中国机器人产业的竞争，正在从“谁的机器人更能跑、更能跳”，转向“谁能让机器人真正理解世界”。
11月3日，在世界互联网大会乌镇峰会开幕会前，宇树科技创始人王兴兴透露，公司未来将重点攻克机器人大脑技术，除了自身研发突破，还计划面向全球寻求合作。他特别提到，自己看好物理AI技术，希望推动这一领域取得关键突破。
这番表态释放出一个重要信号：在机器人本体制造和运动控制领域积累优势之后，宇树正在加速补齐人工智能能力，试图从机器人硬件制造商向物理AI平台型企业迈进。
机器人会跑会跳，距离真正的智能还有多远？
过去几年，宇树科技凭借四足机器人和人形机器人迅速走红。无论是机器人的奔跑、跳跃、翻跟头，还是复杂的运动控制，宇树都展示了相当成熟的工程化能力。
但一个现实问题逐渐浮现：机器人动作越来越像人，并不意味着它已经拥有真正的智能。
让机器人完成预设动作，工程师可以通过编程、运动控制算法和大量调试实现。但如果把机器人放进一个陌生环境，让它自己判断桌上有什么物品、应该如何抓取、怎样完成一项此前没有执行过的任务，难度就完全不同了。
这正是机器人大脑需要解决的问题。
与传统机器人依靠固定程序执行任务不同，物理AI希望让人工智能能够理解现实世界中的物体、空间和物理规律，并将语言指令转化为实际行动。
王兴兴此前曾公开谈到，机器人迈向真正的通用智能，核心障碍已经不只是任务规划，而是AI模型与真实机器人之间的输入输出对齐。机器人能理解应该做什么，却未必能稳定、准确地完成动作。
例如，抓取一个陌生物体，机器人不仅要识别它，还要判断重量、材质、形状以及抓取力度。即使AI规划正确，实际接触过程中出现细微误差，也可能导致任务失败。
宇树开始让AI自己训练、自己进化
事实上，宇树对机器人大脑的布局已经不止停留在口头层面。
在10月22日举行的2026世界物理AI大会暨宇树合作伙伴生态大会上，王兴兴明确了公司未来三大方向：
一是提升机器人规模化生产能力，面向未来千万级乃至亿级市场需求；二是自研与外部合作并行，推进适配机器人硬件的物理AI模型；三是布局超大规模算力集群，为技术迭代提供支撑。
其中，最值得关注的是宇树正在探索的机器人自进化体系。
按照王兴兴此前披露的思路，未来AI模型不仅负责机器人任务规划，还可以自主搜索论文、编写代码，在仿真环境中训练，再进入真实机器人进行测试。测试结果重新反馈给模型，由AI继续调整代码和训练方案。
这实际上是在尝试建立一套自动化研发闭环：
AI自主研发、仿真训练、真实测试、结果反馈，再进入下一轮迭代。
据第一财经此前报道，宇树已经在内部推进这一方向，希望逐步减少机器人开发过程中对人工编程和反复调试的依赖。
王兴兴此前还透露，宇树曾将GPT-6用于机器人任务测试，在不针对具体动作单独编写程序的情况下，机器人能够完成绘画、清洗画笔等任务。
这类测试展示了大模型与机器人结合的潜力，但距离在复杂现实环境中稳定执行任务，仍有相当长的工程化道路。
为什么宇树要向全球寻找合作伙伴？
此次王兴兴特别提到面向全球寻求合作，也值得关注。
机器人大脑不是简单地将一个语言大模型装进机器人身体里。它涉及视觉感知、空间理解、动作规划、运动控制、触觉反馈以及真实世界数据训练等多个技术环节。
传统大模型主要从互联网文本、图片和视频中学习，而物理AI还需要大量机器人与真实物体交互的数据。机器人如何抓取不同物品、如何适应不同环境、如何处理意外情况，都需要通过训练和实际验证不断积累。
这也意味着，机器人制造商未必需要独立完成所有技术环节。
宇树拥有机器人本体、运动控制和量产制造能力，可以与全球AI模型企业、高校、科研机构及算法团队合作，共同推进物理AI技术落地。
10月的世界物理AI大会上，宇树还推出了面向全球开发者的物理AI大赛，设置灵巧操作、多模态交互、生产等多个赛道，试图通过开放生态吸引更多开发力量。
从这个角度看，王兴兴此次释放的全球合作信号，与宇树此前的生态布局是一脉相承的。
业绩增长背后，宇树也在加大技术投入
宇树加速布局机器人大脑，也有商业层面的现实考量。
公司上市后的首份财报显示，2026年前三季度，宇树实现营业收入18.17亿元，同比增长55.71%；归母净利润3.87亿元，同比增长270.54%。
不过，单看前三季度利润增长还不足以反映公司的经营变化。路透社10月28日报道，宇树第三季度营收为6.65亿元，同比增长约70%，但归母净利润同比下降17.4%至1.127亿元，研发支出则明显增加。
这意味着，随着机器人行业从产品展示走向商业化竞争，企业需要持续投入算法、算力和研发人才。硬件销量固然重要，但决定机器人能否进入更多真实工作场景的，很可能是背后的智能系统。
路透社11月2日的一篇报道也指出，中国机器人企业正在把更多资源投入具身智能领域。2026年上半年，中国具身智能企业融资达到935亿元，涉及322笔交易，较上年同期增长约五倍。
从全球范围看，Physical Intelligence、Skild AI等美国公司也在研发能够适应不同机器人平台和任务的通用智能系统。机器人行业正在形成一场新的竞争：谁能率先让机器人摆脱对固定程序的依赖，谁就有机会掌握下一阶段的产业主动权。
对于宇树而言，下一步显然不只是制造更多机器人。
当机器人能够理解指令、认识环境、学习新技能，并在陌生场景中自主完成任务时，人形机器人才能真正从舞台表演和技术展示走向工厂、商场乃至家庭。
王兴兴这次提出攻克机器人大脑，并向全球寻求合作，或许正是宇树下一阶段战略转型的一个重要信号。
机器人硬件竞争已经相当热闹，而真正决定未来产业格局的机器人大脑之争，才刚刚进入关键阶段。
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