新闻/36氪·5 天前

宇树发布物理AI自进化模型，G1下线超万台拟五年孵化200家生态企业

宇树科技发布物理AI机器人自进化V1系统，验证GPT-6 Astra零样本控制能力。创始人王兴兴透露G1累计下线1-2万台，预测物理AI将在1-3年内突破，并启动“宇创计划”拟五年孵化200家生态企业，加速从本体制造向平台化转型。

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• 机型本体
• 仿真与训练
• 具身模型

宇树 G1

本文由 AI 根据公开内容整理，可能有误，请以原文为准：宇树王兴兴：物理AI会在未来两三年突破，非常害怕浪费每一天（36氪）

核心内容

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披露G1人形机器人已累计下线1-2万台，并预测物理AI将在未来1至3年内迎来重大突破。针对行业从“动起来”向“干活”转型的趋势，宇树正式发布“物理AI机器人自进化V1”模型系统，旨在通过AI自主编写代码、仿真训练与真机验证的闭环，实现技能开发的自动化与规模化。同时，公司启动“宇创计划”，计划五年内孵化200家以上涵盖本体、算法及应用的生态企业，标志着其战略重心从单一硬件销售向技术平台与生态构建转移。

技术验证方面，宇树利用GPT-6 Astra模型在零训练条件下实现了机器人绘画与下围棋任务，证明通用大模型已具备直接控制机器人完成部分任务的潜力，但在精密装配等需实时力控反馈的场景仍存在感知与纠错短板。为此，宇树自研预训练全身运动控制模型以提升批量动作训练效率，并明确未来行业竞争核心在于数据、算力、芯片产能、能源与矿产五大资源。尽管自进化系统的实际迁移效率待验证，但公司已将研发重心从关节模组等硬件优势扩展至大脑侧投入，试图解决模型输入输出与真实机器人对齐的核心挑战。

关键看点

• 自进化系统：发布物理AI机器人自进化V1，支持AI自主编码、仿真测试及真机验证闭环，减少人工编程依赖以实现技能规模化迭代。
• 大模型验证：基于GPT-6 Astra实现零样本绘画与下棋，验证通用模型任务规划能力，但承认精密操作仍需解决实时感知与力控对齐难题。
• 量产与生态：G1机器人累计下线1-2万台，启动“宇创计划”提供资本与平台支持，目标五年孵化200家生态企业以拓展应用场景。
• 运控算法升级：采用预训练深度强化学习技术研发全身运动控制模型，大幅提升不同动作的批量训练效率，夯实底层运动能力基础。

工程与产业观察

宇树从本体厂商向“物理AI平台+生态”转型的路径，反映了具身智能行业正从硬件参数竞赛转向数据闭环与泛化能力比拼。自进化V1系统若能在Sim-to-Real迁移中验证成功率，将为解决长尾技能获取成本高的问题提供工程范式；而G1万台级出货量则为模型迭代提供了关键的真机数据底座，其生态策略能否跑通取决于开发者工具链的成熟度与商业变现效率。

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1. 36氪：宇树王兴兴：物理AI会在未来两三年突破，非常害怕浪费每一天访问 2026-10-23