8月19日登陆科创板后，宇树科技创始人王兴兴在次日举行的2026世界机器人大会主论坛上发表演讲，给出了具身智能行业大爆发的量化临界点——“两个80%”：在80%的陌生场景中，通过语音或文字指令，机器人能顺利完成约80%的任务。他认为，机器人真正走进工厂和家庭的关键，已不再是本体能否完成某个动作，而是“换一个房间、物体、任务之后，它还能不能完成”的泛化能力。

王兴兴指出，当前全球具身智能最大的瓶颈在于AI模型的输入输出与真实机器人之间的对齐程度不足。他解释，语言模型处理的是数字编码信息，严格限制在向量空间内，几乎不产生物理误差；而机器人每次输入输出都可能存在偏差，尤其在最后几个厘米甚至毫米的精度上难以修正，导致任务成功率严重下降。他预计，这一瓶颈快则两到三年、慢则五年或十年有望解决。

针对如何突破瓶颈，王兴兴介绍了公司正在预研的“物理AI机器人的自进化”方案。该方案利用前沿大模型驱动，让AI自主检索论文、生成控制代码，并在仿真环境与实物机器人上测试、评价、反馈，形成闭环，使机器人研发从高度依赖人工转向持续自我迭代。他认为，这套机制能随基础模型能力提升而增强，可更高效利用多元数据，并随真机部署增多而积累更多测试数据，逐步实现数据规范化。

演讲中，王兴兴也展示了公司在硬件与AI结合上的进展。今年4月，宇树基于第一代人形机器人H1改制的机型在百米测试中跑出约10米/秒（36km/h）的峰值速度，刷新人形机器人奔跑世界纪录。5月，公司发布了全球首款量产级载人机甲，身高约3米多，载人后重约500千克，可变形为四足模式，适用于户外复杂环境运输。此外，公司还演示了基于多模态和端到端的实时语音生成动作，以及会议室整理等多任务场景应用，并预览了开发仅三个多月的人形机器人“超人”，其最快速度达12.66米/秒，超越人类最快奔跑速度。

王兴兴强调，机器人训练数据中，真人数据或互联网数据作为主要预训练数据可能比真机数据更重要，但真机数据同样不可或缺，因为需要让机器人与物理世界匹配。他透露，公司绝大部分AI团队目前都在推进机器人进入家庭或工厂的实际应用，并已与汽车工厂合作落地。

在模型路线方面，王兴兴提到当前主要流派包括VLA模型和世界模型，公司自2020年初开始探索基于视频生成的世界模型，因效果不理想一度搁置，去年起重新大力发展。他认为，未来十年机器人的进化速度可能比预估更快，而“自进化”路径是开启物理AI机器人的关键方向。