WAIC 變了 | 走出參數(shù)競賽，AI開始兩腳蹚泥下地干活

WAIC 走到第九年，AI開始談錢了。

文｜華商韜略 方樂迪

人工智能（AI）行業(yè)已經(jīng)不再缺乏令人驚艷的技術(shù)展示，真正稀缺的是愿意為之買單的真實場景。

今年WAIC展覽面積破天荒地超過了10萬平方米，1100多家企業(yè)把場館塞得滿滿當當。把場館里那些最能折騰的公司拼在一起，你會發(fā)現(xiàn)，中國AI的底色，正在從“科幻片”變成“生意經(jīng)”。

在會上，華商韜略走訪了一批在各個賽道具有代表性的企業(yè)。它們分布在不同的領(lǐng)域，但展現(xiàn)出一個共同的趨勢：要么已經(jīng)成功將 AI 轉(zhuǎn)化為商業(yè)價值，要么正在積極探索 AI 商業(yè)化的可行路徑，工程能力變得比以往更重要了。

從算力底座到人形機器人，從大模型到美妝巨頭，這些企業(yè)的集中亮相，恰好拼湊出了一張中國 AI 產(chǎn)業(yè)化的真實進度表。

【01算力之爭:從“造芯片”到“造系統(tǒng)”】

過去討論國產(chǎn)算力，焦點往往集中在某款芯片能否對標國際巨頭的某一代產(chǎn)品。而在今年的展會上，算力企業(yè)幾乎都在傳達同一個信息：單顆芯片的性能比拼已成過去式，系統(tǒng)級效率才是未來的關(guān)鍵。從十萬卡集群到辦公室里的“算力方艙”，算力的形態(tài)正在加速分化。

中科曙光直接端出了個“鎮(zhèn)館之寶”——曙光8000（登峰）。這玩意兒是中國首個全國產(chǎn)十萬卡AI超集群。十萬卡是什么概念？這不僅是個數(shù)字，更是一項極端暴力的系統(tǒng)工程。整個系統(tǒng)有30億個器件精密協(xié)同，末端的安裝精度得卡在毫米級。如果把它的算力全拿來做推理，它就是中國最大的Token工廠，能扛起全國5%到10%的Token訪問量。

既然先進制程被卡了脖子，那就別死磕單卡性能了。中科曙光把成千上萬張卡連起來，靠自研的scaleFabric無損互連技術(shù)和相變浸沒液冷把算力堆上去。這是一種典型的“大力出奇跡”式的彎道超車。現(xiàn)在這套系統(tǒng)已經(jīng)在鄭州落地，據(jù)說你打開手機里的某個AI應用，背后的算力沒準就來自鄭州的機房。

沐曦作為國產(chǎn) GPU 的代表企業(yè)之一，在展會上搭建了開源專區(qū)，并吸引了全球主流 AI 開源框架 PyTorch 的參與。這種主客關(guān)系的微妙變化，折射出中國芯片廠商正在經(jīng)歷從“尋找生態(tài)”到“構(gòu)建生態(tài)”的轉(zhuǎn)變。生態(tài)話語權(quán)的提升，其意義甚至不亞于芯片性能的追趕。

超聚變，干脆把算力做成了“家電”。他們帶來的 TokenBox??企業(yè)Token生產(chǎn)平臺，將超節(jié)點從機房“搬”進了辦公室。這臺設備擁有智算服務器的性能、液冷技術(shù)實現(xiàn)圖書館級的靜音，能夠支持超大參數(shù)量模型的本地運行。它的出現(xiàn)，填補了云端 API 和自建機房之間的市場空白，精準滿足了中等規(guī)模且對數(shù)據(jù)隱私有較高要求的金融、政企等行業(yè)需求。

摩爾線程創(chuàng)始人張建中在WAIC分論壇上拋出“三個AI工廠”框架——模型訓練、詞元生產(chǎn)、智能體工廠，串聯(lián)AI從訓練到落地的全鏈路。其夸娥萬卡集群已能支撐236B參數(shù)模型訓練，MTT S5000以約一半硬件規(guī)格達到國際主流產(chǎn)品同等推理性能，更通過異構(gòu)推理實現(xiàn)“3臺S5000加2臺國際主流卡等于9臺”的吞吐提升。MUSA生態(tài)全面接入PyTorch、Triton等主流框架，自研MusaCoder在KernelBench評測中超越Claude Code，開發(fā)者遷移門檻趨近于零。

摩爾線程創(chuàng)始人、董事長兼首席執(zhí)行官張建中發(fā)表演講

聯(lián)想是本屆WAIC跨度最大的參展商——從算力底座鋪到FIFA世界杯。萬全異構(gòu)智算平臺V5.0和問天超節(jié)點構(gòu)成詞元生產(chǎn)基座，單節(jié)點可搭載40張GPU。算力之上，擎天AI引擎將智能體嵌入企業(yè)“研產(chǎn)供銷服”全流程，企業(yè)超級智能體“樂享”月活700萬、累計銷售額突破50億元。終端側(cè)42款產(chǎn)品通過AI終端國標L3級測試，天禧AI 4.0推動80%詞元消耗在本地完成。

【02大模型下半場：不卷參數(shù)，卷落地】

大模型賽道的主旋律已然改變。去年，行業(yè)還在熱衷于比拼參數(shù)規(guī)模和榜單分數(shù)；今年，大模型公司幾乎都在探討如何將模型轉(zhuǎn)化為實際的產(chǎn)品和收入。競爭的標準，正在從“做出來”轉(zhuǎn)向“賣得動”。

阿里巴巴展示的不僅是通義大模型的技術(shù)能力，更是“模型+算力+電商場景”的完整鏈路。大模型變現(xiàn)最大的難點在于尋找愿意付費的場景，而阿里的優(yōu)勢在于其龐大的電商生態(tài)。通義大模型可以直接嵌入淘寶、天貓的運營場景，從商品理解到智能客服，再到營銷創(chuàng)意，實現(xiàn)了技術(shù)與商業(yè)場景的無縫對接。

月之暗面（Kimi）作為國內(nèi)估值領(lǐng)先的大模型獨角獸，面臨著商業(yè)化的核心考驗。Kimi 智能助手擁有龐大的日活用戶，但如何將超長上下文處理能力轉(zhuǎn)化為實際收入，是其下一步發(fā)展的關(guān)鍵。大模型的商業(yè)化并非簡單的用戶積累，而是需要驗證真正有價值的付費場景。

商湯科技的 SenseCore 大裝置正在經(jīng)歷從訓練向推理的算力傾斜。通過日日新大模型、AI 基礎設施、視覺 AI 以及具身智能的全面布局，商湯正試圖證明自己不僅是一家大模型公司，更是一個全棧 AI 服務商。

面壁智能則在端側(cè)大模型領(lǐng)域發(fā)力。當其他企業(yè)競相追求千億參數(shù)時，面壁智能選擇將模型做小，使其能夠在手機、機器人、車載設備等端側(cè)本地運行。端側(cè)模型在性價比和隱私保護方面的優(yōu)勢，預示著“小模型時代”的廣闊前景。

騰訊的混元大模型已深度嵌入微信、騰訊會議、騰訊文檔等國民級應用生態(tài)。當其他大模型公司還在尋找場景時，騰訊的場景已經(jīng)長在模型上了。此外，騰訊推出的 AI 編程工具 CodeBuddy，直接對標 GitHub Copilot，試圖在開發(fā)者工具賽道搶占入口。大模型的競爭，正在從“誰的參數(shù)大”轉(zhuǎn)向“誰的入口多”。

京東展示了言犀大模型在零售、物流、金融場景的深度落地，但更值得關(guān)注的是其“全球最大具身智能數(shù)據(jù)采集中心”——累計超1000萬小時的機器人真實作業(yè)數(shù)據(jù)。這意味著京東不僅在做大模型，還在為機器人時代儲備數(shù)據(jù)燃料。當大多數(shù)企業(yè)還在討論“數(shù)據(jù)從哪里來”時，京東的答案很簡單：從自己的倉庫里來。

【03具身智能：從 Demo 到交付，機器人開始“上班”】

今年的 WAIC 現(xiàn)場，數(shù)百臺各類機器人同步演示，熱鬧非凡。但最值得關(guān)注的，并非機器人能完成多么高難度的動作，而是誰能夠真正實現(xiàn)規(guī)?；桓恫⒎€(wěn)定運行。

宇樹科技的科創(chuàng)板 IPO 獲批，擬募資42億元，證明了機器人行業(yè)已經(jīng)具備巨大的商業(yè)潛力。其展示的“機器人無人工廠”沙盤，預示著制造端自動化正邁向“用機器人造機器人”的新階段，這也是產(chǎn)業(yè)成熟度的重要標志。

銀河通用作為具身智能賽道的新晉獨角獸，直接從操作能力和移動能力兼?zhèn)涞耐ㄓ萌诵螜C器人起步。雖然路徑更具挑戰(zhàn)性，但也意味著更高的發(fā)展天花板。

智元則用一組更硬的數(shù)字回答了“能不能造出來”的問題。截至目前，智元機器人已下線15000臺，柔性交付能力年超10萬臺。稚暉君（彭志輝）創(chuàng)立的這支團隊，走的是“先量產(chǎn)、再迭代”的工業(yè)化路線。在具身智能這個充斥著 Demo 和概念故事的賽道里，智元是少數(shù)能用“下線臺數(shù)”而非“演示視頻”來說話的企業(yè)。

啟元機器人是上緯新材旗下消費級具身智能品牌，在 WAIC 2026 上帶來了全球首個可變形個人機器人——啟元 T1。它采用 Transformer 跨形態(tài)一體架構(gòu)，室內(nèi)以輪足人形形態(tài)運行，安靜靈活；遇到草地、砂石、臺階等復雜路況時，自動切換為四足形態(tài)，穩(wěn)定通行。整個形態(tài)切換過程由環(huán)境識別自主完成，無需人工干預。T1 還深度聯(lián)動運動相機，支持語音跟隨拍攝和軌跡運鏡，將個人機器人的功能邊界從“陪伴”延伸到了“移動影像創(chuàng)作”。當多數(shù)人形機器人企業(yè)還在競逐工業(yè)場景時，啟元選擇了一條差異化路徑——把機器人做進普通人的客廳和戶外。

樂聚智能是國內(nèi)最早布局開源人形機器人的企業(yè)之一，其夸父系列人形機器人已經(jīng)迭代到第四代。樂聚選擇了一條“開源建生態(tài)、生態(tài)促量產(chǎn)”的差異化路徑——通過開源硬件設計和運動控制算法，吸引開發(fā)者社區(qū)參與，再以社區(qū)生態(tài)反哺量產(chǎn)。在所有人形機器人企業(yè)都在拼融資和交付的當下，樂聚試圖用“人形機器人的安卓時刻”來回答另一個問題：誰能定義行業(yè)標準。

極智嘉作為全球倉儲物流機器人的領(lǐng)軍企業(yè)，其產(chǎn)品在真實的倉儲環(huán)境中經(jīng)受了長期考驗。這種在真實業(yè)務場景中的穩(wěn)定運行，是機器人商業(yè)化最有利的證明。

榮耀全球首款機器人手機Robot Phone在機身中整合了行業(yè)最精密的四自由度云臺系統(tǒng)，通過OpenClaw開放平臺將云臺系統(tǒng)演進為智能體執(zhí)行器，能自主完成訂蛋糕、打車等跨應用連續(xù)任務。榮耀將MagicOS升維為行業(yè)首個伙伴型多模態(tài)智能體操作系統(tǒng)Agentic OS，同時提出，未來萬物智能世界的演進將呈現(xiàn)“一主多專、三端協(xié)同”全新架構(gòu)。CEO李健在與凱文·凱利對談中提到，創(chuàng)新將從數(shù)字屏幕走向物理世界，中國軟硬一體的工程化能力、全球最豐富的生產(chǎn)生活場景、與全球伙伴開放共創(chuàng)的協(xié)同生態(tài)，將成為中國科技產(chǎn)業(yè)在下一輪變革中引領(lǐng)潮頭的獨特環(huán)境優(yōu)勢。

無問智科瞄準的是機器人產(chǎn)業(yè)的“數(shù)據(jù)荒漠”——具身智能需要物理世界的高質(zhì)量交互數(shù)據(jù)，卻長期受困于真實性、規(guī)模化、低成本不可兼得的“不可能三角”。其Real2Sim2Real全鏈路閉環(huán)不選邊站隊，從真實采集出發(fā)、經(jīng)仿真泛化、再回真實世界驗證，已實現(xiàn)效率提升70%、成本下降90%，手握數(shù)億元訂單。在浙江德清建成長三角最大具身智能數(shù)據(jù)采集訓練場，無垠平臺正為地平線、它石智航、靈心巧手等伙伴供給“數(shù)據(jù)燃料”。

【04AI 走進千行百業(yè)：傳統(tǒng)巨頭深度擁抱 AI】

最深刻的產(chǎn)業(yè)變革，往往發(fā)生在那些將 AI 深度融入核心業(yè)務的傳統(tǒng)行業(yè)巨頭身上。當工業(yè)、美妝、通信等領(lǐng)域的龍頭企業(yè)開始認真應用 AI 時，意味著 AI 的滲透已經(jīng)突破了科技圈的邊界。

在?？低曊箙^(qū)，系列大模型軟硬件產(chǎn)品、垂類大模型應用，回答了這個問題——大模型不僅讓機器具備“眼耳鼻舌身”等智能感知物理世界的能力，更進化出讀懂意圖的認知能力，實現(xiàn)從被動響應到主動服務的跨越：多模態(tài)智能攝像機可通過一句話切換“干活”模式，成為全天候“安全員”，主動發(fā)現(xiàn)異常并告警；工業(yè)大模型深入制造一線，助力提升良品率；各類智能體通過“一句話”，讓復雜的業(yè)務流變得高效、省心……這些都標志著AI正加速落地物理世界，真正成為千行百業(yè)的智能伙伴。

歐萊雅作為全球美妝巨頭，在 WAIC 上展示了 AI 膚質(zhì)檢測、AI 輔助配方研發(fā)以及生成式 AI 營銷創(chuàng)意等實際應用。這表明 AI 已經(jīng)從單純的營銷噱頭轉(zhuǎn)變?yōu)槊缞y行業(yè)的實質(zhì)性生產(chǎn)力工具。

歐萊雅展出 3CE GENBA生成式美容顧問

中國移動則展示了其在算力網(wǎng)絡領(lǐng)域的宏大布局。作為全球最大的移動通信運營商，中國移動正致力于將遍布全國的網(wǎng)絡和數(shù)據(jù)中心打造為 AI 的核心基礎設施，推動 AI 從云端走向邊緣。

中國電信以天翼云為底座，展示了“星辰”大模型系列在政務、應急、工業(yè)等場景的落地。運營商做 AI 的邏輯與互聯(lián)網(wǎng)公司不同——它們不追求模型本身的領(lǐng)先性，而是將 AI 作為云服務的能力增量，打包賣給已有的政企。這種“基礎設施+AI”的模式，雖然不那么性感，但收入確定性極強。

中國聯(lián)通則帶來了“元景”大模型和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，聚焦智能制造和智慧城市。三大運營商在 WAIC 上的集體亮相，傳遞出一個明確的信號：AI 的基礎設施化，不僅是云廠商的事，也是運營商的主戰(zhàn)場。誰掌握了算力網(wǎng)絡的物理節(jié)點，誰就掌握了 AI 時代的分發(fā)權(quán)。

回顧這些參展企業(yè)，我們可以清晰地看到中國 AI 產(chǎn)業(yè)化的四個剖面：

第一層是“造基礎設施”的企業(yè)，如中科曙光、沐曦等，它們正在解決算力供給和生態(tài)構(gòu)建的問題。

第二層是“造大腦”的企業(yè)，如阿里、商湯等，它們正致力于將大模型的能力轉(zhuǎn)化為實際的商業(yè)落地場景。

第三層是“造身體”的企業(yè)，如宇樹、極智嘉等，它們正在推動機器人從演示階段走向規(guī)模化交付和實際應用。

第四層是“用 AI”的企業(yè)，如中控、歐萊雅等，它們代表著 AI 技術(shù)正在深度改造和賦能傳統(tǒng)行業(yè)。

這四個層級相互交織，共同構(gòu)成了2026年中國 AI 產(chǎn)業(yè)化的完整切面。AI 已經(jīng)不再是懸在空中的前沿技術(shù)，而是一條從算力底座到模型能力，再到硬件載體和行業(yè)應用的完整產(chǎn)業(yè)鏈。在這個過程中，技術(shù)正在褪去光環(huán)，真正成為驅(qū)動經(jīng)濟發(fā)展的新引擎。

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