具身智能，什麼時候能達到類似“ChatGPT時刻”的產業臨界點？
在8月20日上午的2026世界機器人大會主論壇上，宇樹科技創始人王興興在演講中給出的個人判斷是：具身智能達到類似“ChatGPT時刻”的產業臨界點，快則可能還需2至3年，慢則可能需要5年甚至10年。
8月19日~21日，21世紀經濟報導記者採訪超過10家具身智能賽道的企業創始人或者聯合創始人，不同人對產業臨界點的判斷不一。
有非常樂觀的，認為當下已經到產業臨界點，或者未來2到3年即達到產業臨界點，王興興的觀點甚至被一些人認為是偏保守和悲觀的。
在大多數企業高管看來，具身智能達到“ChatGPT時刻”，也就是說人形機器人擁有了充分的泛化能力。
“ChatGPT時刻”的爭議和共識
銀河通用創始人王鶴介紹了他給具身智能的“ChatGPT時刻”賦予的含義：一是具身智能能在人類不需要特殊學習的任務上達到70%—80%的成功率；二是沒有任何專業技能的人也能把具身大模型訓練成在場景中100%成功幹活的模型。
“今天我們具身大模型的水平大約是GPT-2的一個水平，這是由我們整個行業的發展時間比較短決定的。預計再過兩年，也就是2028年，我們將達到‘ChatGPT時刻’，對應的水平大約在GPT-3.5至GPT-4之間。”王鶴告訴21世紀經濟報導記者，他對行業的發展預判頗為樂觀。
“當前，我們直接把模型拿過來，在具體任務上與它直接對接，會覺得水平達不到預期。目前的機器人還很難直接適配千行百業，不同任務仍需要開展相應的後訓練。”王鶴說。
明略科技創始人、CEO兼CTO吳明輝告訴21世紀經濟報導記者，他覺得現在差不多已經到了具身智能的“ChatGPT 時刻”。OpenAI 曾經把 AGI 分成幾個階段：第一階段是聊天，第二階段是推理，第三階段是智能體，也就是 Agentic AI，可以呼叫工具；第四階段是創新者，AI 能夠自主研發和創新；再往後是更高程度的自主化。
“ChatGPT剛出來時，主要能力是聊天。聊天的核心價值不完全是解決生產力問題，也包括給使用者提供情緒價值。今天的具身機器人已經能夠提供情緒價值了。”吳明輝說，具身智能真正值得期待的，是數字世界中第二、第三階段的 AI 能力出現，也就是具備嚴密推理能力、能夠解決複雜數學問題、能夠程式設計，並且像後來的 Manus 等 Agent 一樣真正幹活。
奧比中光創始人、董事長黃源浩也非常樂觀，他認為再過一兩年，具身智能就能達到類似“ChatGPT時刻”的產業臨界點。深圳企業奧比中光有10餘年機器人與AI視覺技術積累，是具身智能上游供應鏈企業，在2026世界機器人大會上發佈了機器人視覺新品。
“我們干企業十多年，從去年下半年開始，第一次被客戶追著要活兒，我們能感受到這個行業的發展，超出我們原來的想像。”黃源浩告訴21世紀經濟報導記者，談及這次參加2026年世界機器人大會的感受，他看上去還比較亢奮。
星海圖創始人高繼揚在接受21世紀經濟報導記者採訪時表示，則是具身智能行業可能就沒有“ChatGPT時刻”。在他看來，“ChatGPT時刻”是技術突破，且在一瞬間讓大家覺得技術真的突破了。“可是具身智能最先落地的可能是在工廠裡面，在倉庫裡面，這些地方大家可能不去的話是看不到的。這個突破技術上是存在的，但是公眾可能認知不到那一瞬間。”
“所以整個突破的過程，我們認為還是一個潤物細無聲的過程，最後突然發現，技術原來已經無處不在。”高繼揚說。
什麼時候能真正幹活
產業界對具身智能的“ChatGPT時刻”的定義並不一致，在大多數人看來，具身智能達到“ChatGPT時刻”，也就是說人形機器人擁有了充分的泛化能力，即能夠更好地自主幹活。
工業場景幾乎是所有具身智能公司最看好的場景，這些公司也都表示已經安排自己的機器人去工廠幹活了，只是大多數還處於小範圍驗證測試階段。
針對21世紀經濟報導記者關於“銀河通用機器人和工業企業合作的具體進展，以及規模化投入使用的時間”的提問，王鶴表示，在寧德時代，銀河通用機器人通過了單台的POC（小範圍試點驗證）和單一工廠落地驗收。目前在寧德時代數十個工廠裡進行橫展，任務從堆垛、拆垛、搬運、分揀延伸到擰螺絲和異形物體操作。另外，銀河通用還紮根泛汽車的場景。奔馳、北汽、上汽等汽車企業，以及新能源企業寧德時代，都是銀河通用的合作夥伴。
王鶴直言，針對這些合作夥伴，銀河通用仍需要訓練一個工業的垂類模型，部署還需要工程師進行後訓練。“我們交付的模型和機器都已經能很好地完成他們生產車間裡的任務了。”
高繼揚觀察到，從去年開始，無論機器人大會還是人工智慧大會，大家越來越關心同一個問題：機器人到底能不能真正幹活。
“明年我估計會有越來越多的公司轉化為真實的生產力，”高繼揚說。相比情緒價值或者表演型市場，生產力市場的空間要大得多，更重要的是，它可能進一步改變人類的生產力結構。這也是星海圖堅持“整機+智能”戰略的原因。星海圖現階段關注的也並非單純的整機銷量，而是兩件事：模型能力，以及模型能力驅動下的商業化進展。
“我們百分之八九十的精力，是用來（讓機器人）進家庭和工廠。”眾擎機器人創始人兼CEO趙同陽告訴21世紀經濟報導記者。來自深圳的眾擎機器人，大眾最熟悉的還是“機器人格鬥”，但是該公司也正在加快邁入商業化應用新階段。今年8月，眾擎全尺寸通用人形機器人T800在立訊精密蘇州工廠上崗，承擔物料上下料及搬運作業。這是T800在精密製造產線的首次應用，標誌著眾擎人形機器人在智能製造場景的商業化落地邁出關鍵一步。
吳明輝也表示，今天，具身機器人領域也有真正幹活的機器人，但數量還不多。例如，海康機器人的產品在工廠裡是真正幹活的；雲跡科技的機器人在酒店裡也是真正幹活的；如果把無人駕駛汽車也視為機器人，它們同樣在實際工作。但是，更多複雜機器人還沒有進入真正工作的狀態。因此，如果與數字世界的AI發展階段類比，具身智能現在大致處於從2.0向3.0過渡的階段。
在大會上，21世紀經濟報導記者還採訪了一家有汽車企業基因的機器人公司高管：奇瑞汽車執行副總裁、墨甲機器人總經理張貴兵。張貴兵的觀點更為務實，他表示，具身智慧型手機器人在進行工業場景匹配時，第一個階段可能會是在物流領域應用，相對來說，物流場景會比整個汽車的裝配領域要更容易匹配。
“當然，我們現在也有大量的機器人在工廠內做各種各樣的適配和開發，會慢慢地做，但是我們認為，可能也沒有想像的那麼快，因為汽車零部件是大量存在的，需要機器人未來有極強的泛化能力，我認為這需要更長的時間，比如說五年到十年，五年時間應該是很有可能的。”張貴兵說。 (21tech)