10萬(wàn)步暴走WAIC！10個(gè)問(wèn)題看懂AI產(chǎn)業(yè)下一程：從聊天，到搶「身體」干活

7 月 17 日至 20 日，2026 世界人工智能大會(huì)暨人工智能全球治理高級(jí)別會(huì)議主論壇（WAIC 2026）正式召開(kāi)。作為一年一度的 AI 行業(yè)盛會(huì)，今年大會(huì)依然聚集了國(guó)內(nèi)外大模型公司、AI 應(yīng)用和硬件廠商，雷科技（ID：leitech）旗下 AI 新媒體「雷科技 AGI（leikejiagi）」也派出報(bào)道團(tuán)，赴上海進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)報(bào)道。

這屆 WAIC 最搶鏡的，當(dāng)然還是機(jī)器人。它們?cè)谡桂^里隨便動(dòng)兩下，就能?chē)鋈龑佑^眾。但真正留在我們腦子里的，反而是幾組不那么熱鬧的畫(huà)面：樂(lè)聚機(jī)器人在仿真產(chǎn)線(xiàn)上連續(xù)搬箱子，千覺(jué)機(jī)器人慢慢折起一個(gè)紙盒，智元機(jī)器人穿著黃色馬甲在場(chǎng)館里導(dǎo)覽，榮耀手機(jī)背后的攝像頭伸出來(lái)，開(kāi)始主動(dòng)轉(zhuǎn)頭看人。

根據(jù)大會(huì)官方給出的數(shù)據(jù)，本屆 WAIC 三地四館、超過(guò) 10 萬(wàn)平方米展區(qū)、有超過(guò) 1100 家企業(yè)、3000 項(xiàng)展品和 300 款全球首發(fā)產(chǎn)品，但這一屆 WAIC 真正重要的地方不在「大」，而在「硬」。

圖片來(lái)源：雷科技

模型還在，聊天機(jī)器人也沒(méi)有消失，只是 AI 不再滿(mǎn)足于屏幕里的問(wèn)答，開(kāi)始鉆進(jìn)手機(jī)、眼鏡、電腦、汽車(chē)和機(jī)器人，接管傳感器、調(diào)用應(yīng)用、控制機(jī)械結(jié)構(gòu)，最后伸手碰到真實(shí)世界。

可以說(shuō)，這是九屆以來(lái)「最硬」的一屆 WAIC，也是 AI 第一次如此集中地通過(guò)人形機(jī)器人、智能體手機(jī)、AI 眼鏡、智能體電腦（Agent Computer）等硬件載體，走向真實(shí)世界。

一、這屆 WAIC 的硬科技含量如何？

「硬」首先是肉眼可見(jiàn)的。

手機(jī)開(kāi)始長(zhǎng)出機(jī)械結(jié)構(gòu)，眼鏡開(kāi)始爭(zhēng)奪操作系統(tǒng)，機(jī)器人從展臺(tái)走進(jìn)工廠，汽車(chē)帶著世界模型和智能體來(lái)到 AI 大會(huì)。再往下，國(guó)產(chǎn) AI 芯片也不再只擺一張卡，而是把超節(jié)點(diǎn)、十萬(wàn)卡集群、近存計(jì)算和機(jī)器人開(kāi)發(fā)板一起搬進(jìn)了展館。

AI 正在尋找不同的「身體」。手機(jī)擁有成熟的算力、屏幕、應(yīng)用和支付體系，是現(xiàn)階段最容易承載個(gè)人智能體的身體；眼鏡貼近人的眼睛和耳朵，是最自然的第一視角入口；機(jī)器人和汽車(chē)擁有執(zhí)行器，能夠直接改變物理世界。

就連電腦也在改變。傳統(tǒng) AI PC 主要強(qiáng)調(diào) NPU 算力和本地模型，WAIC 上出現(xiàn)的 Agent Computer（AC）和 Agent PC，則進(jìn)一步把重點(diǎn)放在「執(zhí)行」。此芯科技展示的 Agentic Computer、Agentic Box 等產(chǎn)品，試圖讓端側(cè)設(shè)備同時(shí)承擔(dān)模型推理、任務(wù)編排、權(quán)限管理和數(shù)據(jù)審計(jì)。

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同樣，六聯(lián)智能的 Agent PC 方案，也把 CPU、GPU、NPU、本地模型和企業(yè)管理系統(tǒng)放進(jìn)同一條交付鏈。

這就讓「AI 與硬件融合」不再是給設(shè)備加一個(gè)對(duì)話(huà)框。模型要認(rèn)識(shí)攝像頭看到的環(huán)境，要調(diào)動(dòng)本地算力和云端服務(wù)，要跨應(yīng)用完成操作，還要在關(guān)鍵步驟讓用戶(hù)確認(rèn)。到了機(jī)器人和汽車(chē)上，它甚至要對(duì)每一次剎車(chē)、抓取和移動(dòng)負(fù)責(zé)。

但硬件越多，AI 的錯(cuò)誤也就越難被藏起來(lái)。所以這一屆 WAIC 的「硬」，不只來(lái)自硬件、芯片和機(jī)械臂，還有一套完整的體系，包括延遲、可靠性、權(quán)限、安全、成本和交付等，開(kāi)始取代單純的跑分，成為 AI 產(chǎn)品的必答題。

二、哪些消費(fèi)電子產(chǎn)品最讓人印象深刻？

本屆 WAIC，消費(fèi)電子最清晰的兩條主線(xiàn)就是智能體手機(jī)和 AI 眼鏡。

努比亞 NaviX Ultra，也就是豆包手機(jī)二代，一定程度上延續(xù)了 GUI Agent 路線(xiàn)，即看懂屏幕，再模擬人的點(diǎn)擊、滑動(dòng)和輸入，跨越不同 App 完成比價(jià)、訂票、點(diǎn)餐等操作，只要人能操作的界面，AI 理論上都能?chē)L試。

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不過(guò) NaviX Ultra 不僅換上量產(chǎn)旗艦機(jī)的設(shè)計(jì)和新的獨(dú)立 AI 按鍵，也沒(méi)有僅限于 GUI，而是如同雷科技早前文章中的看法一樣，通過(guò) A2A 和 MCP 等標(biāo)準(zhǔn)接口接入一些大型平臺(tái)應(yīng)用，由應(yīng)用自己的智能體完成進(jìn)一步的操作或處理。

相比之下，階躍星辰 STEPX Neo 選擇了重做手機(jī)，把個(gè)人智能體 Amoo 放到主要交互入口，用戶(hù)不必判斷該打開(kāi)地圖、美團(tuán)、攜程還是支付寶，只要說(shuō)清目的和偏好，再由 Amoo 規(guī)劃任務(wù)、調(diào)度服務(wù)。背后的 Step AOS 會(huì)統(tǒng)一管理端側(cè)與云端模型、CPU/GPU/NPU 算力、跨應(yīng)用語(yǔ)義記憶和系統(tǒng)權(quán)限，并把通信、文件等能力拆成 Agent 可以調(diào)用的原子服務(wù)。

至于比較特殊的榮耀 Robot Phone 也有一定的智能體能力，但更多側(cè)重在主動(dòng)感知。它用一套可伸出機(jī)身、自由轉(zhuǎn)動(dòng)的機(jī)械云臺(tái)，讓攝像頭主動(dòng)追蹤人物和觀察環(huán)境，為跟拍、視頻通話(huà)以及情境判斷增加了一點(diǎn)「身體感」。這個(gè)形態(tài)最吸睛，卻也面對(duì)機(jī)械耐用性、功耗、持續(xù)觀察的隱私邊界等問(wèn)題。

相比 NaviX Ultra 和 STEPX Neo 已經(jīng)在討論如何跨應(yīng)用辦事，Robot Phone 更像是在探索智能體手機(jī)還可以獲得怎樣的新感官。

而不僅是智能體手機(jī)，這屆 WAIC 我們也能看到 AI 眼鏡的變化。千問(wèn)就在 WAIC 上宣布，千問(wèn) AI 眼鏡后續(xù)將升級(jí)了 Skill 和 Agent 能力，不只是聽(tīng)到問(wèn)題后給出答案，還可以根據(jù)用戶(hù)意圖調(diào)用第三方服務(wù)。

眼鏡掌握第一視角、語(yǔ)音和環(huán)境信息，天然適合翻譯、導(dǎo)航、記錄和識(shí)物；一旦再接入支付、出行和生活服務(wù)，它就有可能成為阿里智能體生態(tài)離用戶(hù)最近的入口。

Rokid 更進(jìn)一步，把重點(diǎn)放到了平臺(tái)。新一代 Rokid AR 支持 6DoF 空間定位、手勢(shì)識(shí)別、空間音頻和雙攝感知，并加入獨(dú)立的空間計(jì)算能力；YodaOS 則想把模型、攝像頭、顯示、空間坐標(biāo)和第三方服務(wù)組織到同一套眼鏡系統(tǒng)里。

這條路不輕松。每一家眼鏡公司都想做「眼鏡時(shí)代的 Android」，真正的問(wèn)題卻是開(kāi)發(fā)者會(huì)不會(huì)來(lái)、應(yīng)用能不能留下來(lái)，以及重量、續(xù)航和隱私能不能經(jīng)得住日常使用。

把這些產(chǎn)品放在一起看，它們最后爭(zhēng)的都是同一個(gè)位置：誰(shuí)能最早感知用戶(hù)的需求，并以最短路徑把結(jié)果交回來(lái)。

三、機(jī)器人扎堆，有哪些讓人印象深刻的展示？

只看數(shù)量，機(jī)器人毫無(wú)疑問(wèn)是 WAIC 的絕對(duì)主角。但今年最有價(jià)值的變化，是廠商終于沒(méi)那么執(zhí)著于跳舞、格斗和后空翻了。

智元是其中最具代表性的一家。60 臺(tái)智元機(jī)器人直接進(jìn)入大會(huì)運(yùn)營(yíng)，承擔(dān)導(dǎo)覽、巡游、互動(dòng)和無(wú)人零售等服務(wù)。它們不再只是展品，而是成了展會(huì)基礎(chǔ)設(shè)施的一部分。智元還在展臺(tái)搭建了接近真實(shí)生產(chǎn)環(huán)境的 3C 產(chǎn)線(xiàn)，展示精靈 G2 系列執(zhí)行上下料、檢測(cè)和裝盒。

智元給出的一組數(shù)據(jù)很能說(shuō)明產(chǎn)業(yè)的關(guān)注點(diǎn)：8 臺(tái)機(jī)器人曾在平板質(zhì)檢線(xiàn)上連續(xù)運(yùn)行 105 天，任務(wù)成功率達(dá)到 99.99%，效率約為人工的 80%—90%；第一次部署花了約 4 個(gè)月，第二次縮短到一周。

圖片來(lái)源：智元

另外讓我們印象深刻的還有「觸覺(jué)」。WAIC 現(xiàn)場(chǎng)，千覺(jué)科技讓機(jī)器人慢慢折紙盒，并在外力干擾后繼續(xù)完成動(dòng)作。視覺(jué)可以告訴機(jī)器人紙盒在哪里，卻很難判斷手指有沒(méi)有捏穩(wěn)、紙面是否已經(jīng)折到位。到了裝耳機(jī)、插接頭、整理柔性物體這些「最后幾厘米」的操作，觸覺(jué)往往決定了任務(wù)能不能真正完成。

樂(lè)聚則在現(xiàn)場(chǎng)復(fù)刻產(chǎn)線(xiàn)，讓機(jī)器人連續(xù)搬運(yùn)和拆垛數(shù)小時(shí)。覓蜂沒(méi)有帶來(lái)更吸睛的人形機(jī)器人，而是展示用于采集真實(shí)操作數(shù)據(jù)的夾爪和視覺(jué)設(shè)備。前者回答「能不能干活」，后者處理「機(jī)器人從哪里學(xué)會(huì)干活」。

從 WAIC 現(xiàn)場(chǎng)觀察來(lái)看，具身智能正在集體突破一些此前困擾行業(yè)的真實(shí)瓶頸：一是穩(wěn)定性，二是高質(zhì)量數(shù)據(jù)，三是投入產(chǎn)出比。語(yǔ)言模型可以從互聯(lián)網(wǎng)上獲得海量文本，機(jī)器人卻很難得到同等規(guī)模、同等質(zhì)量的物理交互數(shù)據(jù)。即使技術(shù)可用，企業(yè)還會(huì)追問(wèn)設(shè)備折舊、維護(hù)、產(chǎn)線(xiàn)改造和節(jié)省的人力成本。

因此，機(jī)器人行業(yè)的勝負(fù)不會(huì)在展館里決定。真正的成績(jī)單，要看一臺(tái)機(jī)器人離開(kāi)聚光燈以后，能不能在工廠里連續(xù)工作幾個(gè)月，并讓客戶(hù)愿意購(gòu)買(mǎi)第二批。

四、「龍蝦」帶火 Agent 之后，WAIC 上的 Agent 存在感如何？

2026 年初，OpenClaw 迅速走紅。它讓更多普通人第一次看到，AI 不只能聊天，還能讀取文件、調(diào)用工具、操作電腦并持續(xù)執(zhí)行任務(wù)。到了 WAIC，Agent 已經(jīng)不再是一條獨(dú)立賽道，而是滲進(jìn)了幾乎所有展區(qū)。

手機(jī)里的 Agent 調(diào)應(yīng)用，眼鏡里的 Agent 調(diào) Skill，電腦里的 Agent 處理本地文件，汽車(chē)?yán)锏?Agent 串起車(chē)控與服務(wù)，機(jī)器人則可以被視為物理世界里的 Agent。

不僅如此，騰訊帶來(lái)了覆蓋辦公、編程、出海和內(nèi)容創(chuàng)作的 AI Buddy 矩陣，百度展出「搭子」智能體，阿里同時(shí)展示千問(wèn)眼鏡和阿里云百煉等智能體平臺(tái)。

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WPS 靈犀專(zhuān)業(yè)版也將 Agent 引入到日常的辦公場(chǎng)景中。在 WAIC 現(xiàn)場(chǎng)，WPS 靈犀專(zhuān)業(yè)版可以「項(xiàng)目」為單位管理上下文和用戶(hù)偏好，可以調(diào)用文檔、表格、瀏覽器與代碼能力，最后交付可編輯、可追溯的原生 Office 文件。面向組織的 WPS Comate 則進(jìn)一步處理企業(yè)知識(shí)、協(xié)作和權(quán)限。

辦公 Agent 的競(jìng)爭(zhēng)，已經(jīng)從「幫我寫(xiě)一段」推進(jìn)到「交給我一份還能繼續(xù)修改的成果」。

但 Agent 擁有文件讀寫(xiě)、系統(tǒng)指令和 API 調(diào)用等高權(quán)限，能力越強(qiáng)，數(shù)據(jù)泄露、誤操作和提示注入的風(fēng)險(xiǎn)就越大。Agent 接管終端之后，模型聰明只是起點(diǎn)，權(quán)限分級(jí)、關(guān)鍵操作確認(rèn)、運(yùn)行隔離、日志審計(jì)和責(zé)任邊界才是產(chǎn)品能否普及的基礎(chǔ)。

所以這屆 WAIC 上 Agent 的存在感很強(qiáng)，只是它已經(jīng)不像去年的大模型那樣站在展臺(tái)中央。它更像一層新的操作系統(tǒng)，安靜地藏在每臺(tái)設(shè)備和每項(xiàng)服務(wù)下面。

五、AI 企業(yè)級(jí)落地、工業(yè)化應(yīng)用無(wú)疑是重中之重，有看到哪些讓人印象深刻的展示或者方案？

企業(yè)客戶(hù)很少為一次漂亮的回答付費(fèi)。他們真正購(gòu)買(mǎi)的是一套能接入業(yè)務(wù)、管理權(quán)限、留住數(shù)據(jù)、穩(wěn)定運(yùn)行并有人維護(hù)的系統(tǒng)。

六聯(lián)智能在 WAIC 展示的全棧 AI 終端方案，恰好切中了這條分界線(xiàn)，在 WAIC 現(xiàn)場(chǎng)將移動(dòng) AI PC、工作站、服務(wù)器、本地模型、Agent 執(zhí)行、算力調(diào)度和企業(yè)管理放進(jìn)同一套體系，試圖補(bǔ)上從算力選型、軟硬件適配到行業(yè)應(yīng)用之間的斷點(diǎn)。

六聯(lián)智能的 SIXCLAW AI OS 負(fù)責(zé)模型管理、Agent 執(zhí)行和算力調(diào)度，并通過(guò)產(chǎn)業(yè)鏈接會(huì)與 AMD、中國(guó)信通院、福昕軟件等伙伴討論算力適配和 ISV 生態(tài)。

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核心在于，企業(yè)需要的不是一堆零件，而是能部署、能管理、能交付的整套方案。此芯科技展示的 Agentic Computer 和 Agentic Box，也把本地推理與數(shù)據(jù)審計(jì)放到了金融、政務(wù)等敏感場(chǎng)景。天鶩科技的蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)智能體，則把模型、自動(dòng)化實(shí)驗(yàn)和反饋數(shù)據(jù)串起來(lái)，用于塑料降解酶等科學(xué)問(wèn)題。

而智元、樂(lè)聚等公司不斷強(qiáng)調(diào)真實(shí)產(chǎn)線(xiàn)和連續(xù)作業(yè)，本質(zhì)上也在回答 AI 能不能進(jìn)入現(xiàn)有流程。

企業(yè)級(jí) AI 的「最后一公里」看起來(lái)不夠性感，卻是最容易形成收入、也最考驗(yàn)組織能力的一公里。模型廠商、芯片廠商、硬件廠商和軟件服務(wù)商都想往這里走，最后比拼的會(huì)是項(xiàng)目周期、總擁有成本、安全合規(guī)和售后響應(yīng)。

換句話(huà)說(shuō)，企業(yè)不缺一套能演示的 AI，缺的是一套出了問(wèn)題還能找到人負(fù)責(zé)的 AI。

六、算力短缺在 WAIC 上有體現(xiàn)嗎？未來(lái)會(huì)持續(xù)蔓延還是有所緩解？

算力短缺沒(méi)有在 WAIC 上消失，只是表現(xiàn)形式變了。

過(guò)去大家最關(guān)心單卡峰值性能，今年智算展區(qū)最醒目的展品卻是超節(jié)點(diǎn)。華為、阿里、百度，以及沐曦、天數(shù)智芯、摩爾線(xiàn)程等國(guó)產(chǎn)廠商，都在展示如何把數(shù)十、數(shù)百乃至上千張加速卡組織成一臺(tái)更大的計(jì)算機(jī)。

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核心指標(biāo)也從一張卡有多快，轉(zhuǎn)向芯片利用率、互聯(lián)帶寬、統(tǒng)一內(nèi)存、系統(tǒng)穩(wěn)定性和每個(gè) Token 的成本。

摩爾線(xiàn)程的展示很有代表性。它把訓(xùn)練、Token 生產(chǎn)和 Agent 運(yùn)行概括成三類(lèi)「AI 工廠」，并用 MUSA 軟硬件棧展示大模型訓(xùn)練和世界模型。這也證明了，國(guó)產(chǎn) GPU 也能從集群調(diào)度、模型訓(xùn)練到推理服務(wù)連續(xù)跑通。

另一方面，阿里等云廠商自研 AI 加速芯片，是因?yàn)榇笠?guī)模、穩(wěn)定的推理任務(wù)足以攤薄芯片研發(fā)成本。專(zhuān)用芯片能?chē)@特定負(fù)載優(yōu)化性能和功耗，但它不會(huì)完全替代 GPU：訓(xùn)練任務(wù)和快速變化的模型仍然需要通用性，成熟的超大規(guī)模推理則更看重單位成本。未來(lái)很長(zhǎng)一段時(shí)間，GPU、NPU 和各類(lèi) ASIC 會(huì)并存。

而地瓜機(jī)器人 RDK S600 使用 18 核 Arm Cortex-A78AE 處理器和自研旭日 S600 芯片，最高提供 560 TOPS 端側(cè)推理算力，希望在同一平臺(tái)處理感知、大模型推理和實(shí)時(shí)運(yùn)動(dòng)控制。它的意義不只是一塊更強(qiáng)的開(kāi)發(fā)板，而是讓機(jī)器人把更多任務(wù)留在本地，減少延遲、帶寬和云端賬單。

存儲(chǔ)也開(kāi)始從配角走到臺(tái)前。模型參數(shù)、長(zhǎng)上下文、Agent 并發(fā)和機(jī)器人產(chǎn)生的多模態(tài)數(shù)據(jù)，都在繼續(xù)抬高 HBM、DRAM、NVMe 存儲(chǔ)和數(shù)據(jù)搬運(yùn)的壓力。算力芯片再快，如果數(shù)據(jù)送不到計(jì)算單元，仍然會(huì)撞上「內(nèi)存墻」。因此近存計(jì)算、高帶寬內(nèi)存、CXL 擴(kuò)展和分層存儲(chǔ)，都會(huì)成為下一階段算力系統(tǒng)的重要組成部分。

所以算力短缺會(huì)緩解嗎？結(jié)合 WAIC 來(lái)看，局部效率可能會(huì)改善，但總體需求還會(huì)繼續(xù)擴(kuò)張。

超節(jié)點(diǎn)、ASIC、Arm 端側(cè)和新型存儲(chǔ)都能降低單位任務(wù)成本，但 Agent 一旦開(kāi)始全天運(yùn)行，機(jī)器人和汽車(chē)又不斷產(chǎn)生視頻與傳感器數(shù)據(jù)，新增需求很可能比節(jié)省下來(lái)的算力更快。

算力短缺正在從「缺一張好卡」，蔓延成芯片、內(nèi)存、互聯(lián)、電力和軟件效率的系統(tǒng)性問(wèn)題。行業(yè)給出的答案，也只能是一整套系統(tǒng)。

七、很多互聯(lián)網(wǎng)大廠參加 WAIC，都有著怎樣的目的？

把互聯(lián)網(wǎng)大廠參加 WAIC 簡(jiǎn)單概括成「老登尋找 AI 船票」，說(shuō)對(duì)了一半。

焦慮當(dāng)然存在。移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的增長(zhǎng)紅利逐漸見(jiàn)頂，Agent 又有可能成為新的超級(jí)入口。如果未來(lái)用戶(hù)不再打開(kāi)十幾個(gè) App，而是把目標(biāo)直接交給一個(gè)智能體，那么誰(shuí)最先理解需求、誰(shuí)來(lái)分配流量、誰(shuí)掌握支付和交易，都會(huì)重新洗牌。騰訊、阿里、百度和字節(jié)沒(méi)有任何一家愿意把這個(gè)入口讓給別人。

但只說(shuō)焦慮，也低估了它們的籌碼。

阿里擁有云、芯片、模型、電商、支付和生活服務(wù)，可以從底層算力一直做到千問(wèn)眼鏡；騰訊有微信、社交關(guān)系、內(nèi)容生態(tài)和小程序，更適合把 Agent 嵌進(jìn)用戶(hù)已經(jīng)熟悉的服務(wù)；百度有搜索、地圖、自動(dòng)駕駛和大模型；京東則掌握商品、交易、物流、硬件渠道和售后服務(wù)。

雷科技在汽車(chē)展區(qū)看到的京東 JoyInside 與 Cami 方案就很有意思。它沒(méi)有重新造一輛車(chē)，而是讓舊車(chē)通過(guò)后裝設(shè)備獲得車(chē)載 Agent，再連接京東的服務(wù)生態(tài)。對(duì)京東來(lái)說(shuō)，AI 的價(jià)值最終可以落到一次商品購(gòu)買(mǎi)、一筆服務(wù)交易和一次上門(mén)履約上。這正是互聯(lián)網(wǎng)公司最擅長(zhǎng)的地方：

把技術(shù)變成一條能閉環(huán)的生意鏈。

知乎的優(yōu)勢(shì)又不一樣。它的核心資產(chǎn)仍然是專(zhuān)業(yè)創(chuàng)作者、真實(shí)問(wèn)題和人類(lèi)討論。模型越來(lái)越容易獲得以后，可信內(nèi)容、經(jīng)驗(yàn)判斷和社區(qū)關(guān)系反而可能更稀缺。知乎未必要成為最強(qiáng)的模型公司，但可以繼續(xù)成為 AI 獲取知識(shí)、校正答案和連接專(zhuān)業(yè)用戶(hù)的基礎(chǔ)設(shè)施。

大廠參加 WAIC，一邊是防守下一代入口，一邊也是把過(guò)去二十年積累的云、賬號(hào)、支付、內(nèi)容、供應(yīng)鏈和服務(wù)網(wǎng)絡(luò)重新打包，提供給 AI 產(chǎn)業(yè)。

所謂尋找船票，很多時(shí)候不是跳上一艘陌生的船，而是把自己的舊船改造成 AI 時(shí)代的新船。

八、有什么讓人印象深刻的模型展示？模型的競(jìng)爭(zhēng)方向有什么變化嗎？

基礎(chǔ)模型依然是 WAIC 的底座，只是聚光燈從「誰(shuí)的參數(shù)最大」分散到了四個(gè)方向：長(zhǎng)程任務(wù)、端側(cè)運(yùn)行、多模態(tài)行動(dòng)和物理世界理解。

Kimi K3 以約 2.8 萬(wàn)億參數(shù)進(jìn)入 3T 級(jí)開(kāi)放模型，并把重點(diǎn)放在長(zhǎng)程編程、知識(shí)工作和復(fù)雜 Agent 任務(wù)上。參數(shù)規(guī)模仍然重要，因?yàn)樗鼪Q定能力上限，但廠商更想證明模型可以持續(xù)工作數(shù)小時(shí)，真正完成一個(gè)項(xiàng)目，而不只是答對(duì)一道題。

面壁智能的 MiniCPM5-1B 走的是相反方向，用更小的參數(shù)規(guī)模進(jìn)入手機(jī)、汽車(chē)和機(jī)器人。面壁與樂(lè)聚合作的導(dǎo)覽方案可以在無(wú)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下端側(cè)運(yùn)行，完成環(huán)境理解、路線(xiàn)規(guī)劃和避障。

圖片來(lái)源：雷科技

端側(cè)模型不必在所有能力上超過(guò)云端模型，它只要在延遲、隱私、成本和斷網(wǎng)可用性上不可替代，就能獲得自己的位置。

階躍星辰則把模型直接推進(jìn)系統(tǒng)。STEPX Neo 背后的 Step AOS 和個(gè)人智能體 Amoo，要統(tǒng)一處理端云模型、跨應(yīng)用記憶、系統(tǒng)權(quán)限和第三方服務(wù)；在汽車(chē)上，階躍模型又進(jìn)入吉利超級(jí) EVA，把座艙對(duì)話(huà)、車(chē)控與行程服務(wù)串成任務(wù)鏈。對(duì)階躍來(lái)說(shuō)，模型的價(jià)值不是單獨(dú)展示，而是成為手機(jī)和汽車(chē)操作系統(tǒng)的一部分。

再往物理世界走，VLA 和世界模型則是具身智能的兩條熱門(mén)路線(xiàn)。VLA 擅長(zhǎng)把語(yǔ)言、視覺(jué)和動(dòng)作連起來(lái)，世界模型則試圖學(xué)習(xí)物體運(yùn)動(dòng)和環(huán)境變化的規(guī)律。兩者目前各有短板，更可能長(zhǎng)期并行、逐步融合，而不是很快決出唯一答案。

文遠(yuǎn)知行在 WAIC 首日發(fā)布的 WeRide WITT，也屬于這輪物理 AI 競(jìng)爭(zhēng)。它引入「最小物理事實(shí)單元」，從真實(shí)道路視頻中抽取、推理、驗(yàn)證和編排事實(shí)，再把這些事實(shí)變成訓(xùn)練與評(píng)估信號(hào)，可將數(shù)據(jù)處理效率最高提高約 200 倍、Token 成本降低約 98%。

模型競(jìng)爭(zhēng)沒(méi)有告別參數(shù)，只是增加了更難的考題。未來(lái)評(píng)價(jià)一個(gè)模型，要同時(shí)看它能不能完成長(zhǎng)任務(wù)、能不能在端側(cè)跑、能不能調(diào)用工具、能不能理解物理規(guī)律，以及每完成一次任務(wù)到底要花多少錢(qián)。

九、很多汽車(chē)相關(guān)企業(yè)參加 WAIC，展現(xiàn)了AI+汽車(chē)的哪些趨勢(shì)？

汽車(chē)品牌和自動(dòng)駕駛公司參加 WAIC，并不是因?yàn)?AI 大會(huì)越來(lái)越像車(chē)展。恰恰相反，雷科技/電車(chē)通的現(xiàn)場(chǎng)觀察是，整車(chē)品牌的數(shù)量并沒(méi)有失控，世界模型、智能座艙、自動(dòng)駕駛和后裝服務(wù)等方案商卻明顯增多。

原因很簡(jiǎn)單：汽車(chē)是今天規(guī)模最大、商業(yè)化程度最高的物理 AI 終端。

今天的智能汽車(chē)擁有攝像頭、雷達(dá)、車(chē)載計(jì)算平臺(tái)、執(zhí)行器、電池和穩(wěn)定的用戶(hù)付費(fèi)能力，每天還會(huì)產(chǎn)生大量真實(shí)世界數(shù)據(jù)。很多機(jī)器人公司仍在尋找第一批大客戶(hù)，汽車(chē)已經(jīng)有成熟產(chǎn)線(xiàn)和數(shù)以百萬(wàn)計(jì)的量產(chǎn)設(shè)備。

而今年汽車(chē) AI 化最明顯的變化，是座艙和駕駛開(kāi)始靠近。吉利超級(jí) EVA 不只回答問(wèn)題，還試圖把用戶(hù)意圖拆成導(dǎo)航、車(chē)控、內(nèi)容和生活服務(wù)任務(wù)；世界模型則被用于理解與生成復(fù)雜交通場(chǎng)景，補(bǔ)充現(xiàn)實(shí)道路上難以重復(fù)收集的長(zhǎng)尾數(shù)據(jù)。京東 Cami 展示了另一種可能：

不換車(chē)，也可以通過(guò)后裝硬件讓燃油車(chē)和舊車(chē)型獲得 Agent 能力。

文遠(yuǎn)知行 WITT 與 GENESIS 的組合更能說(shuō)明這條趨勢(shì)。WITT 負(fù)責(zé)從真實(shí)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)中提取和驗(yàn)證事實(shí)，GENESIS 負(fù)責(zé)生成高保真仿真與長(zhǎng)尾場(chǎng)景，兩者共同服務(wù)車(chē)端模型訓(xùn)練，把汽車(chē) AI 化從單純的「座艙 AI 助手」，推進(jìn)到對(duì)真實(shí)世界的持續(xù)理解和學(xué)習(xí)。

圖片來(lái)源：電車(chē)通/雷科技

不過(guò)汽車(chē)也是最不能容忍幻覺(jué)的 AI 終端。手機(jī)智能體點(diǎn)錯(cuò)一個(gè)按鈕還能撤銷(xiāo)，車(chē)輛對(duì)行人、紅綠燈和道路關(guān)系的錯(cuò)誤判斷，代價(jià)完全不同。世界模型、端到端和車(chē)載 Agent 的每一次進(jìn)步，都必須同時(shí)接受功能安全、責(zé)任認(rèn)定和長(zhǎng)期運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)的檢驗(yàn)。

汽車(chē)來(lái)到 WAIC，是因?yàn)樗呀?jīng)站在模型、芯片、傳感器和物理行動(dòng)的交叉點(diǎn)上。某種意義上，它就是一臺(tái)已經(jīng)量產(chǎn)了很多年的輪式機(jī)器人。

十、總結(jié)一下這屆 WAIC，能看到未來(lái) AI 產(chǎn)業(yè)的什么趨勢(shì)？

如果要用一句話(huà)概括 WAIC 2026，我們會(huì)說(shuō)：AI 終于開(kāi)始為結(jié)果負(fù)責(zé)了。

過(guò)去幾年，模型回答得更快、更長(zhǎng)、更像人，就足以成為新聞。今年再走進(jìn)展館，企業(yè)面對(duì)的問(wèn)題變成了：智能體能不能跨應(yīng)用把任務(wù)做完，機(jī)器人能不能連續(xù)上班，端側(cè)模型能不能在斷網(wǎng)時(shí)工作，國(guó)產(chǎn)芯片能不能穩(wěn)定支撐集群，企業(yè)部署以后誰(shuí)來(lái)維護(hù)。

這并不意味著 AI 已經(jīng)完成產(chǎn)業(yè)化。恰恰相反，WAIC 也暴露了很多未完成的部分，包括智能體權(quán)限尚未形成統(tǒng)一規(guī)則，機(jī)器人離通用仍然很遠(yuǎn)，AI 眼鏡的續(xù)航和生態(tài)沒(méi)有解決，超節(jié)點(diǎn)還要通過(guò)真實(shí)負(fù)載驗(yàn)證，汽車(chē)世界模型更不能把演示效果等同于安全能力等。

但產(chǎn)業(yè)的方向已經(jīng)改變。下一階段最有競(jìng)爭(zhēng)力的公司，未必?fù)碛凶畲蟮膯我荒Ｐ停参幢啬茏龀鲎钷Z動(dòng)的 Demo。它更可能掌握一條完整鏈路：模型理解目標(biāo)，芯片提供算力，操作系統(tǒng)管理權(quán)限，傳感器讀取世界，硬件執(zhí)行動(dòng)作，行業(yè)數(shù)據(jù)再把結(jié)果送回模型。

AI 已經(jīng)長(zhǎng)出身體，這也是「最硬的一屆 WAIC」真正留下的信號(hào)。接下來(lái)，行業(yè)要證明這副身體不只會(huì)動(dòng)，還能穩(wěn)定、低成本、負(fù)責(zé)任地工作。

主題為「智能伙伴·共創(chuàng)未來(lái)」的WAIC2026已落下帷幕。
AI敘事路線(xiàn)從模型參數(shù)堆疊，轉(zhuǎn)變到Agent生產(chǎn)力落地；異構(gòu)協(xié)同、光子計(jì)算持續(xù)提高計(jì)算上限；具身智能加速應(yīng)用，機(jī)器人到家進(jìn)廠讓物理AI變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)。
雷科技WAIC探展團(tuán)已返回廣州，正在進(jìn)行緊張的總結(jié)盤(pán)點(diǎn)，敬請(qǐng)關(guān)注！