完成上市登陆资本市场后，宇树科技创始人王兴兴迎来上市后的首次公开主题演讲，跳出行业硬件参数比拼、人工迭代优化的传统思路，首次系统性对外阐释全新技术战略：推动机器人自主编写控制代码，实现无人工干预的持续性自我进化，正式对外公布物理AI机器人自进化V1.0体系，为全球四足及人形机器人产业开辟全新迭代路径，标志着具身智能技术迈入自主进化新阶段。

长期以来，行业机器人迭代始终依赖人工研发闭环，从场景数据采集、算法调试、控制代码编写到真机优化，全程需要研发人员深度参与。这种传统模式迭代周期长、人力成本高、场景适配效率有限，且人工设计的控制逻辑存在固有局限，难以适配海量复杂、动态、未知的真实物理场景，成为制约机器人智能化升级与规模化落地的核心瓶颈，也是当前多数机器人“演示效果佳、实景适配弱”的根本原因。

针对行业固有痛点，王兴兴在演讲中明确宇树全新技术突破方向，核心是打造可自主循环迭代的物理AI进化体系。不同于常规AI辅助开发模式，宇树这套体系依托前沿大模型驱动，由系统自主检索前沿学术论文、开源技术方案与优质行业成果，结合预设的技术规则、作业经验与安全约束，全自动生成机器人专属运动控制代码，彻底摆脱传统人工编码的依赖，实现技术迭代模式的根本性革新。

整套自进化体系形成完整闭环运行链路，流程高效且可控。机器人自主生成控制代码后，首先接入虚拟仿真平台完成海量工况模拟测试，快速筛选稳定、高效、适配性强的程序方案，淘汰低效、容错率低的代码逻辑；通过仿真验证的程序将自动部署至实体机器人开展实景测试，系统同步采集真机作业数据，结合多维评价打分机制完成效果复盘，反向优化大模型的代码生成逻辑，形成“自主编程—仿真验证—真机落地—迭代优化”的永续循环。

在王兴兴看来，当前机器人AI应用存在明显短板，多数大模型仅停留在语义交互与认知层面，无法有效落地物理执行端，模型泛化能力与实景任务成功率难以突破。而宇树自进化技术的核心价值，是打通认知智能与物理执行的壁垒，让机器人不仅具备思考能力，更拥有自主优化动作、适配场景、迭代技能的进化能力。随着闭环体系持续运转，机器人可不断积累全新作业技能，自主适配复杂地形、动态工况与新型作业任务。

此次上市后的战略发声，也清晰勾勒出宇树科技未来的核心发展重心。企业将不再局限于硬件产品迭代与场景落地，而是全力攻坚物理AI底层自进化技术体系，以技术范式革新构筑长期核心壁垒。相较于行业同质化的硬件升级路线，自主编码进化模式可大幅压缩研发迭代周期，降低人工研发成本，持续提升机器人运动精度、越障能力、作业稳定性与场景泛化能力，适配工业巡检、应急救援、户外勘探等多元复杂场景。

业内人士分析，宇树此次提出的机器人自主进化理念，重塑了具身智能产业的发展逻辑，彻底打破人工主导的传统研发模式。随着自进化体系持续成熟落地，机器人将实现“越用越智能、越跑越稳定”的长效升级，大幅加速物理AI商业化进程。作为四足机器人赛道龙头，宇树科技依托上市后的资本与技术优势，持续攻坚底层核心技术，有望引领国产具身智能产业从硬件比拼，迈向自主进化、智能迭代的高阶发展新阶段。