除夕夜，與王興興的訪談：機器人飛躍，宇樹的對手與文明階梯

最大的競爭對手永遠還是我們自己。

北京大興，除夕夜，晚十一點的宇樹機器人訓練場。

程序員們飛速裝載著各種機器人器械的包裹，這些機器人要在當晚運回杭州宇樹總部。

王興興的桌子在靠墻的最里側，桌上堆滿了消炎藥。23:30分，他被記者們簇擁開始群訪。

訓練場里飄蕩起泡面的味道——程序員們開始了今天的晚餐。

這一天，宇樹剛剛完成了馬年春晚的表演節目《武BOT》。這是他們第三次登上中國春晚舞臺，從牛年的機器牛，到 2025 蛇年的機器人扭秧歌，再到2026——25 臺宇樹機器人組成一個集群，和中國最頂尖的武術學校，塔溝武校的人類小演員們，一起完成了一場震撼的表演。

這場表演被外媒稱為，展現了人形機器人運控的巔峰——不僅展現了全球最強的運控能力，也超越了宇樹自己。

自 2025 年蛇年春晚爆紅以后，宇樹站在行業之巔，承受了不小的壓力。

這次訪談，我們不僅聊到了春晚舞臺背后的技術進步，還有宇樹和王興興本人，這一年的成長和思考。

（?原版訪談的視頻版可前往微博、B 站、視頻號等平臺觀看；播客版可前往小宇宙等平臺搜索同名賬號《衛詩婕_漫談Light the Star》）

漫談Light the Star

PART ONE

三登春晚：

彩排和現場，用的是兩套機器人

「過去一年，如果沒有技術進步，

宇樹也會是一家非常平庸的公司」

衛詩婕：這是第三次登上春晚，和前兩次感覺有什么不同？

王興興：每次都是非常大的挑戰。尤其去年效果比較好的基礎上，這一次我們肯定要拿出更好的作品，心里壓力非常大。我們一直知道最大的對手是我們自己。

衛詩婕：我看到一個特別的橋段設計，這次的節目融入了人、 AI 、機器人的關系。（情節上）先是一個小演員想要挑戰機器人，機器人做了一個非常俏皮的動作，好像不太在意人。緊接著機器人開始打醉拳，倒在了地上。翻身起來的時候，周圍的人對他豎起大拇指，最后人機牽手一起走向大家。感覺在講述一個技術跟人的關系演進過程。

王興興：對，這也是導演組特別設計的。因為導演組也相信，機器人最終是為人服務的，人機互相學習、成長非常重要。這也是未來機器人真正走進生活，必將面臨的一個問題。另外還有一層：其實當下十歲左右的小朋友，跟人形機器人其實是共同成長和長大的。可能對我們這一代來說，機器人目前還不夠智能。但可能對 10 歲左右的小朋友來說，人形機器人的時代已經來臨了。

衛詩婕：節目似乎還有一個隱喻，現在機器人發展的技術階段，是不是跟一個 10 歲甚至更小的孩子（很接近）？

王興興：對。目前大家可以看到每年都有持續的技術進步，但離真正大規模的應用，去家里、工廠里干活，確實還需要一些時間。快的話可能 3 到 5 年，慢的話應該絕對不會超過 10 年。等現在 10 歲的孩子成年，可能整個機器人的技術已經有翻天覆地的變化。

衛詩婕：去年你們登上熱搜的其中一個話題是：宇樹機器人不穿褲子。今年 G1 還是沒穿，但是兩米高的 H1 （宇樹全尺寸機器人）最后登場，穿上了非常威武的服裝，這個是特別設計的嗎？

王興興：對，這個是根據節目效果以及導演組共同決定，服裝這塊我們參與的比較少。

衛詩婕：我以為穿褲子它（機器人）就不方便運動了。

王興興：（穿了）也可以運動的。但畢竟是機器人，還是看整個呈現效果。有時候穿了不太好看，有時候穿了會比較好看。

衛詩婕：我的一些投資人朋友不約而同地盛贊宇樹，覺得宇樹定義了技術的高度。你自己覺得，宇樹現在的運控水平，跟全球、海外比，是什么樣的狀態？

王興興：最近一年我們一直處于頭部水平，很多方面基本上是最好的。總體層面上我們取得了很好的成績，包括運動的靈活性、穩定性。

舉個最直接的例子。大家可能想象不到，臺上二十幾臺機器人，基本每次上春晚彩排的時候都沒有提前測試過，因為節目現場沒有那么多場地給我們做測試。在大興有，但不可能每次把機器人從大興運到舞臺現場。所以我們在春晚的現場和大興測試現場各放了幾十臺機器人，基本可以保證在我們大興測試好的機器人算法，在舞臺表演時候只要做個升級就可以，保證了算法的穩定性。

主要是算法的穩定性，對不同機型的適應性更強。我們去年出貨了 5, 500 臺機器人，寫一套算法基本上要給 5 千甚至 1 萬臺機器人來用，所以對算法的穩定性的要求其實非常高，我們目前的算法穩定性比全球別的廠家會好一些。

衛詩婕：行業里的反饋是，宇樹機器人可以做到開箱即用，極強的穩定性和兼容性，這種穩定性背后是什么？

王興興：這個其實更多還是時間，把硬件做得更可靠、更通用，這樣算法穩定性更好。我們的目標是哪怕硬件都已經換了，算法跑進去都要保持機器的穩定。這兩部分都非常重要。

衛詩婕：專家說做運控的護城河某種程度上就是時間。做的時間越久，碰到的 bug 越多，解 bug 就越多，就越有經驗，是這樣嗎？

王興興：這是其中一部分吧。最重要的還是保持技術本身的持續進步。像我們去年初的時候，算法適應性是比較差的，這臺機器人算法跑得效果不錯，稍微換一臺別的機器人可能效果就變得非常非常差，這說明軟件的適應能力不太夠。但是到了去年的中下旬，我們算法的穩定性就高了很多——各種奇奇怪怪的機器人，裝上我們的算法后，穩定性都高了很多，這樣才有機會實現大規集群機器人表演這件事情。

2026 年，最重要的還是要保持持續的技術進步。你不進步不行的，大家可以關注到，現在開源算法非常非常多——舉個例子，為什么去年中下旬以后，中國很多公司的機器人都可以跳舞、打功夫了？原因非常非常簡單——有人把 AI 算法開源了。

所以說整個行業會持續的進步，我們如果想做到比整個行業平均水平更高的水平。花的工作量和時間其實比大家想象的多很多。

衛詩婕：我知道的是 2024 年初，上海想搞一個機器人列隊方陣，但當時據說只有兩家公司的機器人能走得明白，其中一家是你們。后來僅僅半年過去，大家都能跑能跳了，背后就是 AI 本身的進步。

王興興：對，而且很多人愿意共享（AI 模型）。所以說，如果好幾個月不進步，那就變成一家平庸的公司。如果過去一年，我們公司沒有產品和技術上的進步，宇樹現在就是一家非常平庸、甚至落后的公司了。

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PART TWO

高處不勝寒？談宇樹的壓力：

「我們的對手永遠還是我們自己」

衛詩婕： coding agent （編程智能體）現在可以極大加速算法的迭代，我理解這件事情既可以幫助你們放大優勢，但同時也有可能讓宇樹更快地被別人趕超。

王興興：那是不可避免的一件事情。因為在新的技術浪潮面前，唯一不變的就是你要保持進步，保持迭代。能不能保持第一不好說，這還有點運氣成分在里面，但你至少要保持盡可能頭部水平，如果你一旦懈怠了，這個社會是非常現實的，可能幾個月、半年，你就處于落后水平。

衛詩婕：這也是我想問你的。2025 蛇年春晚之后，宇樹帶動了全行業爆火，行業涌入非常多的新玩家。中國人有句話叫「高處不勝寒」。當第一名的滋味如何？

王興興：其實壓力肯定還是非常非常大的，因為各種資源和資金進來，對整個行業肯定是是好事。但對于我們來說，壓力確實還比較大。但我過去這么多年總結下來，我們的對手永遠還是我們自己。

我們自己只要保持產品和技術迭代，基本上別人是追不上的；但是我們自己松懈了，那可能就不好說了。所以這次春晚，包括未來幾個月，包括今年。我們還在構想我們新的產品，構想新的技術，我們要努力把它做出來，做好了，我們就可以持續保持領先。

衛詩婕：以我有限的了解，機器人行業過去是按照兩分法的：做本體的被稱為 locomotion control （運動控制），宇樹是代表；做大腦的是 manipulation （精細操作）。過去一年，我們可以看到做大腦的公司估值非常的高，而且行業好像更看好做大腦，你有什么想說的嗎？

王興興：宇樹其實本體和大腦都在做，但因為我們本體確實賣的比較多，大家可能喜歡把宇樹當作一家本體公司。這也很正常吧。像蘋果，自己做操作系統、做軟件，也賣手機。但是在大家的印象中，蘋果就是個做硬件的公司。

雖然我們一直強調本體很重要，但我一直也承認，最重要的是具身智能大模型。但在當下，具身智能 AI 的不確定因素還非常多。做大腦風險也比較高，因為沒人能保證誰做的最好或誰做的最快， AI 領域變化非常非常快。

但是做硬件的公司，反而可能變化不會太大。今天是這家公司做得好，過幾年會發現基本上也還是這家公司。所以，我們要持續地把自己的技術、硬件和軟件都做的更好一些，產品也更加有競爭力。

衛詩婕：所以宇樹要守好自己的硬件？

王興興：硬件肯定是基本盤，但是我們一直還是希望把軟件做得更好。

衛詩婕：以前是 loco-motion 的做 loco-motion ；做 manipulation 的就做 manipulation 。現在好像有一個新的趨勢叫「 loco-manipulation （全身協同控制）」，你有留意到嗎？

王興興：這個倒不太注意。因為我們其實一直在做硬件、軟件和具身模型。而且宇樹已經開源了好幾個模型，比如說基于視頻生成的具身模型（ UnifoLM-WMA-0 )，這個在全球是做得非常早了， 2024 年我們就做了一個版本。包括大家用的 VLA（Vision-Language-Action） 模型， VLA + RL （強化學習） 模型，也在推動。

在具身模型這塊我們一直比較開放，會探索各種新的方向——發現哪個效果比較不錯就多花點時間去做；發現第三方公司做的不錯，也會開放地合作一下。像國內的幾家大的具身模型公司大廠、互聯網大廠，我們也都有推動合作。我覺得具身模型目前是全世界共同的門檻和天花板，只要一家做出來，對整個行業都是巨大的推動作用，大家都應該感謝他。

衛詩婕：所以宇樹希望能做那個幫助大家、推動整個行業發展的人。

王興興：過去幾年我覺得最大的成就感就是宇樹推動了行業的進步，這比賣了多少臺機器人，或公司有多少估值更令人有成就感和高興。

衛詩婕：你剛剛提到蘋果，蘋果作為行業的領先者，它選擇的是閉源。但你宇樹會開源一些模型，而且你們致力于開源。

王興興：我們自己覺得比較重要的部分可能不開源，但有些東西值得開源。

衛詩婕：這次（春晚表演）有了那么大的飛躍，算法、算力、數據，這三方面都有突破嗎？背后的原因是什么？

王興興：肯定有。比如說（數據方面），大家看到我們機器人可以做更多動作，（是因為）我們采集了各種人的動作喂給模型，這樣（機器人）對各種動作的適應能力就更強了。對具身智能模型（來說），最根本的還是要把模型和數據做的更好，這兩部分相輔相成。不是有足夠的數據就一定會性能更好。跟語言模型一樣，運動模型的數據清洗也很重要。采集一些比較優秀的、有代表性的動作數據，效果會比較好。像這次《武 BOT 》，我們羅列了全球所有的武術動作。

衛詩婕：我是否可以這么理解，過去一年 AI 技術在飛速發展，帶動了具身智能底層技術的發展。

王興興：肯定的，我覺得全世界目前最大的驅動引擎就是 AI。它驅動了各行各業的發展，機器人行業肯定是離 AI 最近的一個行業，當然它本身也有些獨有的技術在里面，但很多技術跟 AI 行業完全是共生的關系。

衛詩婕：水平面（提升）是大家都得到了的優勢。但宇樹今天從效果上來看，提升幅度更大，這當中的代差是什么？

王興興：我們確實做了不少工作。可能看上去機器人都在打功夫（別人也能打），但真正要讓幾十臺機器人快速變隊形、保持隊形穩定，這都是全世界唯一一次。我們這次表演是先有個隊形、打功夫、再快速跑位變隊形——而且動作的劇烈程度都比較高。細節層面上是提升比較多，有些技術是目前別的廠家都做不了，有些技術是大家都能做，但我們比他們做的更好。

衛詩婕：變換隊形這件事情，靠的是一種 AI 融合算法？

王興興：對，為了快速變隊形，我們單獨開發了一個算法。

衛詩婕：外行人看，會覺得不就是跑了個隊形嗎？實際上難點是在于定位會飄嗎？

王興興：是的，跑隊形的時候軌跡都是任意的。某種意義上，要實現在任意情況下都能跑到一個位置去的效果，有很大的泛化性要求。

另外一個挑戰就是定位的穩定性問題。因為我們使用了激光雷達，跟一般的汽車激光雷達定位不太一樣的是，機器人在空翻的時候（定位可能會丟），各種劇烈情況下，定位都不能丟，或者丟了以后要快速找回來，劇烈動作的時候都要保持穩定。

這次我們硬件上還遇到一個非常大的挑戰是雷達壞得非常多。做空翻等劇烈動作的時候，直接能把雷達震壞。因為這種激光雷達并不是為劇烈動作設計的，一定高度落下來以后，腿部的鋁合金都直接斷掉。

衛詩婕：機器人 G1 跳起來能到幾米？

王興興：目前借助彈射器大概可以（到）三點幾米高。這個高度對硬件的要求很高。我們后面加了很多減震結構，讓激光雷達減少損壞。但激光雷達的壽命在機器人劇烈動作上依然非常低，所以會出現今天這臺激光雷達好，明天這臺機器人到舞臺上表演的時候突然壞了的情況。所以要靠算法去修正。

衛詩婕：所以你們上春晚很幸福，因為在舞臺上總能遇到很多實驗室里想象不到或沒碰到過的事情。

王興興：對，這也是對我們的一個大考，我一直覺得這（春晚）是一個很好的機會，讓我們有時間去集中攻破更尖端的技術。這些技術可能是很重要的，但是我們以前可能沒有時間去關注這類事情。

衛詩婕：問一個人文的問題，我曾經主持過機器人的發布會，發現機器人背后其實是無數個程序員。剛才我也看到你們團隊都在那收拾東西、吃泡面了。你跟你團隊那些程序員們，每一次上完春晚之后是怎么溝通的？

王興興：（笑）大家都是搞技術的，比較簡單。沒太多感性的部分。

衛詩婕：但你能感受到，每一次在春晚上大獲成功之后，大家精神氣會不一樣嗎？

王興興：我覺得這是個榮耀，屬于所有參與的人的榮耀。

衛詩婕：你能創業十年，一定是真的熱愛機器人，也一定會找同好。

王興興：還是希望大家目標是明確的，而且覺得為了這件事情是值得拼搏的，并不只是做一個工作而已。我希望大家是喜歡技術，喜歡機器人，愿意為這個事業奮斗一生的，這樣大家做任何事情都非常有成就感和開心。

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PART THREE

談技術突破：跑位、空翻、爆發力

「集群式的機器人功夫表演，

現場遠比電視上震撼」

衛詩婕：這次《武BOT》的訓練過程有多久？

王興興：大部分時間是花在細節微調上，為這個節目我們準備了幾十天時間。

衛詩婕：整個過程中有沒有最快樂的一剎那？

王興興：中間有幾次的技術突破，是非常高興的。不然呈現效果會比現在差挺多。

衛詩婕：哪幾次技術突破最開心？

王興興：第一次就是可以有任意跑位，跑得很快。因為去年我們表演機器人扭秧歌，只能慢吞吞的走到下一個位置。非常的不好看，也不實用。今年我們攻堅了這個技術。

另外就是借助彈射器實現更高的空翻。我們一開始做出來的時候，可能只比平地的空翻高了零點幾米，沒感覺，完全沒感覺（笑）。后來有一次真的能飛到天花板那么高的時候，如果你站在旁邊看，特別震撼。另外也給觀眾分享一下，這種集群式的功夫集成表演，現場看的震撼程度遠超電視，因為動作劇烈的時候，整個地面會震，氣場非常強大。

衛詩婕：我們以后可以去哪里看到這樣的表演？

王興興：因為這種大型表演確實比較花時間（笑），別的地方確實還是比較難看到，但是以后會有的。

衛詩婕：我今天都已經開始期待機器人舞臺劇了。

王興興：這個肯定未來會有的。

衛詩婕：武術動作講求爆發力。實現爆發力這件事情，對于機器人的硬件和算法有什么要求？

王興興：在大規模的爆發的時候，甚至會把腿桿、鋁合金或鋼全給搞壞了，因為力量實在太大了。尤其高空落地的時候，對整個電機甚至電池都有要求。

這里分享個點，高處落地的時候。電機會吸收能力反充電池。簡單來說，機器人里面的電流突然變得非常大。把電池給損壞。有點像一個人突然血壓高到非常多，導致休克了。我們在軟件和硬件上做了改進，把這種能量給吸收或釋放掉一些。

衛詩婕：所以之前如果機器人「犯高血壓」就直接倒了，不能用了？

王興興：對，可能大家想不到，功夫動作特別劇烈的時候，對電池，對整個供電系統的要求非常高，可能突然間電池供電不夠，又或者電流太大把電池給充壞了。

衛詩婕：你剛才講的（部分）其實對電機、電池都有很大的考驗。據我所知，宇樹是自研電機的，這件事情應該也會利好你們自己的技術？反過來說，如果不是自研電機的玩家，他可能也很難做到？

王興興：對，這個沒辦法，因為我們確實在電機程序上面直接改。

衛詩婕：這算是一個護城河嗎？

王興興：算是吧。

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PART FOUR

談靈巧手、硬件與強化學習：

「殘障人士也能出色地干活，

機器人的硬件是夠用的」

衛詩婕：武術的動作都是非常大開大合的，其實這對于關節的自由度要求也是極大的，是嗎？

王興興：對，我們這次上的就是頂配版本，腰部有三個自由度，每條手臂有七個自由度，是有手腕的，靈活性比較高。甚至我們其中有幾臺還裝了靈巧手，為了更好的抓棍子。

衛詩婕：對，我發現這次（表演）一共抓了四樣東西——棍子、雙節棍、葫蘆和劍。體現了靈巧手的能力。所以靈巧手現在能夠做到自由抓取嗎？我記得你之前說過一句話， “目前機器人的硬件是完全夠用的，我們缺的是模型。”

王興興：一般性的抓取還是可以的，但是不能抓太細的。根本性的問題還是 AI 模型。靈巧手目前其實某種意義上也夠用，但不夠好。我一直的觀念就是只要 AI 模型夠好，用一堆非常差的硬件照樣可以干活。舉個最簡單例子，有些殘疾人是沒有手的，照樣干活干的非常好，甚至可以雕塑。

衛詩婕：所以你覺得現在產業供應鏈的生態里，需求最強的環節是哪些？

王興興：這個就很難評價了。最重要的肯定是 AI 模型，硬件肯定要做的更好、更可靠，成本更低，更規模化。這肯定也有挑戰，哪怕硬件沒有根本上的技術問題，但要量產幾萬臺、幾十萬臺甚至幾百萬臺的機器人出來，工程量還是非常嚇人的。

衛詩婕：我看你們好像給強化學習重新做了一個框架，是嗎？

王興興：對，因為這次的動作數量非常多。我們設計的訓練動作可能超過 100 種。 100 種動作要快速訓練做篩選，并把這些動作拼接，對整個訓練要求更高一些。因為過去的很多訓練算法，只能單獨訓練一個動作，或者沒辦法拼接。效率是非常低的。

衛詩婕：你們沒有特別的強化學習的方法嗎？

王興興：我們有自己的模型結構。

衛詩婕：我留意到一個小細節，（《武 BOT 》里）有人和機器人一起舞棍子的動作，那個棍子好像是有一點彈性，軟軟的，是不是為了人跟機器人能夠更好的協作？

王興興：被你發現了。因為是要保護小朋友的。不然（萬一）棍子可能打到小朋友。棍子還是盡可能軟一些。

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PART FIVE

多模態訓練消耗算力太大，

純機器人公司可能訓不動模型

衛詩婕：從去年到今年，機器人進化這么快，底層最關鍵的要素有哪些？

王興興：軟件和硬件都挺重要的。硬件的可靠性的提升，不然劇烈動作做一個機器人就廢了。另外軟件的運動能力得提升，劇烈運動包括硬件的兼容能力要強，都是細節問題。

衛詩婕：軟件的挑戰能夠攻克，背后除了你們在細節和時間上面的積累之外，還有沒有底層技術，比如 AI 技術的飛躍？

王興興：肯定的，我們模型結構優化都挺多的。模型結構怎么搭建，怎么優化細節，這個工作量也挺大。

衛詩婕： 2026 年剛剛過去兩個月，Agent，尤其是 Coding Agent 的討論度非常大。

王興興：Coding Agent 現在在機器人的訓練非常有用，我編程大部分代碼全是讓 AI 寫的。這個行業都會有加速的。

衛詩婕： 2 月份熱議的話題是 Seedance 2.0 的發布，我采訪了一些專家朋友，他們認為 Seedance 2.0 可以做到生成一些符合物理規律的視頻。所以有一個問題想聽聽你的看法，這種符合物理規律的視頻生成，能夠幫助具身的訓練嗎？

王興興：肯定的，我們 2024 年開源了一個基于視頻生成的具身智能模型 UnifoLM-WMA-0，想法也比較簡單，既然我都可以生成一個機器人干活的視頻了，那當然可以用這個模型去控制一個機器人。只要把視頻生成的機器人邏輯映射到一臺實物機器人上，就可以干活了。我覺得這個想法是非常自然以及第一性原理的，所以一直非常重視這個方向。我們后續也會做。

衛詩婕：但有人質疑 Seedance 2.0 只是生成了看上去符合物理規律、實際上跟真實世界的精度差很多的（視頻），用來訓練肯定效果很差。

王興興：但我覺得只要做到足夠精細，甚至有可能突破（瓶頸）。因為如果抓一個東西的時候，（王興興用手抓起了礦泉水瓶）生成的視頻連物體的彈性都能仿真出來，說明它本身接觸仿真已經不錯了。

某種意義上，我覺得如果按這個路線做，數據機器人數據足夠多，用數據硬把具身智能模型給砸出來的概率還是挺大的。只是說當下沒人有機會、有大規模機器人實物數據去用。

目前我們自己也在做視頻生成的具身模型，最大挑戰是視頻生成的模型、動作，跟實物機器人沒法很好匹配。兩部分的數據本身無法對齊。可能視頻生成的時候已經抓到這個物體了，但實物機器人就差點。我覺得用海量數據沒準就可以把這個差距直接對齊掉。

衛詩婕：海量數據從哪里來呢？

王興興：目前只能（用）真實采集或仿真了。我們公司在想的辦法是，能不能在沒有海量數據情況下就能對齊；或者做一個新的模型做到閉環。

衛詩婕：所以現在很強調出貨，大家覺得如果能夠（把機器人）部署到一些真實場景里，邊用的時候就可以邊產生數據。

王興興：但是目前也知道，機器人自己產生的數據沒法用，很多情況需要人在仿真環境里做采集，而且這個數據量可能也不太夠。目前人類能掌握的 AI 核心原則只有一條，就是海量的數據，訓練出來的效果是好的。但機器人領域哪怕有 1 萬臺機器人每天采集數據，數據還不夠。而且最主要的問題是采集數據質量并不是很好。

衛詩婕：所以這就是你今天提醒大家要有耐心的原因，是吧？

王興興：對，但是說不好。因為相比過去一兩年，視頻生成模型的效果已經非常好了，但機器人領域比這個還要慢一些。

我個人比較看好視頻生成模型，但對于機器人公司有個很不好的地方，（就是多模態模型）對于算力的要求太高了。

衛詩婕：因為多模態模型消耗的算力是語言模型的很多倍。

王興興：對，非常夸張，全世界的一般純機器人公司可能都訓不動。真的訓不動。

衛詩婕：那怎么辦？

王興興：我也不知道（笑）。如果對數據需求更小的模型，可能做出來更好一些。

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PART SIX

談世界模型 & VLA：

宇樹都在嘗試，但我很看好世界模型

衛詩婕：你去年其實有小小的爭議，因為你是少數站出來說， VLA 可能會面臨瓶頸和問題，有很多質疑的聲音，你有聽到嗎？

王興興：我知道，但是您現在去問問別人，可能贊成我觀點的人更多一點。

衛詩婕：這也是我關注到 2026 年的趨勢，討論世界模型的多了，討論 VLA 少了。最近得到一個很有趣的信息跟你分享一下，我采了一個多模態領域的學者，他認為像 Seedance 2.0 這種視頻生成模型，本身已經是世界模型的一部分。

王興興：對，本身就是世界模型。視頻生成模型把很多語言、聲音、視頻加進去，是個多模態模型。在這種模型的基礎上，某種意義上只要把實物、機器人軌跡和感知加在一起訓練一下，就是萬能模型了。既可以生成視頻，也可以干活。肯定有大公司會這么做的，而且我覺得非常符合第一性原理，也非常正確的方向。

衛詩婕：所以 VLA 和世界模型，你是更偏向于世界模型這一派。

王興興：肯定的，目前我覺得世界模型的效果更好一點。當然 VLA 模型我們還在做，也會再優化。它現在肯定是有缺點的，但并不是說這個路線一定死掉了，因為大家也在改進，包括強化學習加進來。或者大家可能說 ，中間的 「L（語言模型）」 有沒有必要呢？要不要變成一個 VA（Vision- Action） 模型？大家都有各種各樣的想法。

衛詩婕：我理解不同的技術路線，可能最后帶來的是不同的方案，但在做一件事情的時候，也許所有的方案都用得到。

王興興：對，因為在目前的 AI 領域，沒有唯一正確的路線，變數還是非常多的。而且很多情況下以前做的 AI 模型即便成功了，但實際上還有更好的路線。

衛詩婕：這就是第一名很大的壓力了，像你說的， AI 創新現在有一些隨機性，很多你們都在試，但一定有你比較 believe 的方向，對嗎？

王興興：對，但這個說不好，經常改主意的。對于我們公司來說，還是一定要保持相對比較開放。

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PART SEVEN

每一天、每個月、每半年、每一年的

持續進步

「有價值的研究可能還埋在沙子里」

衛詩婕：過去一年你的時間是怎么分配的？

王興興：因為雜事比較多，所以真正在產品和技術上每天（用）的時間相對較少一點。但我覺得一定要保持對整個產品、對新技術的了解和認知，要跟上全世界的節奏。每天多看一些最新的論文、成果啊。

衛詩婕：現在海外的公司你最關注哪幾家？

王興興：所有做的好的公司都關注。一直非常廣，哪怕一個人做出好東西都值得關注。因為在 AI 目前的技術里，還是有些技術隨機性的。舉個最簡單例子， Transformer 這個結構目前大家都在用，最早是 17 年谷歌做出來的。但到 2022 年 OpenAI 才開始大規模用。

可能未來真正的大腦或者非常好的模型已經有人做出來了，但大家（現在還）沒有發現。大家可以多關注一下各種新的技術，可能現在看上去不太有用，但在未來會變成一個主流技術。

衛詩婕：你講的很關鍵的一點是， Transformer 源自谷歌，但是谷歌卻沒有拿它做第一場勝仗，當然現在谷歌又重回王座了。公司變大的時候，有可能讓機會悄悄溜走。

王興興：這個不可避免。有些技術可能被埋了十多年都有可能。

衛詩婕：宇樹現在在變大嗎？

王興興：對，我們公司人也多了，確實很多情況管理跟不上，效率反而更低了。或者說沒有更好發揮每個人的價值、聰明才智。沒有最優解，只能盡可能完善。

衛詩婕：我發現你還挺有節奏感的，會很客觀的講所有的事情，任之發生，但始終有非常堅定的目標。

王興興：對，我覺得還是要盡可能看到整個技術發展路線。我不能錯過最重要的技術發展，不然別人做出來，我們公司沒做，那真的是非常慘重的代價。

衛詩婕：宇樹這一年相比過去，是速度更快了嗎？

王興興：因為人也多了，整個迭代速度肯定比過去快一些。

衛詩婕：如果給 2026 年許一個小心愿的話，會是什么？

王興興：目前我們定的目標都非常簡單——每一天、每個月、每半年、每一年都有持續的產品和技術進步，這是最重要的一件事情。

衛詩婕：「每一天的技術進步」怎么看出來？

王興興：關注前沿領域，做測試，嘗試迭代。你總是可以獲得進步。

衛詩婕： 2026 年你最期待的行業突破是什么？

王興興：一直期待全球的具身智能模型有更多突破，誰做出來對整個行業都是好事。當然如果我們公司自己做出來，肯定是最好的一件事情。

衛詩婕：宇樹的位置有一個得天獨厚的地方，今天只要你保證自己不退步，一旦有更好的模型做出來，哪怕是別人做出來，你還是能夠保持領先。

王興興：對，保持頭部水平其實相對容易，但是要保持全球第一肯定是更難一些。

衛詩婕：你的夢想跟第一天有產生變化嗎？

王興興：我覺得沒有，因為我從小就非常喜歡科技，希望做一個非常好的科技產品來推動整個社會的進步，這是我最大的理念和夢想。當下我們做的這個行業非常值得做，真的是能讓人類文明邁到下一個臺階的。

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PART EIGHT

「如果技術和產品落后了，

所有市場，哪怕已占領的市場，

都是浮云」

衛詩婕：你之前覺得機器人的 RL （強化學習）并沒有做得特別好？

王興興：對，目前我覺得全世界的 RL 還沒有真正把價值發揮出來。目前的視頻生成模型、語言模型，用的 RL 相對比較少，包括它的規模也沒有上來， Scaling Law 還沒出現。

衛詩婕：機器人的 Scaling Law 怎樣才能夠出現？

王興興：沒人知道。只是期待它能出現。但我給Scaling Law 定了一個指標，如果未來哪天，一臺機器人到 80% 左右的陌生環境，給它發一個語音或者指令，它能實現 80% 左右的任務，我覺得就差不多達到了一個具身智能或者機器人的 ChatGPT 時刻，這非常重要。

現在的 AI 模型都是預訓練的，如果我用很多數據去訓練一個場景，它的成功率基本上可以做到 100%。但是我稍微換個場景，它的成功率就暴跌。所以目前機器人的泛化能力還不太夠。

衛詩婕：你剛才講，春晚舞臺上的機器人對于它要跑到什么位置、怎么跑已經有一定泛化性了？

王興興：這個泛化性已經實現，但是不夠，沒有真正讓它實現 80% 左右場景的干活。而且那個跑位也是提前先建圖了。并不是說隨便拎一臺機器人到任何場景上都可以達到這種效果。

衛詩婕：機器人行業現在非常飽和，有一個判斷是到 2026 年，機器人可能會「淤」——因為生產的機器人非常多，不一定有那么大的需求。在這個過程中，我發現大家需要跑馬圈地。據我所知，宇樹一直在 to Lab 非常強，在表演的 toC 層面也很強。在 toB 和工業這一塊，你們是怎么想的？

王興興：我覺得最核心還是要保持持續的技術和產品進步，別的都是虛的。無論在別的領域賣多少臺機器人，某種意義上都不頂用。

只要保持持續的技術和產品進步，哪怕一臺機器人都不賣，永遠都是全球最厲害的機器人和 AI 公司。但如果技術和產品落后了，那些市場，甚至包括已占領的市場，某種意義上都是浮云。因為真正的具身智能 AI 模型突破的那天，過往的東西跟它比起來都是沒有價值的。

衛詩婕：所以在宇樹的優先級里面，技術永遠優先于訂單。

王興興：肯定的，這是最重要的東西。

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