今年3月，北京通研院与宇树科技、上海交通大学、中国科学技术大学联合发布一项重要成果。王兴兴出现在论文署名里。
宇树G1在浙工大感知与控制研究所从事科研工作
编者按：
如果宇树科技不上市，大家对它的态度会不会好一点？
头顶人形机器人第一股的光环，上市以来股价距最高价已腰斩。“科研占比过高，宇树卖不动了”的质疑声如潮水涌来，连同创始人王兴兴的一举一动也被放在放大镜下审视。
但一个客观事实是，宇树仍是全球人形机器人以及机器狗出货量最高的公司之一，得到了包括英伟达创始人黄仁勋、特斯拉创始人马斯克等在内的科技大佬的高度认可。而不够智能、不够灵巧等问题，既是宇树面临的挑战，也是全行业需要解决的问题。
接下来三天，我们将从宇树这家公司，人形机器人这个产业，以及如何看待新兴产业波动三个维度出发，拆解舆论风波下的宇树和人形机器人产业。
前些天，在G20创新部长级会议上，马斯克再次语出惊人：未来10年内，全球人形机器人数量将超过10亿台。
就在7日晚间，宇树发布视频宣布，世界-动作大模型UnifoLM-X2-1.0取得突破，首次实现人形机器人全自主搏击。视频中，机器人完成了出拳、格挡、躲闪及连续攻防转换等动作，全程未依赖外部遥控或预设脚本。宇树科技称，这验证了世界模型驱动的人形机器人大规模落地部署的基础可行性。
和经历漫长寒冬最终迎来曙光的人工智能一样，科幻会成为现实，人形机器人终有开启硅基时代的一天。重要的是，那时中国企业和中国产业链还在牌桌上。
记者 童蔚
浙江工业大学屏峰校区，感知与控制研究所的一间实验室里，一台宇树G1站在中央，头部微微转动。不远处，电脑屏幕显示实时数据和画面：物体坐标、障碍物边界、路径规划算法生成的虚拟轨迹……
远在千里之外的北京通用人工智能研究院，同样的G1正在挑战托马斯全旋。团队花了一年多时间，把20多种高难度动作装进一个统一的策略框架里。隔壁房间，它的“兄弟”在练习收拾房间、整理桌面。
更多G1散落在全国各大高校和科研机构，甚至海外的实验室里，被研究人员调用、修改运动算法、训练模型、采集数据、测试动作。
而这，可能正是眼下宇树人形机器人最主要的去处。
关于宇树，市场上流传最广的质疑，指向招股书问询函回复中的几个数字：2025年前三季度，宇树人形机器人收入中，科研教育占73.6%，商业消费占17.39%，智能制造、巡检、物流等工业场景合计仅9.01%。
“73.6%”被反复引用，结论简单直接：宇树卖不动，买家都是实验室。
但如果你走进这些实验室，看到G1正在被用来做什么，可能会看到故事的另一个版本。
实验室里的G1在忙什么？
在浙江工业大学的实验室里，两台G1和四台机器狗每天都在运行。
“人形机器人，我们主要做两块。”感知与控制研究所所长吴祥介绍，“一块是感知导航，用摄像头、激光雷达做室内外环境探索、建图，让机器人知道自己在哪；另一块是运动控制，在仿真环境里训练新动作，再把模型部署到真机上验证效果。”
他也是浙工大（龙游）人形机器人协同创新中心副主任，主攻运动控制与关节驱动系统。团队正在开发人形机器人的“小脑”——运动算法和运动控制方案，包括驱控一体化的控制器。
G1在这里扮演什么角色？“EDU版本支持二次开发，我们可以在仿真环境里训练新舞蹈，然后部署到机器人本体上，看算法效果怎么样。另外，我们自己也在研究机器人感知定位、控制、驱动等算法，宇树正好可以作为参照，问题出在硬件还是算法上，一比就知道。”
浙工大团队从2025年开始陆续采购，目前整个学院有十几台宇树的人形机器人和机器狗，分布在多个实验室里。以研究为主，也做教学、展示，学生们还会拿它们出去打各种比赛。
打开了一个此前几乎空白的市场
选择G1，背后是一套基于现实的综合考量。“当时，市面上成熟的人形机器人本体屈指可数，宇树是最稳定的，性价比相对来说也最高。”在吴祥看来，本体的稳定性直接决定了算法训练与部署的效率，硬件越可靠，研发就越能轻装上阵。
北京通用人工智能研究院具身机器人中心主任黄思远给出了更细致的观察。通研院从2024年起便以宇树H1为研究载体，而后升级成G1。他说，选择宇树的核心在于“生态比较健全”：完善的框架代码、开放的硬件底层接口，以及优秀的一致性表现等。“一致性和稳定性在当时的市面上非常突出”，对于需要反复验证的科研工作而言，这一点至关重要。
在宇树之前，高校做机器人研究的选择非常有限。四足领域，波士顿动力的Spot售价约7.5万美元，且出货量极少；人形机器人领域，Atlas早期甚至不对外销售。想研究人形，要么自己搭平台，要么寄希望于开源方案。
黄思远认为，宇树打开了一个此前几乎空白的市场——用更低的价格和足够的稳定性，为更多研究者提供可落地的研发底座。“之前这块基本被波士顿动力垄断，绝大多数实验室买不起也用不上。宇树把价格打下来，同时保证了出货量。”在他看来，这是技术能够持续向前推进的必要前提。
西湖大学此前一份“单一来源”采购公告，也从另一面印证了这种空白：公告中提到，由于国外主流产品价格昂贵且面临对华技术管制，国内其余产品在感知与运动能力上尚无法满足需求，宇树科技成为项目现阶段的唯一选择。
与宇树合作的高校科研机构遍地开花
吴祥认为，采购宇树的人形机器人，本质上是“购买了一个可持续开发的技术平台”。“人形机器人涉及的技术栈极其庞杂，绝不是一家企业或一个机构能独立突破的，它需要多方力量共同推动。人形机器人从原型走向市场，高校与科研机构作为首批用户率先采购，为产业发展提供早期助力，这本身就是一种良性循环。”
这个逻辑在光伏、新能源车等产业都被验证过。新技术的早期买单者从来不是大众市场，而是愿意为不确定性付费的专业用户。
宇树显然也认同这个判断。2025年12月至今，他们在全国十余个城市布局了15所实体化产业学院。从联合实验室到产业学院再到机器人实训室，合作内容也从采购机器人，延伸到了共同培养人才、二次开发、技术攻关、场景应用。
青岛城市学院与宇树共建的产业学院，是国内首家宇树科技产业学院，将宇树全系列机器人产品引入课堂，学生一入校就能接触真实产业场景；华北电力大学与宇树共建人形机器人具身智能联合实验室，探索机器人在电力巡检、设备运维等场景的应用；河南理工大学的合作，则涉及矿山安全、应急救援等复杂场景应用……每个合作都在一个具体方向上落地，而不是泛泛而谈。
从“买机器人”到“一起开发”
在这其中，北京通研院与宇树的合作，是一个颇具代表性的样本，从“用宇树的机器人做实验”一路走到了“一起开发新能力”。
早在2024年，双方就共建了“具身智能与人形机器人联合实验室”。今年3月，通研院与宇树科技、上海交通大学、中国科学技术大学联合发布一项重要成果——人形机器人通用运动控制框架OmniXtreme（通极）。搭载这套框架的G1，学会了后空翻、托马斯全旋、霹雳舞等数十种高动态极限动作，157次试验整体成功率91.08%。宇树创始人王兴兴首次以作者身份出现在论文署名中。黄思远称这是一次“非常有启发的经历”。
王兴兴曾在公开演讲中提过一个痛点：现在的机器人每学一项新技能，几乎都要从头开始。“比如有一个舞蹈，每次加入新动作，都要重新训练一遍。”他希望未来能实现技能的持续积累与迁移学习。OmniXtreme正是朝着这个方向迈出的一步。
通研院与宇树的技术合作在2025年8、9月后明显提速。“之前设备数量不够，真机测试做不充分。宇树提供了更多技术支持和硬件支持后，工作推进快了很多。”黄思远说。
但项目的难度仍然远超预期。“要不断往上提任务难度的量级，这本身就是一种从未有过的挑战。”随着研究深入，问题接连浮现：电机何时过热，何时进入保护状态，如何更精准地在仿真中刻画电机性能，怎么做好从仿真到真机的迁移……由于高强度测试和物理磨损，整个研发过程跑坏了十多台G1。
这些损耗没有白费。黄思远透露，双方后续还有更多合作，“也是和机器人的运动能力相关，比如跑酷这类更极限的环境交互。”这些在实验室里跑通的算法和能力，最终有机会回落到宇树的产品平台里。一台G1今天在实验室学会的新动作，未来可能成为更多宇树机器人的能力选项。
另外，通研院在2025年4月推出了“通智大脑”，宇树为首批“通智大脑联盟”成员之一。目前双方的合作更偏研究和探索方向，但后续的想象空间很大。
高校也是机器人企业的“能力工厂”
就在最近，杭州开出了一所“特殊”的学校，首批学生是30台机器人。
这所由浙大机器人研究院牵头的机器人学校，本质是一个“针对硅基体有组织育成的产业赋能中心”。一楼导览讲解由机器人自主完成，二楼则是做家务、打乒乓球、插花等各种场景的实训区。支撑这一切的，是一套名为“无际大脑”的机器人大脑技术体系。
浙大机器人研究院副院长蔡建东举了个实例，他们用宇树G1的本体开发了导览讲解的完整方案，“10天内就能完成任意定制讲解内容的部署”。目前，搭载这套方案的机器人，已在中国历代绘画大系典藏馆等场景上岗，订单还在不断增加。
除了做导览，在同一个本体平台上还能开发出“家政服务员”“产线工人”等各类型机器人，场景在变，底层算法可以复用。蔡建东说：“今天它可以插花，明天就能在工业物流生产线上操作零部件，这个东西可以不断扩展。”
杭州机器人学校的这种创新实践，恰好为“73.6%的宇树人形机器人买去之后在做什么”这个问题，提供了其中一种答案：企业输出硬件本体，高校科研机构在上面开发“大脑”和技能，这些技能最终又变成可交付的产品。
从这个角度看，高校也是机器人企业的“能力工厂”。
通用人形机器人的起点
如果把时间轴拉长看，这条从科研起步、再走向消费和行业的路径，宇树其实并不陌生。
现在的宇树以人形机器人出名，但在人形之前，它已经做了近十年的四足机器人。
2022年，科研教育占宇树四足收入的68.61%。到2025年前九个月，这个比例已经反了过来：商业消费占比42.30%，行业应用26.12%，科研教育降到了31.58%。
从“科研为主”到“消费+行业为主”，四足机器人用了大约三年。而人形机器人2025年才刚开始批量出货，73.6%的科研占比，几乎复刻了四足早期的轨迹。它会比四足走得更快，还是更慢？目前，没人知道答案。
但一路采访下来，从浙工大的实验室到北京通研院的联合研究，从青岛的产业学院到杭州的机器人学校，一个判断已慢慢变得清晰起来：科研机构并非人形机器人的终点，而是它的起点。一台在实验室里被反复调试的G1，不管是学跳舞、抓水杯还是插花，每一项新技能的突破，都可能成为未来通用人形机器人能力的一部分。
当然，眼下很多人急切追问的是：人形机器人到底什么时候能进工厂干活？
黄思远和吴祥的观点颇为一致：进工厂，未必是双足人形。
“除了科研教育，人形机器人最终肯定会往家庭或者消费层面走。”吴祥认为。
黄思远则坦言：“机器人的泛化能力还远远不够，部署周期很长，面对新场景也很难快速适应。大家希望它能做任何事，但目前的能力还差得远。工厂里其实一直都有很多机器人，只不过不是人形的。”在他看来，人形机器人的终极目标，是通用场景。
但通用，需要时间。
“人形机器人技术这两年已经有了非常大的进步，尤其是中国，在很多方面甚至超过了欧美。但进入千家万户是更大的市场、更难的技术，需要周期。耐心一点，保持期待。”
73.6%，可能不是一个需要被解决的问题，而是一个需要被度过的阶段。