人形機器人的「ChatGPT 時刻」：王興興提出一項 80% 成功率測試

換句話說，真正的考驗不是「機器人能不能做出某個動作」，而是它能否在新環境中自行判斷：物品在哪裡、應該先做什麼、某個動作是否造成意外，以及失敗後如何重新嘗試。

為何時間表可以從 2 年延伸到 10 年？

王興興在 2025 年曾估計，這項突破可能在不到 5 年內出現；這次則提出最快 2 至 3 年、較慢 5 至 10 年的可能性。較長的估計反映出，讓人工智能模型連接真實機器人，仍是尚未解決的核心問題。

目前人形機器人的硬體進步，似乎快過了它們的理解與操作能力。機器人可以走路、跑步、跳躍，甚至完成編排好的複雜動作；但到了陌生環境，系統仍可能無法把「看見」轉化為正確判斷，再把判斷轉化為安全、穩定的動作。

業界所說的「世界模型」正是為了解決這類問題。理想中的世界模型，應能協助機器人理解物體與環境、推測因果關係、預先規劃行動、預測可能後果，並在現場出錯時調整策略。真正困難的地方，往往不是讓機器人完成一次成功示範，而是讓它在不同家庭、物件、光線、雜物配置及人類行為下，反覆做對。

此外，機器人還面對最後幾毫米的精度問題。手部與物件接觸時，抓取力度、角度和位置只要稍有偏差，就可能拿不起物品、打翻容器或損壞物件。這些細節，並不能靠讓機器人走得更快或動作更流暢來解決。

ChatGPT 有海量文字，機器人卻缺少同等規模的「身體資料」

生成式人工智能的一項優勢，是可以利用網際網路上的大規模文字資料訓練，資料量達到數兆個 tokens（模型處理文字的基本單位）。

但人形機器人需要的不是文字而已。它們需要大量真實世界的操作軌跡，包括影像、觸覺、施力程度、物體反應，以及每次失敗的原因。現實中，目前並沒有一套同樣廉價、標準化而且可大規模擴展的實體操作資料庫。

模擬環境和遠端操作可以補足部分資料，但仍不能證明機器人能在真實住家中安全泛化。模擬器未必能完整重現不同家具、雜物、照明、材質及人的臨場反應；遠端操作取得的資料，也未必等同於機器人完全自主決策所需要的資料。這正是為何任何精確到年份的預測，都必須保留很大不確定性。

股市熱潮與產品現實並不同步

王興興發表上述看法前後，宇樹在上海上市引發強烈市場追捧。公司股票首日收市較 150.8 元人民幣的招股價上升 460%，即超過五倍。

這場近乎六倍的上市首日漲幅，反映投資者押注人形機器人可能成為下一個平台級科技市場；但它並不代表機器人已經準備好在一般家庭中自主處理家務。現階段的主要客戶仍被認為是大學、實驗室和研究機構，而非大量家庭用戶或企業機器人機隊。這可以視為早期採用的訊號，卻不能直接等同於產品市場契合已經確立。

2026 年上半年中國人形機器人出貨量「超過 4 萬台」、佔全球出貨量 97% 的說法，也需要注意統計口徑。 另一份市場資料則估算，全球上半年人形機器人出貨總量為 19,100 台，中國供應商同樣佔 97%；這與「中國上半年出貨超過 4 萬台」並不直接相容，可能涉及樣本範圍、產品分類，或「出貨」與「交付」定義不同。

因此，較穩妥的結論是：中國供應商在早期人形機器人數量上確實佔據主導，但現有資料不足以確認單一、可直接比較的精確總量。摩根士丹利另預測，中國 2026 年出貨量約為 5 萬台，高於 2025 年的 1.2 萬台；這同樣應與其他統計數字分開理解，而不能逕自視為同一口徑的實際交付量。

競爭者也看好 2028 年，但仍不是工程共識

Galbot 創辦人兼技術長王何曾預測，隨著模型逐步收斂、資料持續累積，具身智能可能在 2028 年底前迎來類似 ChatGPT 的突破。

王興興的 2 至 3 年樂觀情境，與這種約 2028 年的產業上行情境相互呼應。不過，多位創辦人提出相近年份，並不等於工程團隊已經證明：通用型家用人形機器人能在陌生住家達到 80% 成功率。

世界機器人大會今年的主題之一，正是把機器人從展覽與示範推向工廠及其他真實應用。 這也說明產業目前正處於從「展示能力」轉向「證明實用性」的階段。

美國限制令增添另一項變數

美國聯邦通信委員會（FCC）已將外國製造的先進機器人列入其受限制清單，限制新的外國製人形機器人與四足機器人取得相關核准或進入美國市場，理由包括國家安全及供應鏈風險。

目前報道所描述的措施主要針對新型號，並不必然代表所有已在美國市場使用或已獲核准的機器人都受到同樣影響。對宇樹而言，這項政策仍可能限制其進入美國市場，也讓業界原本期待的「銷量增加—取得更多真實資料—改善模型—再擴大銷量」循環更加複雜。

結論：進展可信，時間表仍屬推測

人形機器人的樂觀前景並非毫無工程基礎：硬體成本正在下降，中國擁有龐大的製造能力，產業內也有多位創辦人把突破時間指向約 2028 年。

但截至目前，仍沒有足夠證據顯示業界已就王興興提出的嚴格標準達成共識。軟體能力、真實世界資料、跨環境泛化、操作可靠性、安全、成本，以及監管和市場准入，全部仍是關鍵障礙。

較準確的解讀是：技術進展值得關注，但時間表仍然投機。 2 至 3 年是進展順利時的上行情境，不是已獲證實的預測；5 至 10 年則更能反映目前尚未解決的現實問題。宇樹上市首日股價暴漲，主要反映市場對大型機器人平台的想像，並不等於人形機器人已準備好在家庭中自主工作。