在2026世界物理AI大会暨宇树合作伙伴生态大会上，宇树科技创始人王兴兴表示，随着GPT-6的发布，物理AI已经看到被击穿的苗头，具身智能迈过“ChatGPT时刻”的时间窗口可能落在最近1至2年或2至3年。他同时指出，当前行业对AI的重视程度和投入信仰仍显不足，这一判断也包含其自身在内。
本次大会于2026年10月22日在杭州国际博览中心二期举行，主题为“宇十俱进，树业共生”，到场嘉宾3000余名，主论坛区域超过4000平方米，现场设置40余个展示专区。大会议程采用“1个主论坛+7个平行分论坛”的结构，上午主论坛聚焦全球物理AI技术创新与产业未来，下午平行分论坛覆盖中国区合作伙伴、国际区合作伙伴闭门会、智能机器人行业应用、具身智能教育及产教融合、具身智能开发者、具身智能普教及文娱、具身智能创投等方向。
王兴兴将具身智能的“ChatGPT时刻”定义为：把机器人带入任意陌生环境，例如一个此前未去过的家庭，机器人仅凭语音或文字指令即可独立完成约80％的日常任务。围绕这一标准，他给出了逐步收敛的时间预期。2026年8月的世界机器人大会上，其判断为“快则2到3年，慢则5到10年”；2026年10月12日第二十六届中国国际工业博览会开幕式上，他表示临界点“快的话甚至一两年内就有可能”，并预测2027年GPT-7可能“直接把具身智能问题打穿”。此次大会上，他进一步明确，物理AI被击穿的苗头已经出现。
在王兴兴看来，当前最核心的挑战并非模型能力本身，而是AI模型的输入输出与真实机器人之间的对齐。这一问题与具身智能长期面临的泛化能力瓶颈直接相关：AI模型在固定场景中经过充分训练后，任务成功率可接近100％，但一旦更换操作物品或环境稍作改变，成功率便大幅下降；与此同时，机器人执行任务时的效率仍低于人工水平。模型在数字环境中的能力提升，如何稳定映射到物理世界的感知与执行环节，仍是产业化的关键卡点。
落地节奏方面，王兴兴判断商业服务场景的落地会比家庭和工业领域更快。这一判断与当前具身智能的商业化路径相呼应：商业服务环境相对结构化、任务边界清晰，更利于模型对齐与效率验证；家庭场景的非标准化程度高，工业场景则对可靠性和节拍要求严苛，两者对泛化能力的要求更高。
物理AI的概念由英伟达方面给出定义，指让摄像头、机器人和自动驾驶汽车等自主系统能够感知、理解、推理并执行或协调物理世界复杂动作的技术。它建立在现有生成式AI基础之上，增加了理解空间关系及现实3D世界物理行为的能力，可接收图像、视频、文字、语音或实际传感器数据等多模态输入，再转化为自主机器可执行的解析或动作。宇树此次以合作伙伴生态大会的形式集结开发者、行业应用方与创投机构，也反映出国内具身智能企业正试图在模型能力突破之前，先行搭建应用与生态侧的承接结构。
从时间预期的连续收窄来看，物理AI的临界点判断正在从长期愿景转向中期规划。若GPT系列模型的迭代节奏延续，模型与真实机器人之间的对齐问题将成为未来一到三年内具身智能能否规模落地的决定性变量，而商业服务场景有望成为首个验证窗口。
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