宇樹テクノロジーの創業者で会長の王興興氏は、2026年の世界ロボット大会のメインフォーラムで、同社が物理AIロボットモデルの自己進化を進めていることを明らかにした。また、AI大規模モデルを用いてロボット制御コードの開発を自動化することも探求していると述べた。宇樹テクノロジーが科创板に上場した翌日、王氏は、同社が前線のAI大規模モデルを核として、独自のルール、経験フレームワーク、制約ツールを定義し、モデルが最新の学術論文、研究成果、オープンソースのソリューションを自主的に検索し、ロボット制御コードを自動生成する計画であると語った。その後、モデルによる自己評価と人間による評価によってそのコードが検証される。

王氏は、基本モデルの能力向上が自己進化システムの継続的なイテレーションを促進すると指摘した。このクローズドループでは、シミュレーションデータ、現実世界のデータ、および人の行動データを訓練プロセスに組み込むことができ、ロボットの導入規模が拡大するにつれてテストデータと評価指標が継続的に蓄積され、ロボットの開発とイテレーション効率を大幅に向上させる可能性がある。

会場では、宇樹テクノロジーは複数の機種を協働させ、ロボットが単体の知能から集団の知能へ、運動制御から自律的な協調へと進化する様子を展示した。人型、四脚型、ホイールアーム型のロボットが自社開発のAI群制御システムによりグループで協力し、乗用人型ロボットGD01も同時に披露された。

具身知能における「ChatGPTの瞬間」について、王氏は最大の課題は汎化能力の不足であると考えている。ロボットが未知の環境において音声や言語の指示だけで約80％のタスクを完了できるようになれば、産業は爆発的な成長の境界点を迎える可能性があり、それは2〜3年後になるかもしれないし、遅くても5〜10年後になるだろう。

彼は現在のロボットモデルが最後の数センチメートル、数ミリメートルの精密操作において触覚エラーを効果的に修正するのが難しいと指摘し、その根本原因是AIモデルの入出力と現実世界とのズレにあると考えている。技術が継続的に突破されていくことで、このような累積的なエラーは今後の数年以内に改善される見込みである。