王兴兴一鸣惊人, 宇树机器人拿下世界第一
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王兴兴：机器人的ChatGPT时刻即将到来。
世界机器人大会，春晚扭秧歌机器人拿下首金
中国的人形机器人奔向未来的速度，比想象中要快得多。
近日，在2025世界人形机器人运动会中，宇树的两台机器人包揽了1500米项目的第一、第三名，第二名的“天骄”机器人来自北京人形机器人创新中心有限公司。
其中，第一的灵翌科技是宇树科技的全资子公司，以6分34秒的成绩摘得金牌。
图源：微博
赛后，宇树科技创始人王兴兴接受媒体采访时表示，夺冠的1500米田径比赛机器人就是春晚登场的机器人，也是宇树科技成立后制作的第一款机器人。他认为这一巧合是非常有意义的。
H11500米比赛现场图源：第一财经
在比赛前，H1在跑道上进行100米冲刺热身的视频还在网上流传，不少网友表示“这速度感觉能跑赢博尔特”。
据在场的宇树科技队操控手介绍，这次参赛的机器人并没有经过特殊的改动和升级，展现其本身除了会跳舞、运动性能也很好的一面。对于之所以选择这款机器人、没有选择个头稍微小一点的G1，是因为H1个头更大，电机力度大，步幅更大，速度也就能更快。
此外，还有多款身形非常小巧、憨态可掬的机器人出现在比赛现场。
当然，还有一些机器人给观众贡献了“笑点”。
其实，这并非宇树科技机器人第一次征战田径赛场。
今年4月，北京亦庄“全球首届人形机器人半程马拉松”比赛上，来自宇树科技的G1机器人在起跑瞬间就摔倒在地，在网络上引发不少讨论。
面对突发情况，宇树科技迅速发布了声明。声明中指出，宇树最近都完全没有参与任何比赛，主要忙着准备人形机器人的格斗直播。
“我们的G1人形机器人，从去年发货开始，已经出售给全球非常多的客户，使用了很久。所以这次马拉松比赛，也有好几个独立的团队使用我们的机器人。比如我们的客户用他们自己的算法参与了比赛，所以在现场能看到不少我们的机器人。有好几个独立团队在使用，不同人操作或开发情况下，机器人的表现差别很大，请大家不要误解。“
换句话说，参赛的某支队伍使用了宇树科技的G1机器人，并对其进行了自研算法的优化和控制。这种算法与宇树科技的原生算法不同，因此不能简单地将摔倒归咎于宇树科技的产品本身。
值得一提的是，1500米作为中距离跑步项目，与此前的马拉松这种项目相比，对人形机器人的要求有所不同。
1500米更注重人形机器人的爆发力、速度优化以及关节传动效率，而半马则侧重续航能力、能量管理、稳定性与耐久性。
而H1作为宇树旗下最高的人形机器人，身高约1.8米，凭借身高优势，H1能够以更大的步幅进行奔跑，奔跑速度相对于普通体型的人形机器人更快。
当然，外界不少人看来，目前机器人的发展离人类的日常生活太远，质疑其使用价值。
对此，王兴兴表示：“我们最大的愿望以及当下正在做的事情，还是希望机器人去干活。它可以做各种动作、去帮助人干各种活。但是，现在想要在家里或工厂里大规模应用，技术水平都不太够。慢慢地每年有进步，我觉得是好事，可以让大家对行业有更多理解和包容。”
或许，每个足够“燎原”的技术，在初生之时都只是一束火苗，正如曾经的互联网。
宇树科技冲击“人形机器人第一股”
谈到具身智能，宇树科技无疑是当前国内人形机器人领域最受关注的其中一员。
外界对其的关注，一方面来自销量，另一方面在于上市的进展。
销量方面，第三方平台透露，2024年宇树科技机器狗年销量高达2.37万台，约占全球市场69.75%的份额；在人形机器人领域，2024年宇树科技交付量突破了1500台。
时间来到2025年，王兴兴对外表示：宇树科技的G1差不多是今年全球出货量最高的人形机器人，Go2则是过去几年以及今年全球范围内出货量最多的一款四足机器人。
G1图源：微博
上市方面，宇树科技计划于2025年10月递交上市申请文件，拟登陆科创板，若进展顺利，有望成为A股“人形机器人第一股”。
宇树科技的上市之路为何如此吸引外界目光，是因为其不仅对公司本身，更对具身智能行业颇有影响。
一方面，对于宇树甚至任何一个公司而言，登录科创板是为后续的融资和市场开辟更广阔的道路。
对此，王兴兴直言：“公司已经成立9年，我把上市当作高考，上市意味着企业迈向更成熟的管理和运营阶段。”
此外，上市之前，宇树科技已完成10轮融资。今年6月，宇树科技完成C轮融资，获得了腾讯投资、锦秋基金、阿里巴巴、蚂蚁集团和吉利资本等一众商业巨头的青睐，无疑是目前人形机器人产业资本中的“弄潮儿”。
另一方面，若一举成功登录科创板，对于国内人形机器人领域的意义不言而喻。
值得一提的是，宇树科技还是业内为数不多已实现持续盈利的企业之一。
王兴兴在2025年夏季达沃斯论坛上曾透露，宇树科技2024年度营收已突破10亿元，并自2020年以来连续五年实现盈利，毛利率稳定在50%以上。
反观业内，大多数玩家还处于“烧钱”阶段，由此宇树科技的成绩更显突出。
当然，以上结论得出“人形机器人行业已经走上正轨”这个结论还稍显急躁。
与硬件相比，更大的挑战是大模型方面的短板。对此，王兴兴就直言：“最大的问题是具身智能AI不够用。”
传统大模型依赖海量互联网文本数据训练，而具身智能需物理世界交互数据，数据更少量且获得难度更高。
王兴兴还指出，“在大语言模型领域，当有了足够多的好数据时，就能把模型训练得越来越好。但是在具身智能领域，会发现在很多情况下，数据采了却用不起来。大家对模型的关注目前是相对有点少，反而对数据关注有点太高了。”
或许，这也是人形机器人目前没有实现大规模应用的原因。
当然，业内也有值得参考的案例。
今年3月，智元机器人发布了首个通用具身基座模型——智元启元大模型，开创性地提出了Vision-Language-Latent-Action(ViLLA)架构，该架构由VLM(多模态大模型)+MoE(混合专家)组成，可以利用人类视频学习，完成小样本快速泛化。
未来，随着仿真训练、端侧轻量化模型等技术的突破，我们无法否认具身智能的潜力，其有可能成为继大模型后的下一代AI基础设施。
或许，机器人的ChatGPT时刻，在不远的将来就要来到，让我们拭目以待。
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