在 2026 世界物理 AI 大会暨宇树合作伙伴生态大会上，宇树科技创始人王兴兴表示全世界几乎所有人，对 AI 的重视程度和信仰都还不够，包括他自己。

　　王兴兴表示，随着 GPT-6 的发布，目前物理 AI 已经看到被击穿的苗头，很可能最近 1-2 年或 2-3 年，目前具身智能迈过 ChatGPT 时刻的最核心挑战是 AI 模型的输入输出和真实机器人的对齐。他认为，在商业服务的落地会比家庭、工业领域更快些。

　　延伸阅读 2026 世界物理 AI 大会暨宇树合作伙伴生态大会于 2026 年 10 月 22 日在杭州国际博览中心二期举行，大会主题为“宇十俱进，树业共生”，到场嘉宾 3000 余名，主论坛区域超过 4000 平方米，现场设置 40 余个展示专区。 本次大会采用“1 个主论坛 + 7 个平行分论坛”的议程结构，上午主论坛聚焦全球物理 AI 技术创新与产业未来，下午的平行分论坛则覆盖中国区合作伙伴、国际区合作伙伴、智能机器人行业应用、具身智能教育及产教融合、具身智能开发者、具身智能普教及文娱、具身智能创投等方向。 王兴兴此前在 2026 年 10 月 12 日举行的第二十六届中国国际工业博览会开幕式上，就曾作出类似判断：他认为具身智能的“ChatGPT 时刻”正加速到来，随着 GPT-6 等模型的突破，临界点“快的话甚至一两年内就有可能”，并预测 2027 年 GPT-7 可能“直接把具身智能问题打穿”。 关于“具身智能的 ChatGPT 时刻”，王兴兴设定的标准是：把机器人带到任意陌生环境，它仅凭语音或文字指令就能独立完成约 80% 的日常任务。在 2026 年 8 月的世界机器人大会上，他给出的时间窗口是“快则 2 到 3 年，慢则 5 到 10 年”。 据英伟达方面的定义，物理 AI 是指让摄像头、机器人和自动驾驶汽车等自主系统能够感知、理解、推理并执行或协调物理世界复杂动作的技术。它建立在现有生成式 AI 基础之上，增加了理解空间关系及现实 3D 世界物理行为的能力，可接收图像、、文字、语音或实际传感器数据等多模态输入，再转化为自主机器可执行的解析或动作。 王兴兴所称的对齐难点，与具身智能当前面临的“泛化能力”瓶颈相关：目前 AI 模型在固定场景中经充分训练后任务成功率可接近 100%，但一旦更换操作物品或稍作环境改变，成功率会大幅下降；同时机器人执行任务时的效率仍低于人工。

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