那有人就说了，既然如此，为什么宇树不一边在虚拟环境里训练机器人跳舞打拳，一边训练机器人做家务扫地擦桌子呢？

答案也好理解。

如果你只需要训练四肢与小脑，就不需要的复杂虚拟训练环境，机器人就能把高难度动作练得滚瓜烂熟。

但如果你需要让机器人做家务，要么你在虚拟环境里模拟现实中一切情况，要么让机器人有举一反三的能力，自己可以在复杂的物理世界找底层规律。

在这两种路径都打通之前，暂时机器人就只能在杂技武打的赛道上一条路走到黑。

很多人包括权威媒体资深投资机构也都是这么想的。

但AI时代最大的特点就是你永远不知道下一个突破来得有多快，你刚刚还觉得机器人不懂物理世界，但下一秒就突破了。

就比如春节前，视频AI模型Seedance2.0的横空出世，就突破了AI理解物理世界的界限，给机器人的智能进化直接打通了一条新的高速公路，这就是“世界模型”。

以前的ai视频，都是ai在迎合人类眼中的画面，像一个ps把画面画的像那么回事就行了，不回去管真实世界的运转规律，所以视频总会有一种梦游一样的失真感，但Seedance2.0解决了物理规律遵循及长效一致性的难题，AI先理解物理世界的光影、运动、因果关系和时间序列，才能在视频中精准把握那些连人类都难以注意到的细节。

随着“世界模型”越来越聪明，他就能根据少量样本和规律，实时生成大量符合现实物理的模型及动态，帮助AI智能体快速进化，实现“举一反三”，机器人才能真正开始干活打螺丝。

这就是为什么在Seedance 2.0刷屏海内外的时候，黄仁勋也投资了一家从AI视频转向做世界模型的公司runway。

英伟达机器人总监直接说了，ChatGPT再聪明，也只是在预测下一个词。真正的智能应该是什么?是看到一个杯子，知道倒水时它会溅出来，是捡起一根螺丝刀，知道它能拧下螺丝。这叫物理直觉。你把杯子倾倒，它就能预测杯子倾斜，水流出，溅到桌子上的全过程。

这种操作其实是在训练物理引擎。通过看数十亿小时的真实视频，让AI自己琢磨出万有引力，摩擦力，碰撞这些规律。不需要人类手工编程复杂的物理规律算法，AI直接从像素里领悟出来，进而举一反三。

其实王兴兴一直就非常清楚这个问题，机器人只能玩杂耍练武术的原因，是驱动机器人大脑的AI大模型不够，相比之下，他个人非常看好基于视频生成的世界模型驱动机器人控制。

之所以不去追求让机器人现在就干活，不是因为技术落后，而是一种脚踏实地的态度。

因为产业周期规律并没有变，在机器人彻底解锁“世界模型”这个新一代大脑之前，现在最重要的就是把眼前的小脑技术基础打好，否则就像波士顿动力一样，就算你提前研究液压机器人抢跑三十年，也一样宇树的电驱机器人甩在后面。

未来世界模型的成熟与否，也将同样决定中美谁的机器人能够更加迅速进入千家万户。

不争一时谁能讨好资本，而是打好下一个核心技术爆发前的技术根基。

今天美国人没想到，彻底杀死ai视频竞赛是来自中国的Seedance2.0，当年也一样。

波士顿动力之所以搞内燃机液压机械路线，主要是当时全球电池电控与电驱技术都不成熟，可谁也没有想到，近十年里，中国新能源汽车发展那么快，不但锂电池技术迅速成熟，连电机、电控技术也是一日千里，大扭矩的关节电机，不但爆发力高，弹跳爆发还比液压机器人更好，还不会延迟，最后又赶上AI爆发，所以从电驱机器人到电动车的智能化水平，一夜就超过了机械机构+内燃机时代欧美上百年的积累。

从这次春晚就能看出来，中国机器人产业是以一种生态爆发的方式在迅速进化，只要跨过技术临界点，未来就会以超乎所有人想象的速度变成现实。

最后用一句智元机器创始人“稚辉君”的话结束今天的讨论。

“总有人说人形机器人是浪漫主义陷阱，但是莱特兄弟的飞机远比空气重，图灵的计算机也曾占满整个房间。事实是，大家总会高估一个技术的短期价值，而往往低估它的长期价值。