史上最热WAIC落幕 我们在这届WAIC上看到了什么?

  WAIC 2026结束了 。这是有史以来规模最大 、参与人数比较多 的一届WAIC(世界人工智能大会)。四天时间,1100余家企业在世博、张江、西岸三地四馆带来了3000余项展品 ,其中超300款产品系首发。

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  这也是展览内容最丰富的一届 。具身智能 、超节点、端侧AI(人工智能)、智能体设备等产品一应俱全,各家通往AGI(通用人工智能)的路径 “百花齐放 ”。产业视角下,路径开始分化 ,分工成为趋势。AI的牌桌足够大,以吨计量的算力基建,毫米级别的空心电机 ,观测入微的触觉部件等已经正式站上WAIC的主舞台 。

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  同时 ,这也是人们心情最复杂的一届WAIC,各类情绪中,FOMO(害怕错过)是最明显的那一类 。

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  技术迭代速度的计量单位从年变为月乃至周 ,没有人能够置身“AI”外。这种焦虑会因人与AI技术的贴近程度呈现正相关,据《每天 经济新闻》记者观察,这届WAIC上 ,投资人明显更多了。学习技术是次要的,关键是捕捉趋势 。当然也没人想错过找到下一个英伟达或是苹果的机会,如果有可能的话。

  FOMO情绪之外 ,当技术向上攀登的高度逐步超过普通人的观测视野,人们能捕捉确定性的方法自然而然地分为两派:一部分希望每个领域的领军人给出预测,做预言家;另一部分则希望企业做实干家 ,先让技术落地。两种想法不需要被严格区分,大多数情况下,人们都想知道 。

  以下是一些关于这届史上最热WAIC的时空切片 ,关于技术与产业 ,也关于人。

狂欢

  WAIC的热度,先从出圈的投资人抢票开始。

  大概在开展前两周,WAIC的门票突然在投资人圈子里走俏 ,这在以前是难以想象的事情 。第三方交易平台上,单日百余元费用 的门票被炒至千元,其他费用 档位的通行证 、论坛票费用 大多也翻了几番。

  即便如此 ,一级市场的从业者们还是要来,哪怕需要自掏腰包 、一掷千金。

  “今年一级市场的FOMO情绪比往年都要重,大家普遍都很焦虑 。”刘武在一家新兴科创银行做VP(副总裁) ,看模型与具身智能赛道,四天展会他只抢到了其中两天的门票。“前几年哪要这样抢票啊? ”

  开幕首日晚,某知名科技投资机构在上海组了一场交流活动 ,原本预计接待150人的场子吸引了超1500人报名。审核的标准一再提高,最后,投资人准入的最低头衔是VP级别 ,初创企业的CEO(首席执行官)都没能入场 。“像在过狂欢节一样 。”主办方向每经记者感叹。

  更值得感叹的是 ,像这样的活动,在WAIC 2026的首日晚还有近百个。

  对一级市场的投资人来说,WAIC在一众展会中是无“代餐”的稀缺标的——迭代周期太快 ,除了WAIC没有任何展会能让整个产业链上下游的公司纷至沓来,同时集结在一处全面、细致地展示AI技术发展的最新成果 。

  因此,来WAIC逛逛成为大机构投资人们查缺补漏的首选项。“想去看一看有没有一些新的公司、新的技术 、新的业态被我遗漏的。 ”某投行VP说 。

  也有些投资人奔着找机会而来。开展第二日下午 ,灵心巧手的展位上,每经记者还在和技术人员探讨数据采集,一位中年投资人突然插入:“你们还要找融资吗? ”

  在主场馆的H〖壹〗、 H2和H3区域 ,这样的提问往往收效甚微,一方面是因为主场馆设展的企业大多已经到了IPO(首次公开募股)前后的阶段;另一方面,就算公司融资刚到B轮、C轮 ,其投资人列表也会是一个非常豪华的名单。

  打开近一年任何一家明星公司的融资公告,投资方列表——国资基金 、地方引导基金、险资机构、产业资本 、头部VC(风险投资机构)、老股东跟投,名单动辄拉出十几家甚至二十多家机构 。

  今时不同往日 ,明星公司在融资时的话语权明显提高。双向选取 的过程中 ,除了钱,企业也在看资方的背景、产业资源等等。

  与楼上的企业相比,此次WAIC H4展区的企业或许更对一些小机构投资人的胃口 ,这里呈现出一种更天马行空的活力感,每个人都想抓住四天的机会,把想法讲给路过的人听 。

  火热程度依旧超预期。在H4展区逛了一下午 ,周亦在闭展前提早离场了。周亦在一家投行做投资人关系,展会第二天下午才入场,绕场一周之后 ,她感叹:“一家量子相关的公司,天使轮就集齐了三家FA(询问 公司)给他服务,太牛了!”

落地

  看不懂的技术越来越多 ,人们在真实世界寻找人工智能对应坐标的渴求也越来越强烈:走出视频以后,AI到底能帮我们解决什么问题?

  行业也恰好走到了能初步回答上述问题的节点:这届WAIC,让AI在真实场景中落地成为共识 。

  具身智能领域 ,数十台人形机器人走下舞台 ,在临时搭建的场景里真实地“搬砖” 。超过30摄氏度的嘈杂环境里,人已经感到不适,但机器人仍在持续作业。

  蚂蚁集团搭建的智慧药房 ,让三台不同品牌的机器人在统一“大脑 ”指挥下,90秒完成取药打包;乐聚机器人展示的几款机器人工时“饱满”,上料 、搬箱的活从早到晚干个不停;星动纪元直接搬上来了一条物流分拣作业线 ,作为行业首个完成PMF(产品市场匹配)验证的具身物流落地方案,该方案已携手顺丰、中国邮政两大物流标杆企业,在全国十余个物流中心实现常态运营

乐聚机器人复刻的工厂上料场景图片来源:每经记者黄海摄

  整个场馆里 ,唱歌、跳舞 、弹吉他的机器人依然存在,但很明显已经无法满足技术极客们的胃口。“都2026年了,怎么还在(跳舞)?”某具身智能相关产业的技术人员直言 。

  比起表演 ,极客们关心的是具身智能的AGI到底何时才能到来。当大语言模型已经在数字世界完成“知识规模化 ”的跨越,人工智能的下一幕,必须发生在真实世界——那个充满摩擦力 、重力、不确定性和昂贵试错成本的物理世界。

  对于这个问题 ,智元合伙人、具身业务部总裁 ,觅蜂科技董事长兼CEO姚卯青说:“模型决定起点,数据定义终局 。只有飞轮真正转动起来,智能涌现才会出现。”至于具身智能的ChatGPT时刻究竟何时才能到来 ,业内给出的答案是短则两年,长则五年。

  从近来 来看,具身智能所需要的数据量还远远不足 。姚卯青透露 ,据测算,需要1亿小时级别数据才能够让机器人掌握对物理世界通用运行规律的理解。而要达到开箱即用的效果,则需要70%—80%零样本成功率。

  数据采集也并非易事 。奥比中光数据采集产品负责人炎帝认为 , 高质量数据是具身智能规模化落地的关键瓶颈,而深度是其中最难采 、也最有价值的一维。

  比如视觉采集方案中,机器人训练需要采集带有真实空间尺度、时间关系和交互过程的物理世界数据。尤其在精细操作场景中 ,手部遮挡、物体反光 、透明材质及小物体边缘等问题,容易造成深度信息缺失,直接影响数据的可训练性和后续模型表现 。

  更细分的触觉数据领域 ,有厂商把视触觉传感器融合到指尖 ,用一次次的触摸、拿起、放下,让机器人理解物理世界的多元,并尽可能习得人类与生俱来的天赋——用恰当的力与真实世界交互 。

  至于更大语境下的物理世界 ,也需要基建厂商的加入和赋能。本届WAIC,海康威视推出观澜大模型技术体系,期望通过强大的物联感知和认知能力 ,洞察万物的状态和规律,帮助物理世界和数字世界实现更好地联接。

原生

  同样面临上述问题的,还有其他智能体终端 ,比如智能汽车 、AI眼镜以及AI手机等,人们追求的不仅仅是一个大模型套壳的硬件,而是AI Native(AI 原生) 。

  理想状态下 ,AI终端产品的链路比较好 能倒过来,智能体长出身体,而不是硬件长出脑子。

  被一系列形态各异的AI终端轰炸两三年 ,消费者不再为猎奇买单。参数之外 ,人们想知道一个智能终端究竟能怎么帮人办事,如何让人过得更好 。

  7月,智能体手机成为最受关注的AI终端之一。随着国内7款AI手机顺利通过备案 ,业内普遍认为属于智能体手机的时代已经来临。

  与传统智能手机不同,高通公司全球副总裁、中国区研发负责人徐晧认为,智能体带来的不只是交互方式升级 ,更是对终端设计理念的一次重构:设备需要从等待指令的“被动响应”,转向能够理解环境和用户需求的“主动服务 ” 。

  而要做到主动服务,意味着手机需要长期处于“准备工作”的状态 ,在用户授意的场景里与之形成长期记忆,用来长期理解用户的习惯、偏好和当前场景。

  从智能体的需求反推,智能体手机在硬件维度上就需要做到视觉 、听觉传感器持续在线 ,同时不能明显增加功耗、带来发热;同时,大模型需要在端侧实时运行,与云端之间的配合也要足够迅速。

  这是基于AI Native生发出的新趋势 ,也适用于手机之外的几乎所有智能体设备 。比如 ,本届WAIC,头部AI眼镜厂商不约而同提到了可以形成长期记忆的“智能体眼镜”。

  同样的想象还存在于智能座舱、智能耳机 、智能手表以及大量还未诞生的智能体终端身上。有种观点认为,未来的智能体终端或许已经不再需要屏幕作为交互界面 ,甚至可能长得就像一个花瓶或是一个盒子 。

  但在端侧AGI到来之前,行业还需要在模型与硬件两个维度上进一步探索 。端侧AI的最大限制在于终端设备有限的算力 、功耗和内存,跨过难点需要模型、芯片、主机等厂商的紧密合作。

  一个有趣的细节是 ,在当下的端侧AI行业内,已经鲜少再听到如“灵魂说 ”般的论调。这或许昭示着一个趋势,通往端侧AGI的路上 ,路线之争始终存在,但分工协作将是常态 。

  (文中刘武 、周亦为化名)

(文章来源:每天 经济新闻)

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