文章核心观点 - 王兴兴在2026世界物理AI大会暨宇树合作伙伴生态大会上发表主题演讲《相信，尽可能相信AI》，核心主张是信息世界的问题已被当前AI模型能力全部“吃”掉，大多数人只是还没反应过来 [5] - 王兴兴自我剖析称“到现在为止，我自己感觉自己还不够相信，还不够坚定”，认为自己对AI的信任程度仍需加深 [5] - 物理AI通过临界点会比预想的快，机器人规划问题和导航问题某种意义上已经解决，剩余关卡在于与真实物体交互的成功率 [12][14] - 王兴兴期待2027年或2028年搭载物理AI模型的机器人真正走进家庭 [17] 信息世界已被AI吃完 - OpenAI攻克了372个最顶尖的数学问题，全球最顶尖数学圈起了很大争议和轰动，AI在数学领域比人做得更好 [5][7] - 传统软件公司的壁垒被AI逆向工程打穿，原本做传统软件的公司，别人用AI工具就能把软件复刻出来 [5][7] - AI视频里人物的形象、表情、情绪比真人演员好很多，影视行业对此感受最深 [5][7] - 特斯拉的全自主出租车已经上线，只是这项服务在中国市场还没有，国内用户感受不够直接 [5][7] - OpenAI原创始人说过，全世界范围内真正了解或开发尖端AI模型的最多大概只有5000人，真正看到过最顶尖AI效果的人非常少 [8] - 互联网从2000年泡沫走到真正进每个人的手里大概花了10年，从最尖端的AI模型到每个人的个人助理、纯AI的手机，公司认为还需要5到10年 [10] - 以目前的模型能力，哪怕不再继续提高，信息世界也已经被击穿，手机上的软件、电脑上的软件、各种云端平台的问题全部被吃掉 [10] - 技术能力在行业内部的扩散这两年快得超出预期，从去年中下旬开始很多客户用宇树的机器人开发算法并开源，这些开源算法又被全球的机器人公司拿去用，这是过去一年人形机器人集体进步的来源 [10] 物理世界与机器人技术进展 - 斯坦福和英伟达都测试了GPT-6，对整个物理AI行业的改变非常大 [11] - GPT-6完全零训练直接控制机器人画画，模型部署到机器人上就能用，没写任何复杂代码，机器人自己换颜色、自己洗笔，画出来的点非常小、精准度很高 [11][12] - 机器人的规划问题、导航问题某种意义上已经解决，没解决的是跟真实物体交互的成功率，装个小东西相对简单，装配更精细的零件还不行 [12] - 剩余关卡是AI模型的输入输出和真实物理世界的对齐，传感器有误差、执行也有误差，模型对误差的修正能力还比较弱 [12] - 大模型解决物理AI里的装配问题，快的话一到两年、慢的话两到三年；语音指令让机器人收拾房间，快的话明年就可能实现 [12] - 公司去年提出概念：在未来80%左右的生活场景里，人通过语音和语言指令让机器人完成80%左右的任务，时间点最近到明年 [14] - 模型自己去搜论文、自己写代码、自己在网络环境里训练、自己在真实环境里测试，测试结果由模型打分，人偶尔参与一下，结果再喂回模型重新调整，这个循环转起来后算法迭代不再靠人一个个写程序 [14] - 公司今年最重要的一件事就是让模型自己把开发这件事跑起来 [14] - 大模型公司对机器人产业的关注度越来越高，公司在开发模型的同时跟国内外的大模型公司合作 [14] 王兴兴个人经历与行业判断 - 王兴兴09年上大一，做的第一版机器人就是双足人形机器人；10年开始做触觉手套（数据采集手套），也在那一年对人工智能产生兴趣 [16] - 那时候人工智能是非常冷门的行业，神经网络只是众多算法里的一个分支，王兴兴偏偏最喜欢神经网络，理由是它像人的大脑 [16] - 第一年上计算机课老师让每个人写一篇小作文，王兴兴写的题目是“随着神经网络规模的增加，可能会越来越像人的大脑” [16] - 16年AlphaGo轰动全球，22年底ChatGPT发布，直接决定公司在23年正式进军人形机器人 [16] - 王兴兴表示现在每天有太多想做的事、还有很多机器人相关的新东西要学，时间太少、过得太快，非常害怕浪费每一天 [16] - 行业非常火热，未来的蛋糕非常大、前景非常广阔，但竞争也非常惨烈，需要每天做得更好，只要公司和他所有的合作伙伴每天保持进步，未来就是他们的 [17] - 王兴兴认为这一代人真正有机会把超级智能或者AGI实现，把生产力提高到下一个台阶，这个机会不是安慰而是压力 [17] 世界物理AI大赛 - 公司发起世界物理AI大赛，理由是这几年AI的进步靠大家共同协作完成，从谷歌17年发表的Transformer架构到英伟达GPU、开源算法、GPT模型，这些奠定了全球AI和物理AI的技术基础 [17] - 大赛每年提供几千万元人民币的奖金，不分地域，做得足够好就奖励 [17] - 赛道有八个：任意移动、田径、格斗、灵巧操作、生产建设、体育赛事、全模态交互、康养，最终可能比八个更多，后续会给更多细节 [17]