Wang Xingxing von Unitree: Physische KI wird in den nächsten zwei bis drei Jahren Durchbrüche erzielen, ich habe große Angst davor, jeden einzelnen Tag zu verschwenden.

Autor | Qiu Xiaofen

Redakteur | Yuan Silai

Am 22. Oktober veranstaltete Unitree Technology in Hangzhou die „Weltkonferenz für physische KI 2026 und Ökosystem-Konferenz für Unitree-Partner“, dies ist auch die erste Ökosystem-Partnerkonferenz von Unitree seit seiner Gründung vor zehn Jahren. 

Auf der Konferenz hielt der Gründer Wang Xingxing eine Rede mit dem Titel „Glauben, der KI so weit wie möglich vertrauen“, in der er seine Einschätzungen zur Entwicklung der KI-Technologie, zum technischen Weg von Unitree und zur Zukunft der Roboterbranche teilte. 

„Fast alle Menschen auf der Welt legen nicht genug Wert auf KI und haben nicht genug Vertrauen in sie, mich selbst eingeschlossen“, sagte Wang Xingxing. Seiner Meinung nach sind die Menschen trotz der Tatsache, dass KI bereits zum weltweit am meisten beachteten Technologiebereich geworden ist, immer noch unzureichend über ihre Entwicklungsgeschwindigkeit und ihre potenziellen Auswirkungen informiert. 

Er nannte ein interessantes Beispiel. Tatsächlich hat er schon vor vier oder fünf Jahren seinen Kollegen im Unternehmen einige KI-bezogene Aktien empfohlen. „Wenn wir vor einigen Jahren mehr an KI geglaubt hätten, hätte sich das persönliche Vermögen einiger Mitarbeiter von Unitree möglicherweise verzehnfacht oder sogar um ein Vielfaches gesteigert.“ 

Wang Xingxing hält eine Rede

Warum aber erlebt die breite Öffentlichkeit trotz der rasanten Fortschritte der KI-Technologie noch keine großen Veränderungen? Wang Xingxing ist der Ansicht, dass es von einem technologischen Durchbruch bis zur tatsächlichen Verbreitung in der Regel fünf bis zehn Jahre dauert. 

Er nannte das Internet als Beispiel: Von der Internetblase um das Jahr 2000 bis zur allmählichen Verbreitung von Anwendungen wie E-Commerce um das Jahr 2010 dauerte der gesamte Prozess fast zehn Jahre. Daher brauchen die fortschrittlichsten KI-Modelle auch Zeit, um wirklich in das Leben gewöhnlicher Menschen einzutreten. 

Aber seiner Meinung nach hindert das KI nicht daran, letztendlich enorme Veränderungen herbeizuführen. Deshalb denkt er täglich ununterbrochen über eine ultimative Frage nach: Wenn KI das Leben jedes Menschen verändern wird, was sind dann die wichtigsten Chancen?

Als Gründer eines Roboterunternehmens ist er der Ansicht, dass die Chancen im Bereich der physischen KI liegen. Wang Xingxing hat sogar eine ziemlich radikale Einschätzung abgegeben: Mit der rasanten Verbesserung der Fähigkeiten allgemeiner Großmodelle könnte die physische KI in den nächsten ein bis drei Jahren große Durchbrüche erzielen. „Im besten Fall ein bis zwei Jahre, im schlimmsten Fall zwei bis drei Jahre“.

Unitree stellte den gerade veröffentlichten Roboter H2-X vor 

GPT-6 Astra hat enorme Auswirkungen auf die Embodied Intelligence

Wang Xingxing ist der Ansicht, dass das kürzlich veröffentlichte GPT-6 Astra die Branche stark beeinflusst hat. Im Inneren von Unitree haben sie auch versucht, mit diesem Modell mehrere Roboterversuche durchzuführen. 

Einer davon bestand darin, den Roboter malen zu lassen. Seinen Angaben zufolge hat Unitree im Vorfeld keine komplexen Programme für diese Malaufgabe geschrieben, sondern den Roboter nur durch Prompts zum Malen gebracht. Überraschenderweise erledigte der Roboter auch selbst die zugehörigen Arbeiten wie das Wechseln der Farben und das Reinigen des Pinsels. 

Ein weiteres internes Experiment von Unitree mit GPT-6 Astra war das Go-Spielen. 

Sie stellten fest, dass der Roboter nicht nur das Spielbrett erkennen, sondern auch die Spielsteine präzise an der entsprechenden Stelle platzieren kann. Wang Xingxing betonte in seiner Rede immer wieder, dass alle diese Experimente unter der Bedingung „Null-Training“ durchgeführt wurden. 

In der Vergangenheit mussten Roboter in der Regel für bestimmte Aufgaben programmiert oder speziell trainiert werden. Heute beweist GPT-6 Astra, dass allgemeine Großmodelle das Potenzial haben, Roboter direkt zu steuern, um einige Aufgaben zu erledigen. 

Allerdings räumt Wang Xingxing auch ein, dass GPT-6 Astra nicht allmächtig ist. Seiner Meinung nach können Großmodelle die Aufgabenplanung und Navigation von Robotern bereits gut lösen, aber bei der tatsächlichen manuellen Bedienung treten immer noch leicht Fehler auf. 

Nehmen wir als Beispiel: Es ist relativ einfach, einen Roboter dazu zu bringen, ein Objekt zu greifen, aber es ist viel schwieriger, ihn präzise Bauteile zusammenbauen zu lassen – denn der Roboter muss nicht nur wissen, wie es geht, sondern auch seine Bewegungen in Echtzeit an die Position des Objekts, die Krafteinwirkung und andere Faktoren anpassen. Seiner Meinung nach weisen die aktuellen Großmodelle noch deutliche Mängel bei der Wahrnehmung von Veränderungen der realen Umgebung und der rechtzeitigen Korrektur von Bedienfehlern auf. 

Trotz alledem gibt Wang Xingxing eine ziemlich radikale Prognose ab. Er ist der Ansicht, dass zukünftige Großmodelle die physische KI „durchdringen“ könnten.

Wang Xingxing geht davon aus, dass die größte Herausforderung für die Embodied Intelligence, in den nächsten Tagen den ChatGPT-Moment zu erreichen, darin besteht, ob die Ein- und Ausgaben des KI-Modells mit dem echten Roboter übereinstimmen.

Wang Xingxing hält eine Rede 

Er hat auch seine Vision vorgestellt. Er hofft, dass bis Ende dieses Jahres oder nächstes Jahr die Roboter von Unitree in gewöhnliche Haushalte Einzug halten können, und die Menschen können den Robotern durch Sprachbefehle Aufgaben wie das Aufräumen des Zimmers erledigen lassen. Das langfristigere Ziel ist, dass Roboter 80 % der Aufgaben problemlos über Sprachbefehle erledigen können. 

Eigenentwickeltes selbstevolutionäres KI-Modell

Was den „Gehirn“-Bereich betrifft, so sagte Wang Xingxing, dass Unitree neben der weiteren Zusammenarbeit mit in- und ausländischen Großmodellunternehmen auch gleichzeitig sein eigenes physisches KI-System weiterentwickelt. Derzeit entwickelt Unitree ein Modellsystem namens „Selbstevolution V1 für Roboter mit physischer KI“. 

Den Angaben zufolge ermöglicht dieses System KI-Agenten, selbstständig Code zu schreiben, in einer Simulationsumgebung Tests und Trainings durchzuführen, dann in die reale Umgebung zur Validierung zu gehen und schließlich die Ergebnisse an ein selbstständiges Bewertungssystem zurückzugeben, wodurch ein geschlossener Kreislauf für kontinuierliche Iterationen entsteht. 

In der Vergangenheit mussten Entwickler viel Zeit für die Datenerfassung, das Training und die Optimierung aufwenden, damit ein Roboter eine neue Fähigkeit erlernte. Selbst wenn der Erfolg im Labor erzielt wurde, war unter Umständen eine Neuanpassung bei der Übertragung auf eine neue Umgebung erforderlich. 

Wang Xingxing hofft, mit Hilfe von KI-Modellen diesen Prozess in ein weitgehend automatisiertes und skalierbares Trainingssystem umzuwandeln, um die Abhängigkeit der Entwicklung von Roboterfähigkeiten von manueller Programmierung und Debugging zu verringern. 

Der Funktionsmechanismus des Selbstsystems von Unitree 

Wang Xingxing erläuterte auch, warum Unitree dieses System entwickelt. 

Seiner Meinung nach ist die Fähigkeit zur Selbstevolution des Roboters umso stärker, je leistungsfähiger das Basismodell ist. Wenn mehr Daten für das Training verwendet werden, zeigt sich allmählich der Skaleneffekt der Selbstevolution. Und wenn mehr Roboter tatsächlich eingesetzt werden, entstehen noch mehr reale Daten, die die Modelliteration weiter vorantreiben. 

Durch diesen Zyklus können Roboter kontinuierlich Fähigkeiten sammeln und erweitern und schließlich ein skaliertes Ökosystem von Fähigkeiten bilden. 

Wang Xingxing erläutert, warum die Selbstentwicklung durchgeführt wird 

Derzeit gibt Unitree jedoch hauptsächlich den technischen Ansatz bekannt. Die tatsächliche Trainingseffizienz dieses Systems, die Fähigkeit zur Übertragung von Fähigkeiten und die Erfolgsrate in der realen Umgebung müssen noch validiert werden. 

Man kann sehen, dass Unitree seine Investitionen im Bereich des „Gehirns“ erhöht, und dieses selbstevolutionäre Modell folgt auch dem aktuellen KI-Trend. 

In der Vergangenheit lagen die Stärken von Unitree hauptsächlich im Roboter selbst, einschließlich Gelenkmodulen, Antriebssystemen und Bewegungssteuerungsalgorithmen. Da sich der Wettbewerb in der Branche von „Roboter in Bewegung bringen“ zu „Roboter tatsächliche Aufgaben erledigen lassen“ verlagert, reichen bloße Hardware-Vorteile nicht mehr aus, um die langfristige Wettbewerbsfähigkeit eines Unternehmens zu bestimmen. 

Unitree hat diese Veränderung offensichtlich erkannt. 

Wang Xingxing gab bekannt, dass Unitree seit letztem Jahr vortrainierte Deep-Reinforcement-Learning-Technologien einsetzt und selbst ein vortrainiertes Ganzkörper-Bewegungssteuerungsmodell entwickelt hat, sodass Roboter verschiedene Bewegungen in großen Mengen trainieren können, was die Trainingseffizienz erheblich verbessert. 

Fortschritte von Unitree bei Modellen und Daten seit 2026 

Dies ist die beste Zeit, ich habe große Angst, jeden Tag zu verschwenden

Wang Xingxing zeigt sich optimistisch in Bezug auf die Zukunft der Branche, aber er kann die Grausamkeit des Wettbewerbs nicht ignorieren. 

„Diese Branche ist sehr heiß, der zukünftige Kuchen ist sehr groß, die Aussichten sind sehr weitreichend, aber der Wettbewerb ist auch sehr heftig“, sagte er. 

Dieses Gefühl der Dringlichkeit spiegelt sich auch in seinem persönlichen Zustand wider. Er sagte offen, dass er täglich viele Dinge tun möchte. Neben Robotern gibt es viele neue Technologien, die er lernen und erforschen muss, aber die Zeit reicht immer weniger aus. 

„Jetzt ist die beste Zeit, ich habe große Angst, jeden Tag zu verschwenden.“ 

Wang Xingxing hält eine Rede

Seiner Meinung nach gibt die Grundlage der menschlichen Zivilisation, die sich über Tausende von Jahren angesammelt hat, dieser Generation von Menschen die Chance, wirklich Superintelligenz oder AGI zu erreichen und die Produktivität durch humanoide Roboter auf ein neues Niveau zu heben. 

Er hat sogar eine noch weiter entfernte gesellschaftliche Perspektive skizziert. Wenn Roboter eine Menge schwerer Arbeit und Produktion übernehmen, werden zukünftig Lebensmittel wie Wohnungen möglicherweise durch ein gesellschaftliches Verteilungssystem mehr gewöhnlichen Menschen zugute kommen. 

Vor diesem Hintergrund ist er der Ansicht, dass vier wichtige Richtungen die zukünftige Entwicklung der Roboterbranche bestimmen werden – die skalierbare Herstellung von Robotern, die Entwicklung und Implementierung von physischen KI-Modellen, Super-Rechenleistungsserver sowie die Herstellungsfähigkeit von Rechen- und Speicherchips.

Im Bereich der Hardware-Herstellung gab er bekannt, dass von dem G1-Roboter von Unitree bereits insgesamt 10.000 bis 20.000 Einheiten vom Band gelaufen sind. Aber diese Kapazität ist bei weitem nicht ausreichend. Seiner Meinung nach muss die Roboterbranche in Zukunft eine Herstellungskapazität von jährlich zehn Millionen Einheiten erreichen. 

Gleichzeitig werden die Entwicklung und die tatsächliche Implementierung von physischen KI-Modellen auch zum Schlüssel des Branchenwettbewerbs. Wang Xingxing gab bekannt, dass Unitree derzeit mit in- und ausländischen Großmodellunternehmen zusammenarbeitet. 

Mit der stetigen Verbesserung der Modellfähigkeiten werden die Anforderungen an das Training von Robotern und die Rechenleistung weiter steigen. Supergroße Servercluster sowie die Herstellungsfähigkeit von Rechen- und Speicherchips werden zu einer wicht