宇树 G1 累计下线约 1 至 2 万台，王兴兴称物理 AI 窗口就在两三年内

10 月 22 日，2026 世界物理 AI 大会在上海举行，宇树合作伙伴生态大会同期召开。宇树科技创始人、董事长兼首席执行官王兴兴在演讲中给出一个颇具分量的数字：G1 自 2024 年 5 月亮相至今，累计下线量在 1 万到 2 万台之间，是全球销量最高的人形机器人产品。

这个区间听起来不算精确，但对一个尚处早期的品类而言，能够以“万台”为单位统计出货，本身就是一个信号。

G1 的初代产品发布于 2024 年 5 月 13 日，身高 132 厘米上下、体重 35 公斤、续航约两小时，能够完成动态站起、折叠等动作。它的定位偏向开发者与小尺寸通用平台，价格与体积都压得比全尺寸机型更低，这也是其出货量能够快速累积的重要原因。2026 年春晚舞台上，宇树带着 G1 与 H2 完成全球第一次全自主的人形机器人集群武术演出，那场演出让更多人第一次直观看到多机协同的完成度。

演讲的另一半篇幅留给了行业判断。王兴兴直言，包括自己在内，行业里多数人对人工智能的重视程度与认知都还不足。他举例说，头部大模型公司内部已初步跑通模型自进化——模型能自己写程序、收数据，人只需做适度引导。这句话的分量在于，它把竞争焦点从硬件本体挪到了训练范式上。

关于大模型落地物理世界，他给出的判断是：物理 AI 已露出技术突破的苗头，窗口大概率落在未来一到两年，最多两到三年。支撑这一判断的观察是，现阶段大模型已经能完成规划、导航类任务，但在物理接触层面仍未处理好——抓取时的力度控制、与人或物体接触瞬间的反馈，这些才是真正的难点。他把核心瓶颈归结为一句话：AI 需要和真实物理世界实现对齐。

对齐之所以困难，是因为物理世界的反馈既连续又嘈杂。语言模型的训练数据是文本，错误可以被标注；机器人面对的是摩擦力、形变、重心偏移这些难以精确建模的变量，一次失败往往无法归因到具体参数。谁能用更低成本采集到高质量的物理交互数据，谁就更有可能率先跨过这道门槛。

从这个角度看，万台级的出货不只是销量成绩，也是一条数据通路。机器人在真实场景里跑动、跌倒、被推动的每一次记录，都是训练下一代模型所需的素材。宇树把生态大会与合作伙伴体系摆到台前，大概也是想把这条通路做得更宽一些。

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