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宇樹 G1 零訓練學識畫畫洗筆|王興興:物理 AI 1 至 2 年內「被擊穿」,年底機器人幫你執房

宇樹 G1 接上 GPT-6,零訓練學識畫畫洗筆落子;王興興預言物理 AI 一兩年內被擊穿,年底機械人幫你執房。Ah Kwan 整理大會重點、股價反應同技術限制。

2026.10.24Ah Kwan(左定坤)約 5 分鐘閱讀
宇樹 G1 人形機械人實拍封面圖(UAV Expo 2024 展出,CC0 公共領域,作者 Sayanesy/Wikimedia Commons;非大會現場演示相片)

10 月 22 日,杭州。宇樹科技創辦人王興興喺「2026 世界物理 AI 大會」現場做咗一個幾震撼嘅演示:佢哋將 OpenAI 嘅 GPT-6 直接接上宇樹 G1 人形機械人,冇做任何針對性預訓練、冇為動作寫專門程式,部機械人自己攞起畫筆臨摹實體畫,畫到一半見到隔籬有洗筆嘅顏料盤,自己行過去洗乾淨支筆,再返嚟繼續畫。

同場演示仲包括圍棋同象棋落子、陌生室內場景嘅全自主導航。按王興興嘅講法,GPT-6 係喺「完全零訓練」嘅狀態下接管部機械人——重點唔係佢識唔識畫畫,而係大語言模型第一次可以直接做機械人嘅「大腦」,唔再需要工程師為每一個動作寫規則。

王興興三個判斷:物理 AI 一兩年內「被擊穿」

今次大會係宇樹第一次以「鏈主」身份主辦嘅生態大會,王興興一次過交代咗公司未來嘅三大方向:硬件上要做到千萬台級量產;模型自研加外部合作並行,打造適配自家硬件嘅物理 AI 小模型;仲要布局大規模算力集群。

但全場最出位嘅係佢對物理 AI(Physical AI)嘅時間表判斷。佢話:「我哋已經見到物理 AI 被擊穿嘅苗頭,好可能就喺最近一到兩年,或者兩到三年發生。」佢對「具身智能 ChatGPT 時刻」嘅定義好具體:喺 80% 嘅陌生場景入面,機械人靠語音或者文字指令,可以完成大概 80% 嘅任務。

更加貼地嘅係佢開出嘅期票:「希望今年年底到明年,你同機械人講『幫我執下間房』,佢就可以做到。」如果呢個時間表成立,機械人入屋唔再係五年後嘅事,而係以月計嘅事。

大會仲公布咗啲乜

  • 世界物理 AI 大賽:每年投入數千萬元獎金,面向全球開放,設八大賽道——任意移動、田徑、靈巧操作、生產建設、體育、格鬥、全模態人機交互、康養,明顯係想用獎金吸引全球開發者一齊攻關物理 AI 嘅難題。
  • Dex5-S 新款五指靈巧手:現場展出,配合 G1、H1 同四足機械狗,覆蓋工業、應急消防、城市治理、教育、文娛、康養場景。
  • 宇創計劃:面向具身智能創業團隊招募,開放硬件平台、工程落地支援同供應鏈資源,方向包括本體、零部件、具身算法同仿真數據平台。
  • 開源 UnifoLM-WLA-1.0:面向高校同開發者開放生態。
  • 產量數字:G1 累計下線 1 至 2 萬台;公司一年生產幾萬台機械人、幾十萬個關節電機同模組——王興興自己都承認,要真正普及,呢個產能遠遠唔夠。

王興興仲同姚明做咗場跨界對話。姚明問:機械人打籃球識唔識做假動作?王興興笑住答:佢確實識預判對面嘅動作,不過未來可能要「限定一下預判次數」,唔係比賽會唔好打。

股市即刻有反應:6 日飆逾五成

資本市場反應好直接。10 月 23 日宇樹科技股價午後急升,據財聯社及新浪財經等報道,盤中一度封上 20cm 漲停,六個交易日累計飆升逾五成,市值重返約 2,500 億水平(不同時點報道嘅升幅數字介乎 15% 至 20% 之間,屬盤中波動)。消息面除咗大會本身,仲有「易中天」等光模塊龍頭嘅業績公告帶動,AI 算力同應用板塊午後一齊反攻。

要留意嘅係,股價同演示係兩回事。演示效果好唔等於技術已經成熟,市場炒作嘅係預期,唔係已經交付嘅收入。

對香港讀者有乜實際意義

第一,機械人供應鏈離香港好近。早前人形機械人龍頭智元已經落戶香港,喺銅鑼灣設國際研發總部;宇樹喺杭州,但整個具身智能產業鏈——關節電機、靈巧手、仿真數據——正正係大灣區硬件生態最擅長嘅環節。物理 AI 如果真係一兩年內「被擊穿」,受惠嘅唔只係做大模型嘅公司。

第二,開發者嘅門檻可能大降。宇樹今次嘅打法好清晰:開源模型、辦大賽、做生態平台,將機械人變成好似手機咁嘅「硬件平台」,上面跑唔同嘅 AI 大腦。GPT-6 今次可以直接控制 G1,就係呢個方向嘅驗證。如果大模型真係可以零訓練接管機械人,以後做機械人應用嘅人,唔使再由底層控制理論開始學起。

限制同未確認之處

「零訓練」「無預先編程」係王興興現場嘅講法,屬於公司聲稱。GPT-6 點樣同機械人本體通訊、中間有冇做適配層、演示環境經過幾多篩選,外界暫時無從核實。有份做大會總結嘅行業觀察都提到,規劃同導航類任務效果較好,但真實物理交互嘅穩定性同成功率仍然係瓶頸——即係話,畫畫可以,執房未必次次得。

另外「年底幫你執房」係願景式期票,唔係產品發布日期,唔好當成承諾嚟理解。

Ah Kwan 點睇

今次演示真正重要嘅唔係部機械人有幾叻,而係佢示範咗一個分工:大模型做大腦,機械人做身體。過去幾年,機械人公司最大嘅痛點係每個動作都要人手調;如果通用大模型可以直接理解指令、規劃動作,機械人行業嘅開發模式會由「硬件工程」變成「軟件生態」——呢個先係王興興敢開一兩年時間表嘅底氣。

但都要潑返啲冷水:由「識畫畫」到「幫你執房」,中間隔住嘅係物理世界嘅不確定性——滑嘅地板、亂放嘅雜物、唔合作嘅貓。模擬環境入面成功,同真實屋企成功,係兩個世界。王興興自己都話行業競爭會非常慘烈,核心要素係產能、模型、算力、芯片、數據、能源——數落嚟全部都係燒錢嘅嘢。

一句講晒:方向啱唔啱,今次演示畀咗個幾有說服力嘅答案;幾時先至真係買到部幫你執房嘅機械人,就要睇下一個 12 個月,邊間公司可以將演示變成產品。

資料來源

Ah Kwan

Ah Kwan(左定坤)

我係 Ah Kwan(左定坤,阿坤),一個做咗 11 年香港手機新聞網站 ePrice HK 嘅編輯,而家會係鍾意親身試、用廣東話分享科技嘅自媒體創作者。呢度我會繼續分享我嘅產品實測、科技新聞,同 YouTube 影片。

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