宇樹のロボットは短期間のうちに二つの「脳」を連続してテストした。画像出典：第一財経。10月12日、王興興は第26回中国国際工業博覧会で、GPT-6の発表が具身知能業界に与える認識の影響は深遠であり、同社のチームもこれをロボットに展開してタスクテストを行った結果、効果は相当良好であったと述べた。彼はさらに、「今、私自身のAIに対する信頼はむしろ日々増している。過去十年以上、私が犯した最大の誤りはAIへの信頼が不足していたことだ。今でも多くの人がAIを十分に活用したり受け入れたりしていないかもしれない」と語った。
10月15日、宇樹の株価は405.10元で取引を終え、上場以来最低の価格となり、市値は1638億に達した。10月19日、英偉達のDreamZeroチームは、世界初の一般公開される機器人大脳APIを発表し、同チームの初のモデルDream-1を搭載した。宇樹R1を含む27台のロボットをテストした結果、これらのロボットは未訓練の状態で即座に使用可能で、コストゼロで、タオルの折りたたみ、引き出しの開閉、ヘッドフォンをフックに掛ける、そして「キウイではない果物をバスケットに入れる」といった指示を完了することができた。
同日の午後、宇樹の市値は再び2000億に達した。わずか四日間で、宇樹の市値は底値から22%以上上昇し、今日の取引終了時点で2083億に達し、依然として2000億以上を維持している。この変化が何であるか、興味をそそられる。市値の上昇と同時に、二つのテストが判断を示した：具身知能はもはや単なる可能性ではない。
モデルは具身能力の閾値を越えた。ChatGPT-6-Astraの発表時には、「AGI時代へようこそ」と述べ、このモデルの発表がAGI時代の到来を示すものであると自負している。OpenAIはこれを「世界で最も知能が高く、人間の意図に最も合致したモデル」と称し、人間の意図を理解できると主張しているが、その理解度はどの程度なのか？人間のように物理的世界を理解できるのか？GPT-6-Astraが具身知能を操る能力を持っているかをさらに理解するために、商湯は大曉ロボット、Ropedia、シンガポール南洋理工大学、東京大学の研究チームと共同でテストを行い、宇樹G1人型ロボットを含む複数の実機を使用した。
商湯SenseNovaおよびその共同研究チームは、8つの実際のロボットプラットフォームにこれを展開し、5つの異なる形態をカバーし、GPT-6-Astraに対して何のデモも提供しなかった。モデルは人間が作成した構造化情報のみを受け取り、ロボットインターフェース、関節制限、カメラ位置、安全制約、および一部プラットフォームの操作ヒントを含んでいた。これらの条件下で、同一のGPT-6-Astraは確かに異なる形態のロボットを制御し、剛体物体の把持と配置タスクを完了することができた：18回のテスト中、17回成功した。
宇樹G1では、GPT-6-Astraは基盤制御インターフェースを通じて、3回の機械アーム操作のうち2回を完了し、すべての3回の回転、歩行、停止タスクを実行した。
王興興は8月のWRC（世界ロボット会議）で「汎化」を強調し、技術をより良い汎化能力を持つ状況に普及させたいと述べた。今回のテストから、GPT-6は多形態多プラットフォームのロボットに対する適応性が完全に二ヶ月前のレベルを超えていることが明らかになった。しかし、単に把持や歩行ができるだけでは、ロボットが実際の生活に本当に溶け込むことはできない。報告は、GPT-6-Astraが大きな程度で具身能力の閾値を越えたが、実用的な具身知能の展開にはまだ相当な距離があると判断している。実際の応用においては大小の問題が残るが、このテストは具身知能がもはや単なる物語の背景ではなく、真に具身知能という概念を実現するものであることを証明した。
GPT-6-Astraの具身知能テストにおける成功したパフォーマンス
王興興はWRCで「現在、世界中の具身知能における最大のボトルネックは、AIモデルの入力と出力がロボットとどれだけ整合しているかという点である。あなたのタスクを実行できるが、最後の数ミリメートルの偏差が現実世界と適切に一致しない」と述べた。これは、これまでの言語大モデルが解決すべき部分である。「例えば、私はこの物を取るとき、もうすぐ掴めそうだが、最後の少しの触覚がうまく修正できない」と彼は考えており、今後数年でこの問題が解決されると確信している。
同時に、特別に訓練されたロボット基礎モデルが登場した。10月20日、DreamZeroチームが設立したDream Labsは9000万ドルのシードラウンド資金調達を完了し、同時にDream APIを立ち上げた：世界初の一般公開される機器人大脳API。開発者が登録後、ロボットをAPIに接続することで使用できる。モデルは世界中の複数のデータセンターに展開され、ロボットがどこにいても迅速に応答できる。価格については、1時間あたりUS$3（約HK$23）のDream-1に加え、より速く軽量なDream-1-flashが1時間あたりUS$2（約HK$16）で提供されている。
しかし、Dream Labsは「誰もが使える」だけでなく、「すべてのロボットが使える」ことを目指している。Dream-1は確かにその能力を備えている。訓練はテキストに依存せず、特定の機器に展開されるのではなく、人々やロボットがタスクを完了する映像から行われる。モデルは映像と動作を予測することを同時に学習するため、「ロボットを制御すること」と「そのロボットが次に何をするかを想像すること」が同じ問題となる。これは物理AIモデルの優位性である。
したがって、タスクを完了するロボットはDream-1にとって単なる「物体」であり、すべての「物体」の動作は指示を完了するための一つの表現であり、言語モデルのように特定の機器における具体的な指示は重要ではなく、反復的な指示入力の問題を根本的に排除している。例えば、衣服を折りたたむ場合、GPT-6の制御下にあるロボットは、深い情報を追加した後でなければタオルやテーブルクロスのようなパラメータが一致する柔軟な物体を折りたたむことはできないが、衣服を折りたたむタスク全体は常に完了できない——完全に異なる布地、形状、しわ、重心の変化は、言語モデルにとって正確に判断するには困難すぎる。
Dream-1は衣服を折りたたむ指示を完了でき、公式ウェブサイトでは折りたたみ類の家事を主打能力の一つとして挙げており、実機はゼロサンプルの状況下でタオルを折りたたむことができる。
独立した第三者評価機関Robocurveが発表したRoboDojo-RC Tier 1評価において、Dream-1は各タスク試行の平均得点が59%に達し、50%を超えた初のモデルとなり、得点はClaude Opus 5.5（48%）、Gemini 4 Argon（48%）、GPT-6 Astra（47%）、GPT-6.1 Sol（42%）などの最新大モデルを上回り、またMolmoAct2（19%）やGR00T N1.7（10%）などのロボットモデルよりも高得点であった。
得点だけでなく、Dream-1はさらに安価で迅速である：各タスク試行のコストは約US$0.15（約HK$1）で、得点が次に高いGemini 4 Argonと比較して得点が1.2倍高いが、コストは約16倍低い。平均所要時間は1.4分で、最も早い大モデルGPT-6 Astra（ultrafast）と比較して得点が1.3倍高く、速度は1.7倍速い。各モデルの構成は現実世界で120回テストされた。
しかし、これはDream-1が完全に成熟したロボットモデルであることを意味するわけではない。モデルは爪が最終的にどこに行くかを決定するだけであり、アームがどのように到達するかを制御せず、障害物の近くや関節の限界で問題が発生する可能性がある。また、見たことのないロボットの本体に対しては、実行不可能な動作を予測する可能性がある。さらに、ゼロサンプルと一度の適応の間には依然としてギャップがある。Dream Labの共同創設者兼CTOである葛雲皓は、「このギャップを縮小することは私たちの主要な目標の一つです。ゼロサンプルが強ければ強いほど、どんな新しいロボットも開箱即用に近づく」と述べている。
いずれにせよ、葛雲皓が言うように、「ChatGPTが初めて一般公開されたときのように、ロボットもついに一般公開される汎用大脳APIを迎えた。完璧ではないかもしれないが、誰もが第一歩を踏み出す必要がある。」
宇樹：二度とも現場にいた。今回の実験では、宇樹のロボットG1とR1がそれぞれ参加した。これは偶然ではない。宇樹のロボットは広く知られているが、なぜ二度とも宇樹が使用されたのか、他のロボットとの違いは何か？産業の安定性の観点から見ると、宇樹は2026年上半期に11.52億元の収益を上げ、前年同期比で48.54%増加した；親会社の純利益は2.74億元である。この利益数字は業界全体の中で特に際立っている。同時期に、優必選は上半期に3.39億元の損失を出し、上場以来の累積損失は35億元を超えた；智元は2025年全体で8354万元の損失を出し、収益は10.5億元であった。
実際にロボットを製造し、販売し、利益を上げているのは宇樹だけである。
他のロボットと比較して、宇樹は非常に大きな価格優位性を持っている。フロスト＆サリバンのデータによると、2026年上半期の世界人型ロボット収入ランキングで、宇樹は第3位で、市場シェアは15.3%である。このデータは前述の内容と矛盾しているように見えるが、実際にはそうではない。収入が高い企業は販売台数が少なく、これは矛盾しない。宇樹G1の価格は9.9万元からであり、業界で最も安価なフルサイズの人型ロボットの一つである。他のメーカーの工業用人型ロボットの単価は一般的に20万元から50万元の範囲にある。このことから、同じカテゴリのロボットの中で、すべての収益データを除外すれば、宇樹は流通が最も広く、価格が低く、短期的に商業化の潜在能力が高い選択肢であることが分かる。
一旦具身大脳が実際に実現すれば、宇樹はハードウェアの第一選択肢の一つとなるだろう。
具身知能の転換点が、初めてこれほど近づいている。市値の上昇に戻ると、なぜ宇樹がこれほど大きな影響を受け、二次市場が何に投資しているのか？宇樹の出荷量は常に高く、これは宇樹の株価上昇に影響を与える要因ではない。ChatGPT-6が発表された際、モルガン・スタンレーは依然として「減持」評価を与え、その理由は明確である：評価が高すぎて、期待を先取りしている。これは、これまで市場を納得させる「脳」が存在しなかったことを証明しており、したがってロボットは単に人間に似た形状の道具であり、具身知能ではなかった。
しかし、宇樹の市値が2000億に戻ったその日、GPT-6とDream-1は同じ月に、異なる二つの方向から同じ結果を示した：大モデルはすでにロボットデータに依存せず、ロボットの作業を制御できるように発展した。すべてのロボットが同じ大脳に接続できるとき、市場で最も流通量が多いハードウェアが、デフォルトのテストプラットフォーム、デフォルトのデータソース、デフォルトの実現策となる。宇樹の1.8万台の累積出荷量、9.9万元からの単機価格、唯一の利益を上げている財務状況が、彼らが生態位を占有するための防御線となる。
これにより、宇樹の地位は単なる冗談のようなロボット玩具から、具身知能の安定した媒体へと引き上げられた。
初めは、人々は宇樹が独立して「具身知能」を実現できると考え、熱狂的な盛り上がりを見せた。しかし、冷静になった後、人々はハードウェア会社に期待をかけることはできないと考えた。今、具身知能は市場に一つの答えを提供した：頭と体が分離し、脳と機械が結合する。これにより、多くの想像の余地が生まれた。将来的にはハードウェアがますます安価になり、脳がますます多くなり、具身知能は一歩一歩人間の生活に近づいている。