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【导语】在8月9日举行的北京世界机器人大会上，宇树科技创始人、CEO王兴兴指出，智能机器人大规模应用的最大技术障碍在于AI模型。他对当前常用的VLA模型架构持怀疑态度，认为数据采集的质量和数量均不足，模型需进一步升级优化。王兴兴提出，当机器人能在未知环境中自主顺畅完成任务时，将接近“GPT时刻”。他还讨论了谷歌Veo 3视频生成模型的优势与挑战，并强调解决Scaling law对提升机器人模仿学习能力至关重要。展望未来两到五年，王兴兴认为，端到端的具身智能AI模型将是机器人技术的核心。

8月9日，宇树科技创始人、CEO王兴兴在北京举行的世界机器人大会上，谈及当前智能机器人暂时还没得到大规模应用的技术障碍时表示，最大的挑战是模型。“现在对具身智能和机器人来说，AI模型完全不够用，这也是限制当前人形机器人大规模应用最大的卡点。”此外，王兴兴对目前机器人公司选择的常用技术路线VLA模型架构持怀疑态度。

王兴兴在2025世界机器人大会上的发言

VLA模型指的是Vision-Language-Action Model（视觉－语言－动作模型），可以把它理解为——让机器“看得懂、听得懂，并且能动起来”的一种AI模型，强调像人一样，从感知环境到自主决策并采取一定的行动。

王兴兴认为，对于VLA模型，目前在真实世界交互中，数据采集的质量和数量都不足，即便在VLA模型基础上加入Reinforcement Learning（强化学习训练），仍不够用，模型本身还需要进一步升级和优化。

“目前机器人大模型类似于处在ChatGPT出来前的一到三年。”王兴兴称。

什么时候才能达到机器人GPT时刻？

王兴兴认为，如果有一天，我们带一台(tái)机(jī)器(qì)人(rén)到(dào)一(yī)个(gè)它(tā)此(cǐ)前(qián)从(cóng)未(wèi)去(qù)过(guò)的(de)环(huán)境(jìng)，随(suí)便(biàn)给(gěi)它(tā)一(yī)个(gè)指(zhǐ)令(lìng)，譬(pì)如(rú)“把(bǎ)这(zhè)瓶(píng)水(shuǐ)递(dì)给(gěi)某位观众”或“帮忙整理一下这个房间”，它就能顺畅、自主地完成任务。那时就接近机器人的“GPT时刻”了。

今年5月，谷歌在I/O 开发者大会上正式发布了新的世界模型Veo 3，这是其首款能够同(tóng)步(bù)生(shēng)成(chéng)音(yīn)效(xiào)（包(bāo)括(kuò)环(huán)境(jìng)音(yīn)与(yǔ)对(duì)话(huà)）的(de)AI视(shì)频(pín)生(shēng)成(chéng)模(mó)型(xíng)。

王(wáng)兴(xìng)兴(xìng)认(rèn)为(wèi)，谷(gǔ)歌(gē)这(zhè)条(tiáo)视(shì)频(pín)生(shēng)成(chéng)路线(xiàn)技(jì)术(shù)的(de)收(shōu)敛速度和成功概率可能会比VLA模型更高，但仍然面临还有很多挑战。其中一个主要问题是，视频生成模型过于关注画质，导致GPU消耗非常大。

另外，王兴兴指出，目前还面临的一个大问题是，如果要进一步提升机器人模仿学习的能力，必须解决Scaling law，而这一点目前行业做得并不好。“最简单的例子是，当我训练机器人执行一个新动作，比如学一支新舞或完成一项新任务时，往往需要从零开始训练，这非常低效。理想情况下，新的训练应该基于已有训练成果，让训练速度越来越快，学习新技能的效果越来越好。”

王兴兴指出，这是一个非常值得深入研究的方向，Scaling law在语言模型上的成功已经得到验证，但在机器的运动控制上，大家做的还只是刚刚开始，他建议可以关注这方面的研究。

王兴兴表示，在未来两到五年，除了更低成本、更高寿命的硬件之外，机器人的技术核心仍将是端到端的具身智能AI模型。