A股从两三年直接前置到明年，王兴兴对具身智能“ChatGPT时刻”时间判断不断提前，这件事本身，比单纯的行业预判更值得思考。方向始终没变，改变的只是落地的速度。驱动时间线持续前移的核心，不是产业预期突然乐观，而是外部大模型能力突破带来范式冲击。GPT‑6 Astra验证了零训练即可完成机器人任务，物理AI的瓶颈正在从底层算法难题，逐步转化为可被工程迭代解决的落地问题。物理AI的临界点，已经不再单单由机器人厂商自身研发节奏决定。海外巨头同步加速布局仿真、通用硬件接口，大模型供给侧的迭代速度，已经跑在了硬件厂商前面。这也意味着整条产业链的预期逻辑会随之改写：未来的机会，既包含虚拟仿真底座，也覆盖机器人感知硬件，软硬协同的节奏会显著快于此前市场的预估。