2025年8月9日，北京——世界機器人大會（WRC）的開幕成為物理AI與機器人技術發展的集中展示場。英偉達在大會預告中首次提出“物理AI將重塑50萬億美元市場”的論斷，涵蓋工業制造、醫療、低空經濟等領域。與此同時，宇樹科技創始人王興興在演講中提出“人形機器人AI正處于ChatGPT前夜”的核心觀點，引發行業對技術臨界點的重新審視。
一、技術現狀：能力邊界與突破方向
當前人形機器人的核心挑戰被概括為“一高五難”：高成本（硬件與研發投入）、技術成熟度不足（環境適應性弱）、運動控制精度低、能源效率瓶頸、場景泛化能力有限，以及商業化落地路徑模糊。
王興興的臨界點標準：當機器人能在陌生場景（如會場）自主完成開放式任務（如“將水瓶送給某位觀眾”）時，標志其達到“ChatGPT時刻”。
物理AI的賦能作用：英偉達通過Omniverse平臺構建數字孿生環境，加速機器人訓練與仿真測試，縮短現實場景適應周期。
二、產業路徑分化：巨頭戰略與初創突圍
技術路線呈現兩種典型模式：
垂直整合（如特斯拉）：
盡管解散自研Dojo芯片團隊，轉向與英偉達合作，但聚焦AI5/AI6芯片研發，強化底層硬件控制力。其機器人項目依賴閉環數據生態，但高成本制約規模化。開源協作（如宇樹科技、加速進化）：
依托英偉達等平臺的技術支持，專注場景化應用。宇樹科技聯合生態伙伴展示工業巡檢機器人，在特定場景（如高溫、高危環境）已實現商用試點。
三、商業化矛盾：預期與現實的落差
市場潛力與當前局限：
雖預測全球人形機器人潛在規模達50億臺，但現階段的量產成本仍高于企業承受閾值。以工業場景為例，一臺人形機器人售價約30萬美元，投資回報周期超5年，阻礙大規模采購。政策驅動嘗試破局：
中國寧夏啟動“人工智能+實體經濟”工程，推動大模型與機器人技術在低空經濟、數字孿生等領域的融合，試圖通過政策補貼降低企業試錯成本。
四、未來演進：協同生態是關鍵
物理AI的落地需依賴三大協同：
技術鏈協同：CAE軟件（如國產索辰科技）與物理AI結合，提升工業設計仿真精度；
算力-算法協同：云服務商（如百度計劃8月底推出新推理模型）優化機器人決策效率；
標準協同：全球人形機器人運動會（8月14日開幕）擬通過競技測試建立性能評估體系，推動技術標準化。
產業化進程中的理性定位
物理AI與人形機器人的發展仍處于“能力積累期”，技術突破需與成本控制、場景深耕同步推進。英偉達的50萬億美元市場預測反映了長期潛力，但短期更需關注細分場景的可行性驗證——例如倉儲物流中的自主搬運、醫療康復中的輔助操作等有限任務。正如王興興所言：“臨界點未至，但路徑已清晰。”
