务业，到农业、制造业。更终极一点，政府完全可以让10万人形机器人造出一个城市。往小处发展，机器人可以像细胞一样大小，改造现在所有自然环境。

完整对话内容

人形机器人拐点还未到来

钛媒体：前几天，波士顿动力刚宣布液压版本人形机器人将会退出舞台，今后会开发以电驱产品，怎么看这件事？

王兴兴：波士顿动力做机器人已经很多年，商业化也做了很多年。

对液压驱动，我差不多在2013年以前，就认为这个方案无法商业化。

原因很简单，它都是精密的机械零件，一旦涉及到精密机械零件，成本都会下不来，所有液压系统都会漏油。

你可以看到，液压系统连家用轿车都不怎么用，现在全被电驱代替。

波士顿动力如果要继续开发人形机器人，电驱动方案，肯定是正确路径。唯一意外的一点是，我在2018年左右，就以为波士顿动力已经开始开发电驱版本，后来发现他们一直没什么动静，我就把这件事给忘了。

钛媒体：相比液压，电驱动是不是更好适应AI大模型？

王兴兴：相对液压，电动可以说全是优点，没有缺点。至于电动是不是能更好适应AI，这件事不好评价。电动成本更低、运动灵活性更好、安全性更高、重量更轻。

钛媒体：波士顿动力换成电动后，加上他们之前训练数据，有没有可能让他在新竞争中相比同行，迭代速度更快？

王兴兴：我不好评价这件事，我们比较有信心，我们四足机器人做了很多年，这里大量算法与零部件，可以在人形机器人身上继续沿用。

美国大量AI人才，不在波士顿动力，在谷歌、英伟达、OpenAI。波士顿动力优势，可能在于硬件能力，传统人形机器人的控制能力。

钛媒体：AI大模型出现，算是人形机器人巨大拐点？

王兴兴：这个拐点，我觉得没到，它只是起始的方向。

大家可能有一个误区，认为ChatGPT这种大语言模型能直接给机器人用，实际目前用不了。

大语言模型本身不是给机器人用的东西，ChatGPT是基于文本逻辑，它的数据集训练方式全是基于文本数据训练，对机器人的环境感知目前效果都不太好，全球都不太好。

目前人形机器人行业，可以认为它用的是AI技术，跟大模型技术差别非常大。

钛媒体：目前有些公司已经对外表示，利用大模型可以识别不同种类盘子，让机器人识别、端起来。

王兴兴：那个不好深究，只是视频，没有像外界证实。他没有数据证明如果将盘子换成苹果、梨或者其他物品，机器人是不是依然能分辨。

我个人感觉，硅谷那边，没有任何明显技术突破，还是比较中规中矩。

钛媒体：AI大模型不是人形机器人发展的拐点，它的重要性没有那么大？

王兴兴：AI大模型对机器人不重要。它代表的底层技术方向，很重要。目前大模型主要是大语言模型，机器人大模型还没有人能搞出来。

钛媒体：2023年，这一波人形机器人创业潮，究竟是什么推动？

王兴兴：比较简单，特斯拉开始搞人形机器人。

马斯克之前在汽车、火箭领域，都搞得效果不错，把产业带得很大。

这次，马斯克涉足人形机器人领域后，政府、各类机构希望早点开始做，不是等马斯克搞出来后，大家再追。

ChatGPT大模型出来后，把整个AI想象空间打开了，把大家想象力、热情都点燃。

目前热度只是苗头，会越来越大。随着每年硬件与AI技术进步，整体行业对整个世界颠覆是非常强的。

很简单，没有大家想象得复杂

钛媒体：目前AI大模型只是个头，后面行业方向，或者大家努力方向在哪里？

王兴兴：很多，首先第一步是把AI改成机器人能用的，机器人视觉感知、理解、执行规划等各种操作。

我与大家都一样，也很兴奋。个人感觉行业会发展很快，包括机器人、大模型、AI在内各种事，我觉得到2025年底前，全球至少有一家公司，可以把比较通用机器人大模型搞出来。

我们希望是自己搞出来，按概率算，美国那边搞出来概率更大。

钛媒体：涉及到开源，还是不开源的问题。

王兴兴：我们搞出来，肯定不开源。

钛媒体：机器人大模型，跟机器狗，是否存在统一模型？

王兴兴：机器狗大多数都是通过强化学习来实现，技术比较成熟。

机器人大模型或者机器人世界模型，它是可以用到所有机器人上，未必是人形或者机器狗，具有泛用性。我一直觉得，机器人形态未必一定是人形，人形只是其中一种形态，我从来都不坚持一定是人形。

钛媒体：主流会认为人形更好，整个文明社会，都是依据人形构建出来的基本框架。

王兴兴：他们喜欢这么说，我从来不这么认为，你可以完全建造新的物理世界。

挖矿，干嘛要人形？造楼房，干嘛一定要人？人形肯定是重要部分，或者说相对比较重要的部分，它不是全部。

比如要在家里用，可能人形，大家比较喜欢，给你表演剧情、陪你旅行。让他造房子、运东西，体力活，没有必要一定是人形。

人形，大家还会觉得有点奴隶制感觉，让他干点不太好的活，人看着心里不舒服。

钛媒体：你会感到心疼？

王兴兴：目前的AI，还没有达到这种级别，它没办法感知这种事。

如果它的AI，已经能感知一些疼痛，感知一些不好的情绪，可能不太好。目前没必要心疼，目前它智能程度是有限的。

钛媒体：有一点比较好奇，目前智能程度有限，你推他，他为什么会表现出人类踉跄的姿态？

王兴兴：这是AI训练出来的，强化学习。

钛媒体：是模仿人类行为？

王兴兴：有些不是模仿，自然规律决定。

你可以认为物理规律，限制机器人大概形态是这样，如果有一个外星人跟人长得差不多，他的行为举止跟人也差不多。

钛媒体：现在机器人，大家会把它拆解成大脑、小脑、本体，你怎么看？

王兴兴：我一直不太喜欢把大脑、小脑分的清楚。一个模型就够了，干嘛要分两个，我觉得这是没有太大必要的事。

模型里可能有各种模组，总体我喜欢把它当做一个模型做。

我们现在从行走，到精细化操作，全是AI实现，完全端到端方式。

从视觉感知，到腿部执行，一个模型搞定，没有任何中间数学公式，没有。

钛媒体：硬件能力跟得上？

王兴兴：机器人，就几个关节，没有什么难度，就是传感器，输到模型里，模型输入到关节，没了。

钛媒体：你对人形机器人的理解，好像比其他人看得更简单。

王兴兴：很简单，没有那么复杂。

钛媒体：比如，其他人可能认为灵巧手这一块，在精细化操作过程中，他们会认为很难，需要更准确识别，与更精细运动控制。

王兴兴：你如果用传统技术，确实很难，你不能用传统技术，如果你的技术没有创新，在这个没有意义。你不能直接这么表达，还是不要超越大众太多认知，不然我估计会被人骂死。

钛媒体：非传统具体是指什么？

王兴兴：新AI，端到端。中间不需要人为写太多软件编程规则，不需要做一些传统图像识别。

钛媒体：怎么实现？

王兴兴：改模型，底层AI是一样的，整个模型机构、算法都不一样。这个可能不太能说得太细，说得太细不好理解。

比如压根不需要传统图像标注、图像理解，可以把图像与视频输到一个模型里，输出是机器人关节轨迹，然后直接训练。

图像标注可以标注，比如标注苹果图像。标注功能只有一个，是跟人交互，让它能更好理解人。对机器人来说，苹果与梨，没有任何区别。

钛媒体：相比于主流，你的逻辑与行业判断，都挺特别的。

王兴兴：主流还是有很多问题。

我们创业公司，如果思想只是主流，完全不够。必须要看到未来几年发展方向，看到后，提前做布局，那肯定必胜，反正至少不会输。

如果只是看到大家都在说的东西，别人可以比你做得好，你怎么能跑出来？

钛媒体：在你看来，未来几年，是什么样？

王兴兴：不能说太细，可以确定是行业进步速度会非常快。

钛媒体：怎么个快法？

王兴兴：你可能想象不到，目前有些AI到工厂节奏，全球目前技术进度非常非常快，已经快跑通了。

钛媒体：目前还没有哪一家，可以完全利用机器人干活。

王兴兴：整个逻辑已经快跑通了，这个倒不是说机器人什么活都能干，而是能干活的、端到端机器人，已经快成熟了。更加通用一点的机器人模型，2025年底前，全球估计会有一家做出来。

钛媒体：这么快？

王兴兴：更快都有可能，目前有些人已经看到方向，有点吹牛，我也感觉自己看到方向。在这个方向下，想要再花些时间、人力、资金，能把它做出来。

所有技术突破，运气成分都是占很大部分

钛媒体：机器人模型，具体指什么？

王兴兴：可以认为，首先最简单直接的是运动能力很强，适用大部分地形，甚至可能有些运动能力比人还好很多。比如跃障能力、速度、跳的能力，比人可能还好一点。

一部分是到工厂里干活，可以干很多活，不需要人为编程。

通过大模型能力，只要稍微教他一下，他是可以自己学会，然后就干好。

钛媒体：还需要仿真环境的模拟训练吗？

王兴兴：可能不太需要。训练好，确认好，不太需要仿真。硬件完成可能需要时间，我觉得这仅是时间问题。

对AI，还是有点不确定。刚刚说我个人比较乐观，2025年底之前会出现，也有可能不是，可能3~5年都没有做出来。这得看全球人类运气，有时就得看运气。

钛媒体：怎么理解这种运气？

王兴兴：技术突破很多都是看运气。

举例，如果没有爱因斯坦，他的理论估计也会有人发现。可能晚几年，甚至晚几十年，所有技术突破，运气成分都占很大部分。

钛媒体：大模型突破，除了算法与模型，还有数据。现在数据收集，是不是存在很大难度？

王兴兴：需要做的事挺多，也是有方法，没有大家想的复杂，很多问题都没有大家想的复杂。

目前所有科技领域，如果真的去看，没有什么复杂东西，相对都是比较直接、简单。哪怕是光刻机，也就那么点东西。

钛媒体：你们这个行业，是不是也分成两派，乐观与悲观。比如你偏乐观，觉得整个事没有困难。

王兴兴：肯定需要时间与脑力投入，但这些是可以解决与推进的事，不是类似常温超导体、可控核聚变这样问题。

常温超导体、可控核聚变最大问题是什么，是它在物理原理上有没有可能是个问号。可能这个宇宙，不允许这种东西存在，人类花再多时间、精力，也不可能实现。

AI机器人这种东西，它是很常见的东西，不是什么高明的事，是一堆人、一堆动物的智能。智能，是很普遍的东西。有些动物很聪明，很多人的话都能听懂，只是他不能说话。还有乌鸦，有些乌鸦甚至是可以直接用工具。

智能这种东西，没有很多限制性，没有什么物理约束，是可以复现。

钛媒体：推动你做这件事的最大动力是什么？

王兴兴：推动我个人最大原因是AI。

早些年有投资人问我，你们公司做不做人形机器人，我跟他说，我们死也不会做。

原来人形机器人太复杂，用传统算法根本没办法驾驭这种复杂机器。

传统人形机器人的训练算法，相当于是靠一些聪明人类大脑写一些数学方程式，然后求解这个方程，制定机器人运动轨迹。这些方程式有很大局限性，一旦环境出现变化，可能就没法用，需要重新设计新的方程式。

这样的训练方式，会导致代码量非常大，当系统复杂到一定程度，单纯靠人力，是无法维护这个系统。

对AI，只要模型搭建得足够好，不断给AI投喂数据与算力，AI可以不断试错。利用强化学习算法中奖励机制，AI能自动把好的训练结果留下来，坏的扔掉，训练效率得到质的提升。

目前AI技术进步，包括AI能力，是远超我个人预期。可以看到我们人形机器人，之前差不多只做了1年多时间，现在性能已经非常非常好。我们做这么快原因很简单，是AI技术进步。

AI好处是，只要模型搭建得很好，剩下问题，丢给算力就可以。觉得要测试的场景，再给他推点数据，你也不用管。

可以看到，类似特斯拉自动驾驶团队的人，比国内自动驾驶团队少很多少，非常多。

我知道他们大概只有几百人，中国很多团队，一个公司可能有几千人。

钛媒体：这也是后来者，能超越波士顿动力的原因。

王兴兴：对，比传统算法，我们跟波士顿动力完全比不了。原因很简单，波士顿动力有一堆MIT博士，中国肯定搞不过人家。

钛媒体：你觉得未来人形机器人，最重要的差异点在哪？

王兴兴：机器人是综合产品，不会像燃油汽车与新能源汽车这种偏差那么大，而是一些小的技术方案差别。

比如这个电机用多大尺度、电机放在什么位置、工作空间多大、外观大概怎么设计、腿的形状怎么样等，这些领域差别。

包括AI也一样，比如大语言模型，大家差不多。

目前偏差，最主要是各种细节上偏差，GPT整个架构还是比较干净。

有生之年，人形机器人可以实现所有行业与自然环境重塑

钛媒体：商业化比较重要，创业公司怎么在越来越激烈竞争中活下去？

王兴兴：商业逻辑非常简单，只要产品各方面比同行都好，肯定能赚资金，剩下问题是这个行业本身有多大。

现在我们公司在这个行业内，相对底子比较厚，行业内相对比较好赚的，还是被我们赚了。

钛媒体：什么是好赚的资金？

王兴兴：出货量比较多，四足机器人与人形机器人，我们2024年人形机型卖了不少。

钛媒体：卖了多少？

王兴兴：这个不太好说，不到数百，在国内肯定是卖的最多。

钛媒体：都卖给谁？

王兴兴：各种各样都有，科研机构、AI公司，一些项目方落地都有一些。

钛媒体：为什么你们可以这么快，甚至可以卖货？

王兴兴：我们底子厚，机械狗与机器人很像。

我们在这个行业里，无论是技术研发能力、AI算法、生产制造能力、销售渠道，都相对有优势，客户都是现成的，东西也都是现成的。

别的公司，这些所有东西，都要重新再做一遍，需要时间积累。

钛媒体：这些收入，足够支撑研发吗？

王兴兴：公司综合毛利不错，加上我们有一些融资。

钛媒体：对人形机器人的创业公司，融资能力会是一个核心能力吗？

王兴兴：现在我不太好评价这个行业，太热了。很多有点底子的公司，都拿到不少资金，这些资金至少能让它们维持生存，大家资金肯定是够用的。

我们开始时很穷，跟我们当年比起来，现在完全是两码事。现在一些公司刚成立1年，就拿到10亿估值，非常离谱。行业不缺资金，他们不缺资金。

我觉得在行业还没真正爆发时，资金太多没啥用，花不到刀口上，要是硬花，说不定就浪费了。现在技术与商业模式都还没完全跑通，这时乱投资金，不明智。

共享单车能做起来，是商业模式行得通。既然模式跑通，接下来就得拼规模，只能砸资金，不然没什么别的事干。

钛媒体：没有完全跑通意思是？

王兴兴：是技术方向与商业化没有跑通，有资金，花不到地方去，也不知道花哪。

钛媒体：技术方向困扰，在哪些方面？

王兴兴：人形机器人，应该与AI模型怎样搭配，这些不知道。

钛媒体：现在人形机器人创业者都很年轻，王兴兴本人作为90后一代，这是为什么？

王兴兴：原因很简单，老人对这个东西不感兴趣。

最近AI技术，都是近几年全新的，老的知识都没啥用，基本5年以前的AI技术，都不用看，新的肯定是年轻人学的最多、最快。

传统互联网创业，门槛很低，人人都可以当产品经理，人形机器人本身不是传统行业。

钛媒体：你刚提到说，有没有一个天才的想法会出现，指的是人形机器人应该与AI模型间的搭配问题？

王兴兴：对，差不多。

钛媒体：AI模型不是基础的积木拼接吗？

王兴兴：这些背后差别蛮大的。

模型从底层开始，能改的地方太多了。

比如Transformer，这都能改，现在好多人都在研究怎么改它，甚至有人想不用Transformer架构，找全新的替代。

AI领域，能动手改动的地方太多了，到处都是可以探索创新的点。

我预计，通用人形机器人，在2025年会有较好的模型出现。如果到时有人做出通用模型，这个行业热度会更高，甚至全世界的公司，都会一股脑往这个行业涌。

钛媒体：到时，你认为是软件先达成，还是硬件先达成？

王兴兴：主要得靠软件，光硬件达成没用。

就算把硬件做得再好，要是没有软件支持，也白搭，是一堆没用的废铁。

钛媒体：以现在研发速度，只要软件出来，硬件可以跟上？

王兴兴：硬件肯定没问题，如果现在真的需要，我们可能巨量砸资金。2~3个月到1年时间，绝对能搞定。多加点班，工资翻10倍，设备都买一堆，把资金成本一股脑全投进去，肯定能行。

钛媒体：中国与国外硬件能力，这一块有差距吗？

王兴兴：中国做硬件更有优势，性价比更高。

钛媒体：为什么是这种情况？

王兴兴：首先，美国对做硬件，目前他们不太重视，聪明的人全做软件去了。其次，他们生产制造成本、工人，都比中国贵。

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来源：六合商业研选一点号