今日资本市场焦点集中于宇树科技正式登陆科创板。截至收盘，其股价报每股 845 元，涨幅高达 460.34%，市值突破 3400 亿元。上市当日，公司举办答谢午宴，红杉中国创始人沈南鹏、知名歌手王力宏等嘉宾出席。
物理 AI 机器人的自动进化：行业新命题
在答谢午宴上，宇树科技创始人王兴兴重点阐述了公司未来的核心战略方向——“物理 AI 机器人的自动进化”。随着机器人步入大规模部署阶段，如何将新场景、新任务及成败经验持续转化为学习素材，即构建“自进化能力”，已成为行业关键命题。
王兴兴指出，自进化能力的强弱取决于四个维度：基础模型的强度、多源数据的规模化程度、真机部署的数量以及技能生态的扩展性。基础模型越强，自进化潜力越大；数据规模效应越显著，迭代速度越快；真机部署越广泛，能力积累越迅速。
重构研发流程：从人工依赖到系统闭环
王兴兴判断，单靠 AI 模型或视频模型已难以维持长期竞争力。下一阶段的核心壁垒，在于能否将模型、工具、仿真、真机和评价整合为完整系统。AI 不仅作为机器人的“大脑”，更将深度介入研发全流程，辅助人类完成设计、训练与迭代。
传统模式的局限与 AI 赋能路径
当前，机器人新技能的训练高度依赖人工：工程师需查阅文献、编写代码、调校参数、部署测试并反复修改。王兴兴认为这种模式效率低下。他提出了一套由 AI 主导的自动化路径：
- 方案生成：AI 自动调研文献，构建可行方案并生成代码进行模型训练；
- 仿真验证：代码在仿真环境中运行，验证逻辑可行性；
- 真机部署：将训练结果部署至实体机器人，在真实世界中验证平衡性、准确度与成功率；
- 反馈迭代：AI 分析运行结果，结合人工评价，将数据反馈至系统，触发下一轮代码生成与训练。
这一被命名为“物理 AI 机器人自进化 V1.0"的闭环系统，一旦跑通，其编程和迭代速度有望超越数百人规模的 AI 团队。即便宇树自身的编程能力未同步提升，底层基础模型的进步也将自动带动整个系统的搜索、编程及评价水平。
核心壁垒：真实世界的反馈数据
该循环能否生效，关键不在于 AI 写代码的能力，而在于生成的结果能否接入大量实体机器人，在真实世界中反复测试并将数据回传。这是机器人区别于纯软件 AI 模型竞争的本质特征。
王兴兴强调，真正拉开差距的是循环进入物理世界后的环节：谁拥有更多性能稳定的机器人，谁能以更低成本部署真机，谁能持续将现实反馈输回训练系统。若未来能同时部署数千乃至数万台机器人，真机反馈数据将在短期内实现爆发式增长。
量产加速与软硬融合
为支撑上述构想，宇树科技正全力提升量产能力。官方数据显示，截至 8 月 12 日，其仿生双足人形机器人累计生产下线约 18000 台；招股书显示，2023 至 2025 年，宇树四足机器人销量合计已超 3 万台。
与此同时，宇树科技正加速补齐机器人“大脑”短板。公司将募集资金的近一半投向模型研发，重点押注 WMA 与 VLA 两大技术路线。此外，DeepSeek 以 1.4 亿元战略配售入股宇树，双方将在通用人工智能、高性能通用机器人及 AI 大模型领域展开深度合作。
硬件与算法的深度融合正在加速，一场关于“物理 AI 自进化”的产业变革才刚刚拉开序幕。