十一月四日，乌镇。世界互联网大会的互联网企业家论坛上，宇树科技创始人王兴兴上台发言。他讲的是机器人现在能干什么，还差什么，以及哪一步还没跨过去。
这家公司做了十年机器人，最早做四足，后来做人形。这场发言里，他谈的是一台机器在车间里究竟能干几成活，以及在陌生的地方还能不能干。
固定工位上的百分之百
他先说好消息。在单一工序、固定工位上，只要训练得当，机器人的任务成功率可以接近百分之百。这句话的分量在于，工厂要的就是稳定，一次失败可能就停线。
但紧接着是坏消息：效率还要提升。一个动作做对了，不代表做得快；做得快，也不代表一天八小时都不出错。工业现场算的是节拍，不是演示视频里的那一次成功。
所以他把目标说得很具体：希望将来在任意场景、任何地方，部署一台机器人就能干活。不是为一个工位编一套程序，而是搬过去就能用。
顺带说一句，为什么是人形？因为工厂、仓库、楼梯、门把手，都是按人的身高和手的形状设计的。做一个能塞进现有环境的机器，比改造整个环境便宜。这是行业里的常识，不是他的原话。
陌生房间里的八成
这就是他去年提过的那个说法：具身智能的“ChatGPT 时刻”。标准是，在约八成的陌生场景里，机器人能通过语音或文字指令，完成约八成的任务。两个八成，一个说环境，一个说完成度，都不能打折扣。
还有一个细节容易被忽略：他说的是语音或文字指令，不是预先编好的程序。这一句把门槛抬高了，同一个动作要能被一句话叫出来，模型得先听懂，再自己拆步骤。
“陌生场景”这个词值得解释。不是换一间厂房，是换一个没去过、没标定过、桌子高度和光线都不一样的房间。机器人进去，得自己看、自己判断、自己走过去。
注意，这是一个目标，不是一张成绩单。他的说法是，全球顶尖的多模态模型已经比较接近这个目标，在物理空间的规划能力很强，抓取物品、简单搬运的成功率可以做得比较高。
“比较接近”这四个字很关键。它把话说在了门槛前面，既没有说已经跨过去，也没有说还差得远。做技术的人常用这种说法，因为它最接近事实。
差在最后几毫米
那差在哪里？他给了一个很短的说法：最后几毫米。不是模型不够聪明，是模型的输出和真实机器人的动作之间，还隔着一段对不齐的距离。
他自己的解释是，人工智能对物理世界的接触这部分做得不够好，输入输出和真实世界的对齐还差一点。这句话听起来抽象，落到车间里就是：让它去抓，它抓偏了两毫米。
两毫米在屏幕上不算什么，在装配线上就是装不进去。机器人可以看见，但看得不够准；可以碰到，但感觉得不够细。视觉这一关过去了很多，触觉这一关还在门口。
一根针的难处
他举的例子很生活：拆手机、装手机、穿针引线。这些活有个共同点，都是小空间、小零件、小公差，靠的不是力气，是手感。手指在最后一刻的那点感觉，往往决定了这一下成不成。
人手穿针的时候，眼睛其实看不清线头有没有进孔，靠的是指尖那一点反馈。机器人现在缺的就是这一点反馈，以及把反馈及时送回决策环节的速度。
他还提到，机器人基础触觉的能力，以及控制信号的实时传输速度，和真实世界仍有差距。但他补了一句，就差一点点。这句话是判断，不是保证。
他的估计是，未来一到三年，如果这个细微偏差能被解决，具身智能在理论层面就不会有太大障碍。注意“理论层面”这四个字，它离量产还有距离。
数据还有大半没用上
除了触觉，他讲了另一个问题：数据利用率低。包括宇树在内，大量采集回来的数据并没有被充分利用，堆在那里，用不上。这些数据不是没用，是缺少把它们串起来的办法。
几个月前，公司开始试着让物理模型自我进化。模型自己写代码，在仿真或真实环境里训练，再部署到机器人上测试，最后由人或机器打分，把结果反馈回去改程序。
这个循环听起来很像大模型公司内部已经跑通的那一套。他说，某种意义上，头部大模型公司已经实现了自进化，人类只负责少量打分；机器人领域还比较少见。
为什么少见？因为机器人要多一道关：仿真里跑通的动作，到了真机上可能完全不是一回事。仿真和现实之间的那道缝，正是前面说的几毫米。
他给的时间表
最后是时间。他认为，明年有较大概率成为机器人行业或者机器人模型的临界点。这句话是判断，不是承诺，他自己用的也是“大概率”三个字。
如果“最后几毫米”真的在未来一两年被磨平，变化不会只发生在实验室。工厂的排班、仓库的分拣、商场的引导会先感受到，因为这些地方的环境相对固定。
但反过来也成立。如果这几毫米磨不平，机器人就还是只能待在固定工位上，做那些被反复训练过的动作。看上去很热闹，算下来不一定划算。
三年这个时间，放在机器人行业里不算长。软件的迭代按周算，硬件的迭代按年算，一条腿快一条腿慢，走路就会打转，得让两条腿咬在一起。
他还提到一个数字：过去几年，公司的机器人年均近一半出口海外，很多海外公司买回去做二次开发，用在建筑和商业服务场景。需求是真的，只是还没到通用那一步。
所以这场发言里最值得记住的，不是那个八成的目标，是“最后几毫米”这个说法。它把一件很大的事，缩到了一个可以测量的问题上：一台机器，能不能把线穿过针眼。
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