王兴兴又把时间表往前拨了。9月9日温州2026民营经济创新发展大会，他给出的表述是，快的话可能两到三年，甚至可能是明年，具身智能ChatGPT时刻就可以诞生。半年前他的说法还是"大概还要两到三年"。8月他在公开报道里给出的区间是"最快2-3年，最慢5-10年"。到了9月，"最慢5-10年"这个尾巴被切掉了，只剩下"甚至可能明年"。半年之内，时间表从两三年收窄到最快明年，这个变化本身就是信号。

今年3月29日，王兴兴在郑州2026中国网络媒体论坛上，首次为具身智能的GPT时刻给出了可量化的定义。他的原话是，带一台机器人到完全陌生的场景，不需要提前建图、不需要预先演示，仅凭语音或文字指令，就能完成80%到90%的任务。当时他的判断是大概还要两到三年，同时补充今年或明年一定会有非常大的技术进步。这个定义后来被概括成"80/80标准"，80%的陌生场景、80%的任务完成率，正在成为行业衡量具身智能是否跨过商业化门槛的通用标尺。

在此之前，行业对机器人能不能用的判断长期停留在演示层面，能走几步、能跳个舞、能端杯水。但演示和干活之间隔着巨大的鸿沟。王兴兴的标准把这个鸿沟量化了，不是在实验室里预先排练好的任务，而是在从未见过的场景里，用户说一句话，机器人就能自主完成大部分工作。这个标准的意义在于，它把模糊的"技术进步"变成了可检验的指标，跨没跨过去，带到陌生场景里跑一遍就知道。

王兴兴不是唯一一个把时间表提前的人。此前有硅谷专家估计，具身智能的类似拐点最快18个月内就会到来。从"远期未来"缩短到"2到3年内"，甚至更快，这个判断在太平洋两岸正在趋同。这种趋同本身值得留意，因为它不是某一家公司的乐观情绪，而是不同技术路线、不同数据来源的团队，在各自推进过程中得出的相似结论。

当然，判断趋同不代表拐点必然按时到来。具身智能要跨过80/80这道线，需要的是机器人在陌生环境里的泛化能力、实时响应能力和成本控制能力同时达标。云端大模型的算力、功耗、延迟能不能压到机器人本体可以承受的范围，硬件本体能不能在真实物理环境里稳定运行足够长的时间，这些都是绕不开的问题。

"甚至可能明年"这个说法，对整个行业来说既是激励也是压力。如果2027年机器人还只能在预演好的场景里完成指定任务，GPT时刻就会再次推迟。王兴兴把话说到了这个份上，接下来要看的，是全行业能不能把这个判断变成现实。标准已经立在那里，带到陌生场景里跑一遍，80%的任务完成率达没达到，谁都可以验证。