2025-09-18 新闻动态 179
"如果2011年我坚持学AI，现在会是怎样？"站在外滩大会聚光灯下的王兴兴，抛出了这个创业者少有的坦诚之问。宇树科技IPO在即，这位机器人赛道领跑者的公开反思，揭开了科技浪潮中一个关于选择与代价的残酷命题。
创业者的十年之憾：一场与AI的错位时空
2011年的大学图书馆里，机械工程专业的王兴兴翻遍书架也只找到几本泛黄的神经网络教材。当时ImageNet竞赛刚办到第三届，Transformer架构还要等六年才问世。"能做的太有限"——这个判断让他转向了更具象的机器人赛道。如今回看，这既是个人认知的局限，更是时代技术的断层。
当年机器人行业已出现波士顿动力等标杆企业，而AI领域全年全球融资额不足5亿美元。王兴兴的选择代表着多数务实创业者的路径：押注可见的机械传动装置，而非尚在实验室挣扎的神经网络。这种错位直到2016年AlphaGo横空出世才被打破，但时间窗口已悄然关闭。
双轨十年：AI爆发与机器人进化的分野图
对比两组数据可见分野：2015-2025年，AI领域年融资额从12亿飙升至980亿美元，而全球机器人产业融资峰值仅为其1/5。更关键的是技术代差——当ChatGPT实现思维链推理时，王兴兴坦言宇树机器人"仍需要预设每个关节角度"。
这种差距在技术成熟度曲线上更为直观。AI在2018年越过泡沫低谷期后直线攀升，而机器人行业始终在"自动化"阶段徘徊。王兴兴的反思直指核心："我们花了十年完善运动控制，但AI用三年就重构了智能交互的底层逻辑。"
IPO时刻的认知颠覆：当机器人遇上大模型
"让AI生成家务视频容易，但让机器人执行动作仍是荒漠。"王兴兴的比喻揭示出现实困境。多模态融合面临三重挑战：视频指令与运动控制的模态对齐、非结构化环境的实时决策、动作误差的连续修正。这些问题暴露出传统机器人架构的致命短板——没有AI大脑的机械躯体终究是提线木偶。
但危机中藏着转机。特斯拉Optimus最新演示显示，结合大模型的机器人已能理解"把马克杯放在咖啡机右侧"这类模糊指令。王兴兴敏锐捕捉到这点："现在补课AI，或许能让人形机器人跳过编程时代，直接进入认知交互阶段。"
给创业者的时代启示录
王兴兴给后来者的三点建议暗含血泪教训：首先要警惕"经验暴政"，他坦言自己"被机械传动的成功困住了思维"；其次要敢于在技术荒漠中掘金，就像2017年没人相信大模型会有今天；最重要的是重构团队，宇树现在每招聘3名机械工程师就要搭配2名算法专家。
这种认知升级正在见效。宇树最新发布的H1机器人已能通过语音指令调整步态，虽然反应延迟仍达2.3秒，但验证了"AI+机器人"的可行性。正如王兴兴所言："荒漠里最先发芽的植物，往往能长成参天大树。"
后IPO时代的终极命题
站在IPO门槛上的宇树科技，正面临战略抉择：是继续深耕表演型机器人维持现金流，还是All in具身智能冒险转型？参照波士顿动力被现代收购后的路径，并购AI初创公司可能是快速补课的选择。
王兴兴的终极目标始终未变——"用机器人解放生产力"。只是实现路径已从精密的齿轮传动，转向了更抽象的神经网络权重。这场迟来十年的AI补课能否助其弯道超车，答案或许就藏在下一个外滩大会的演讲里。科技产业的残酷在于，选择比努力更重要；但其魅力也在于，只要活着就永远有新的选择。
