北京时间2025年9月24日，在2025高通骁龙峰会 「智能的进化思考」对话环节中，宇树科技创始人、CEO兼CTO围绕具身智能及产业，分享了落地路径、技术瓶颈与合作建议，其观点贴合企业实践，也呼应了当前行业的核心关切。
人形机器人发展三阶段：锚定行业落地节奏
在对话中，王兴兴明确了通用人形机器人的关键发展节点，且每个阶段均与行业当前技术成熟度高度契合，首先是已实现阶段，今年上半年，AI机器人已完成理解复杂指令并做出丝滑流畅动作的目标，但仍停留在执行固定动作层面，技术验证落地、尚未实现自主交互是行业现阶段的普遍情况，多数头部企业当前均处于动作精度优化向自主决策的过渡初期阶段。
而据王兴兴透露，相比第一个已实现的阶段，第二个近期待解决的阶段快则2025年底、慢则2026年上半年就可完成，能够实现响应实时指令并完成能力范围内任意动作，这也是突破固定场景依赖，迈向商业化的关键一步。
而第三阶段，则是中长期突破阶段，据王兴兴介绍，2026年底至2027年，具身智能机器人或可实现陌生环境下自主理解指令并与物理世界任意交互，比如自主找水杯递水，这时也标志具身智能接近落地。
而放眼数年后，更长远的目标则是将任务成功率提升至99.9%以上，比如完成拆装手机等精细化操作。
当前人形机器人最大瓶颈是复杂场景的适应性，而高成功率与精细化操作是其进入家庭、精密制造等场景的前提，也是行业公认的商业化规模化门槛。
核心技术挑战：行业两大关键瓶颈
王兴兴提出的技术难题，均为当前人形机器人产业面临的共性痛点，且其解决方案具有明确的行业参考价值。
首先是终端侧算力与功耗矛盾，当前高端显卡200-300瓦的功耗，无法适配空间有限的人形机器人，这是行业性能与实用性平衡的核心矛盾。
高算力虽能支撑复杂算法，但会快速耗尽电池、且散热需求超出机器人体积承载能力。王兴兴提出终端算力功耗控制在100瓦以内，平均正常功耗20-30瓦的指标，为行业提供了清晰的技术方向。
而手机类芯片是潜力解决方案的判断，也符合跨领域技术复用的行业趋势。手机芯片的低功耗、高集成度优势，恰好匹配人形机器人 “小型化、长续航” 的需求，目前已有芯片厂商开始针对性研发适配人形机器人的低功耗算力方案。
除此之外，通信与线缆可靠性也是很重要的问题，王兴兴将线缆比作机器人血管，并指出工业机器人60%以上的故障源于线缆，而减少内部线束数量与复杂性是提升可靠性的关键，这一观点可以说直击行业的工程化落地痛点。
相较于算法突破，线缆、接口等，底层硬件可靠性常被忽视，但却是决定机器人能否稳定运行的基础。从行业实践来看，工业机器人的线缆故障问题已困扰产业多年，而人形机器人需面对比如关节自由转动之类的更复杂的运动场景，线缆损耗风险更高。而王兴兴提出的 “通过新通信协议与架构设计优化线束”，与汽车产业 “电子电气架构革新” ，均是通过底层架构升级提升系统可靠性，这一思路已被部分人形机器人企业纳入硬件研发重点。
行业协同路径：呼应生态共建
面对具身智能领域技术路线百家争鸣的现状，王兴兴提出协同建议，鼓励行业从分散研发向生态共建过渡。
王兴兴认为，行业正处于爆发前的黎明时分，呼吁芯片厂商、操作系统开发者、算法公司保持开放。
据悉，当前具身智能技术路线尚未统一，运动控制算法、AI 交互框架各有差异，单企业难以覆盖全产业链环节，开放协作是加速技术迭代的必然选择。
宇树科技近期开源自研视觉模型的动作，正是行业 技术共享的积极尝试，当前人形机器人领域存在数据壁垒高、算法迭代慢的问题，开源能降低行业研发门槛，吸引更多力量参与核心难题攻关，这与AI领域开源推动技术普及的路径一致。
当然，全产业链环节也缺一不可，从安全的机器人操作系统、统一的通信协议，到完善的供应链体系，每个环节的进步均能加速产业爆发。
当前人形机器人不仅缺核心技术，更缺标准化体系和成熟供应链，或许真如王兴兴所说，只有全链条协同，才能实现从技术落地到成本下降，再到规模扩张的正向循环。
