让机器人自己写仿真和自己改代码：王兴兴的 Rehearsal，把工程师从循环里挪到了哪里
宇树在自家的 AI 大会上抛出一个叫 Rehearsal 的项目：让机器人自己写仿真、自己迭代，工程师只做反馈与评估。这不是又一次跑分，而是把研发循环里最贵的一段人工换成了算力。
- 项目定位：宇树在研一个名为 Unitree Rehearsal 的 AI 系统，目标是形成「自进化」反馈回路——由机器人自己写代码、自己写仿真，减少人类工程师的介入。
- 人的位置：创始人王兴兴明确，人类仍然提供反馈并评估表现，目标是尽可能把升级过程自动化，而不是把人完全移出循环。
- 动因原话：他在公司主办的 AI 大会上表示，「过去每个机器人工程师都必须手写代码并手动调试，效率相对较低」（转述自英文报道，单处引用）。
- 时间点承诺：他称该方法会加速真实世界控制算法的开发，宇树机器人最早明年可能就能打扫房间。
- 同一窗口的另外两条：特斯拉提出建 Optimus Academy，用 1 万至 2 万台机器人演练任务并把结果喂给下一代模型；Figure 则靠 Index App 累计约 3750 万条人类视频。
- 判断：三家在解决同一道题——数据从哪来。宇树选的是「让机器造数据」，代价是代码与仿真逐步变成人不读的中间产物。
宇树在研的这套 AI 系统，目标被描述为让公司的人形机器人「在人类工程师更少介入的情况下自我改进」。项目的名字叫 Unitree Rehearsal，意图是建立一个自进化反馈回路：机器人自己写代码、自己写仿真。
王兴兴在宇树自己主办的 AI 大会上给出的理由是效率问题。英文报道转述他的原话大意是：过去每个机器人工程师都必须手写代码并手动调试，效率相对较低；随着 AI 模型进步，他期望模型承担更多规划与迭代工作，减少人工介入的需要。
这句话要读准：它要替换的是「写与调」这一段，不是「判断好坏」这一段。报道同时写明，人类仍会提供反馈并评估表现，目标是尽可能自动化升级过程，而不是把人移出循环。
留在循环里的人工：定义任务、设定评价标准、判断一次迭代算不算变好、决定何时停下。
交给模型的人工：写控制与算法代码、搭建仿真场景、跑批量试验、根据结果改写下一版。
把「自进化」拆开，它不是一个动作，而是三个环节串成的闭环，每一环的工程难度都不同。
第一环最成熟，参数化生成场景、随机化地形与光照，行业里已是常规做法。第二环的门槛在于：模型写出来的是能编译的代码，不是能在真机上稳定跑的代码——关节限位、力矩饱和、通信延迟这些约束，仿真里常常不显形。第三环最难，因为「什么叫变好了」这件事如果由模型自己定义，就退化成了自己给自己出题。
同一份隔夜材料里还出现了另外两条进展：特斯拉提出建设 Optimus Academy，用 1 万至 2 万台机器人演练各类任务，把学到的东西喂给下一代模型；Figure 则继续通过 Index App 采集数据，已累计约 3750 万条人类活动视频。
把三条放在一起看，它们其实在回答同一个问题：真机数据太贵，怎么办。
| 路线 | 数据从哪来 | 规模上限 | 主要代价 |
|---|---|---|---|
| 宇树 Rehearsal | 机器人自写仿真、自跑试验 | 取决于算力，理论上无限 | 仿真与真实的落差；代码可维护性 |
| 特斯拉 Optimus Academy | 1 万–2 万台真实机器人演练 | 受产能约束，起步慢 | 需要先把几万台造出来并养得起 |
| Figure Index | 用户上传人类活动视频 | 取决于用户数，边际成本最低 | 人与机器的具身差异未解 |
判断：三条路线不是互斥的，最终大概率是叠加使用。但它们的成本结构完全不同：宇树那条是算力账单，特斯拉那条是产能账单，Figure 那条是运营账单。谁先跑通，取决于哪家在自己最擅长的那本账上最便宜——宇树的算力成本、特斯拉的制造成本、Figure 的获客成本，正好对应三家的看家本领。这个对应关系不是巧合。
报道称，王兴兴表示该方法会加速真实世界控制算法的开发，宇树机器人最早明年就可能开始打扫房间。
这句话是整份材料里唯一带明确时间点的承诺，也是最需要谨慎对待的一句。打扫房间在家庭场景里属于典型的长尾任务：物体种类无限、摆放随机、地面材质不一、有人在活动。它比工厂里的固定工位难，比仓库里的标准料箱难得多。
判断：把「明年」与「打扫房间」放在一起读，更合理的理解是能力演示的时间点，而不是可交付产品的时间点。行业里的惯例是：演示能做到的，距离「每周七天连续不出错」通常还有一到两个数量级的工程距离。这句话的价值在于给出了方向，不在于给出了排期。
把视角拉回交付侧。如果模型写的代码最终要跑在客户现场的机器上，就有一个绕不开的问题：出了问题谁来看这段代码。
报道提到，一些 Reddit 网友对自进化的前景并不乐观，形容为「Matrix 的开端」——机器运行着人类看不懂的代码。这个反应可以当作情绪记录，但它指向的顾虑是真实的：可维护性。