2026中國十大年度AI人物：一張中國AI產業“全體系作戰圖”

文 /楊雪健

來源 / 節點財經

7月18日，《2026中國?AI盛典》公布十位年度AI人物。把這份名單放在一起看，真正值得關注的并不是“哪位科技大佬又獲了一個獎”，而是展示了一個中國AI競爭全景式坐標系。

年度十大AI人物覆蓋大模型、AI基礎設施、具身智能、核心芯片等多個關鍵領域，共同展示了中國AI產業“算力-模型-終端-物理世界-科學發現”的全體系競爭力。

《節點AI》將從具身智能、大模型到入口、核心芯片/光計算以及AI for Science四條戰線入手，拆解在AI飛速發展、中美科技博弈的關鍵時刻，每條戰線、每家公司背后的時代使命。

具身智能三人組，機器人的“ChatGPT時刻”即將到來

具身智能三人組包括宇樹科技王興興，銀河通用王鶴和云深處科技朱秋國。

就在剛剛落幕的2026世界人工智能大會（WAIC）上，宇樹科技首席執行官王興興拋出的一個判斷刷屏了。他說：具身智能的“ChatGPT時刻”最快有望在兩到三年內到來。

王興興創立的宇樹科技，是中國具身智能產業中具備超強產品化能力的企業之一，從四足機器人到人形機器人，從實驗室到春晚舞臺，宇樹“出圈”最重要的意義不只是讓機器人的能力被公眾看見，而是把高性能機器人推進到更接近消費電子和通用裝備的量產階段。

宇樹H1雙足人形機器人，圖源：宇樹科技

截至2026年5月，宇樹H1雙足人形機器人累計下線11000臺，過往行業常將具身智能的技術突破局限于算法模型優化，忽略硬件落地約束，而宇樹通過單款人形機器人累計萬臺級量產下線的能力，打通了零部件國產化、規模化量產、線上線下多場景適配的完整產業鏈路。

這種量產能力，正是王興興提出“兩三年技術拐點”預判的實力背書。至于如何定義“具身智能的ChatGPT時刻”？王興興曾提出過“雙80%”標準：當機器人能夠在80%的未知場景中，僅通過語音交互完成80%的任務指令時，意味著該領域將實現質的飛躍。

《節點AI》判斷，未來兩年至三年，不止宇樹，中國具身智能硬件制造的量產成熟度會持續匹配具身大模型的迭代節奏，將形成一邊靠規模化攤薄硬件成本，一邊依托海量真實物理運行數據反哺AI訓練的正向循環。

宇樹科技創始人兼首席執行官王興興（左），銀河通用機器人創始人兼首席技術官王鶴（右）, 圖源：銀河通用

銀河通用機器人創始人兼首席技術官王鶴給出的判斷更加清晰，他表示：“按當前數據積累速度和模型收斂趨勢，行業有望在2028年底前迎來具身智能的‘ChatGPT時刻’。”

圖源：銀河通用

銀河通用押注的是更難的一層，不是做一臺漂亮的機器人就夠了，而是機器人的跨場景通用性能夠達到更高的水平。如何理解？在王鶴看來，人形機器人如果能靈活適配工業、零售、倉儲等多元場景，就能持續積累海量真實物理交互數據，數據再反哺算法優化，將進一步拔高機器人通用能力，推動落地場景繼續拓寬，再源源不斷補充新數據，形成完整的數據增長飛輪。

圖源：銀河通用

不止于判斷2028年迎來具身智能的“ChatGPT 時刻”，王鶴和銀河通用更大的野心在于，讓具身智能大模型的核心技術突破發生在中國大地，推動人形機器人從單一場景走向通用應用。

2026美加墨世界杯期間，云深處科技山貓M20輪足機器人正在進行安防巡邏，圖源：云深處科技

深耕機器人B端工業場景的頭部公司云深處科技，則提供了另一種發展路徑，在巡檢、應急、能源等高價值且環境復雜的場景里證明四足機器人的可靠性，再向標準化“機器人+”方案擴展。在2026WAIC大會現場，云深處科技帶去的“一人一貓一狗”機器人矩陣，用生動的方式展示了產品和發展路線。

云深處科技具身智能機器人產品矩陣，圖源：云深處科技

云深處科技創始人兼CEO朱秋國的判斷很清醒，他曾表示：“人工智能產業化，本質是技術適配場景、場景定義技術。脫離實際需求，再先進的技術也無法轉化為生產力。以電力行業為例，傳統作業模式長期依賴人工，面臨著高危環境下的安全風險、惡劣天氣與夜間導致的巡檢盲區，以及復雜地形帶來的效率瓶頸。”

針對這些問題，云深處科技的絕影系列四足機器人，已率先在全球實現變電站全自主巡檢，整體識別準確率高達96.5%。

很多人關注的云深處科技的人形機器人DR02，號稱全球首款全天候行業人形機器人，也將應用于電力、危化、應急救援場景。《節點AI》了解到，這款機器人已經完成全部核心技術驗證，通過了變電站實地作業測試，2026年將正式邁入商業化。

在《節點AI》看來，具身智能三人組共同推動著機器人行業從“本體、運控和演示”走向“數據、任務成功率和多元場景應用”。在即將到來的全面商業化階段，讓一臺機器人出圈的，恐怕將不再是“甩手絹”、“秀武術”，而是實打實的工作續航能力、異常時如何接管的體系能力和渠道、銷售等話題。可以說，在宇樹、銀河通用、云深處科技等公司的共同努力下，機器人2.0時代，很快就將到來。

從模型到入口：閆俊杰、曾國洋與李宏偉，推動AI平權

當前，模型能力卷參數還有意義嗎？成為行業爭議的焦點，同時Agent時代的Token經濟學也已成為顯學，AI作為大眾生產力工具的能力上限仍在不斷提升。此次入選十大 AI人物中，MiniMax 創始人兼 CEO 閆俊杰、面壁智能聯合創始人兼 CTO 曾國洋和雷鳥創新 CEO 李宏偉，三人投身的產業路線正是代表著AI從云端算力，真正走進普通人的日常的方向。

閆俊杰創立的MiniMax，代表了中國基礎模型創業公司最典型的突圍路線：用多模態能力、產品化和全球化對抗模型研發的高投入。

閆俊杰多次在公開演講中強調一個判斷：Token已經真正成為核心生產力。相較于一年前，行業最顯著的變化不是模型參數又漲了多少，而是可計價、高價值的Token正在重構AI產品形態，也就是說，模型產出的智能水平越高，Token的經濟價值就越大，并且這一價值會隨著技術迭代持續提升。

2026年1月9日，MiniMax成功在香港聯合交易所主板掛牌上市，圖源：瑞恩資本

面對行業普遍的盈利焦慮，閆俊杰的回答相當清醒：當前階段最有價值的并非短期盈利數字，而是一個組織的模型或產品能夠多快進行迭代。在他看來，AI領域不會被一家或少數幾家組織壟斷，AGI一定會實現，并且一定是服務大眾、普惠大眾的一件事。正如閆俊杰在2026年度AI人物頒獎現場所說的那句：“最好的技術，應屬于每一個人。”

面壁智能CTO曾國洋

對于模型參數的內卷，面壁智能CTO曾國洋在WAIC2026端側AI創新論壇上拋出了一個頗具挑戰性的觀點，即“知識密度定律”。他指出，開源大模型的最高能力密度約每 3.5 個月翻一番，也就是說每隔100多天，只需要一半的參數就能達到同樣的智能水平。《節點AI》認為，曾國洋此判斷的犀利之處就在于，直接挑戰了行業“參數越大越強”的內卷思維。

在此基礎上，曾國洋和面壁智能選擇的方向，與追求更大參數的云端模型路線幾乎相反。比如，MiniCPM系列“小鋼炮”端側大模型所體現出來，是讓模型在手機、汽車、電腦等端側設備上原生可用，區別于其他依賴昂貴云端調用的路線。據悉，面壁智能端側智能座艙產品矩陣SuperMate已實現超30萬臺車輛的量產交付，成為行業內率先完成端側大模型、VLA技術規模化裝車的座艙方案。

而這一系列技術規劃的底層邏輯，正如曾國洋在十大AI人物頒獎現場所言：要讓AI像水和電一樣，服務每一個普通人。

雷鳥創新CEO李宏偉（右一）在“2026年度AI人物”活動現場，圖源：雷鳥創新

不只是模型層的公司在推動AI走向尋常人家，AI能力的終端入口公司也在努力。全球AR眼鏡出貨量第一的雷鳥創新CEO李宏偉表示，AI不會再是少數人賦予的超能力，它會通過眼鏡讓知識不再稀缺，實現真正的AI平權。

對于AI眼鏡的發展，李宏偉提出過一個相當激進的預測：AI眼鏡未來一定會取代智能手機，而且其所創造的社會價值，將是智能手機的十倍。十年之后，iPhone最大的價值，或許就只剩下收藏價值。

雷鳥創新和李宏偉押注的，是AI真正的個人入口可能不是新的App、新的平臺，而是一副AI眼鏡。因為AI眼鏡可以看到人看到的，聽到人聽到的，而且隨時在人的耳邊，是最好的24小時AI陪伴產品。甚至，AI眼鏡有望在未來重新定義教育。

《節點AI》認為，從MiniMax閆俊杰、面壁智能曾國洋到雷鳥創新李宏偉，三位AI創業者所渴望直面的共同使命是：AI如何從高高在上飛入尋常百姓家，如何成為每個人的日常。無論是MiniMax的產品化與全球化、面壁智能的端側下沉，還是雷鳥創新的24小時陪伴硬件入口，本質上都在尋找大模型能力觸達最大多數用戶的最優路徑。

決定戰局的戰場：算力、芯片和光計算

在2026年度AI人物中，無問芯穹發起人汪玉、東方算芯CEO魏少軍和曦智科技董事長沈亦晨，分別代表了AI算力平臺、底層芯片架構創新和光計算這三大領域，可以說覆蓋了AI運轉所需的底層算力核心地基。

在WAIC2026“無問芯穹?Token涌現萬物生長論壇”上，清華大學教授、無問芯穹發起人汪玉強調了一個行業核心判斷：當Agent開始自主調用工具、協同完成任務，算力網絡、軟件系統乃至企業的整個IT基礎設施，都需要圍繞智能體重新設計。《節點AI》認為，在這個視角下，算力不再是簡單的“供給”，而是需要被調度、被優化、被適配的系統工程。

無問芯穹關注的不是單一芯片或單一模型，而是如何讓不同國產芯片、不同模型和不同任務更高效地協同起來。與此同時，汪玉的清華科研團隊聯合無問芯穹推進 RLinf 具身強化學習基礎設施，試圖解決機器人訓練成本高、仿真與真實世界脫節的行業痛點，搭建面向各類機器人的一站式基礎設施平臺，支撐成千上萬臺機器人依托強化學習完成持續自我進化。

截至2026年，汪玉團隊已整合16種異構芯片算力，目標是使國產萬卡異構算力具備訓練世界級模型的能力，依托全鏈路軟硬件優化，技術落地后仍有進一步降本空間。2026年，無問芯穹營收規模有望達到10億元。

芯片領域，是AI時代競爭角力的重中之重，也是中國AI產業鏈急需突破創新的領域。2026年就被業內稱為“國產AI超節點原年”。這其中既有芯片集群系統工程能力的比拼，也有技術路線的百花齊放。

其中，東方算芯最新展出的DF1000，采用“軟件定義芯片+3D堆疊近存計算”路線，以14納米成熟工藝實現520 TFLOPS BF16算力和6.4TB/s訪存帶寬，標志著國產芯片廠商正跳出單一制程追趕路徑，以架構創新實現突圍。

東方算芯董事長兼CEO魏少軍

中國AI芯片面臨算力墻、內存墻、通信墻的三重制約，東方算芯董事長兼CEO魏少軍認為，“軟件定義芯片”，正是針對這三重約束給出的底層答案。芯片不應只為某一代算法固定設計，而應讓硬件資源能隨軟件、算法和數據流重新組織。

曦智科技創始人、董事長兼CEO沈亦晨

沈亦晨和曦智科技，瞄準的是AI集群越來越突出的“帶寬墻”。當GPU或其他加速器的數量不斷增加，計算不再是唯一瓶頸，芯片之間如何高速、低功耗地傳輸數據，正成為新的約束。曦智科技的光交換、光互連、光計算方案就是用來突破這層約束。

在落地節奏上，沈亦晨給出了清晰的兩步走路線。

NPO（近封裝光學），是目前最接近大規模部署的方向，光芯片與電芯片共同封裝在基板上，互連距離大幅縮短，曦智已在 WAIC 上展示基于 NPO 的硅光芯片以及與交換芯片和 GPU 的場景合作。

CPO（共封裝光學），面向更長期的布局，將光芯片與電芯片整合在同一封裝內，進一步提升帶寬、降低功耗。2026年光躍超節點商用落地，目前已實現數千卡規模的光電混合算力集群部署。而“曦智天樞”光電混合計算加速卡則成為全球首款能運行復雜商業模型的光計算產品。

“我們的愿景是把硅光這條路拓得更寬、更實，讓硅光在整個體系里釋放出它應有的核心價值，進而解鎖前所未有的更大市場空間。”沈亦晨表示。

在《節點AI》看來，無論是 AI 算力平臺，還是底層芯片架構創新，抑或是光電混合算力賽道，都指向同一個努力方向：中國 AI 算力要實現自主可控。魏少軍的軟件定義芯片解決 “造得出” 的硬件量產問題，汪玉的異構算力調度解決 “用起來” 的生態適配問題，沈亦晨的光互連技術解決 “傳得快” 的集群傳輸問題，三者疊加，構成了國產算力從底層芯片到系統集群完整自主化的重要路徑。

AI for Science，張林峰：用AI重新定義科學發現

在2026年度AI人物中，深勢科技創始人兼首席科學家張林峰所代表的 AI for Science領域，給人們展示了AI賦能科學研究更為廣闊的想象空間。

深勢科技創始人兼首席科學家張林峰

在2026年度AI人物盛典現場，張林峰表示：“AI for Science，Science for everyone。”為了兌現這一愿景，深勢科技以“多尺度建模+機器學習+高性能計算”的新范式，正在為生物醫藥、新材料、新能源等領域提供新一代微尺度工業設計與仿真平臺。

比如，全球首個通用科研智能體 SciMaster 由深勢科技與上海交大于2025年正式聯合發布。SciMaster 定位為“每個人的專家級科研助手”，能夠聯動全網公開資源與1.7億篇科學文獻，覆蓋科研人員文獻調研、實驗方案設計、多維度數據分析全科研鏈路。

《節點AI》認為，張林峰獲得年度AI人物的價值在于把計算科學、機器學習與產業軟件連接起來，大大縮短相關領域的研發周期，并且能夠搭建一條從基礎研究到產業應用的完整鏈路。

結語

這十大人物并不代表中國AI的全部，卻精準勾勒出了2026年最關鍵的變化：AI競爭從單點模型參數競爭，走向全棧落地的競爭。從這十大人物背后的四條戰線，《節點AI》針對未來一年，提出五個更硬的問題：

第一，以宇樹、銀河通用、云深處為代表的具身智能賽道，機器人能否在真實產業環境中持續穩定、低成本地落地“干活”，完成規模化商用閉環？

第二，以MiniMax、面壁智能為代表的大模型賽道，頭部模型公司在推動AI平權的同時，能否跑出可持續、可復用的商業化收入？

第三，以雷鳥創新為代表的AI眼鏡能否更快推動智能手機的替代周期？

第四，以東?算芯、無問芯穹、曦智科技為核心的國產算力底層賽道，全新芯片架構、異構算力調度、光計算等技術組成的國產算力體系，能否真正扛住大規模、高負荷的產業落地部署，完成全鏈路自主替代？

第五，以深勢科技為代表的AI for Science，在智能科研范式下，我國生物醫藥、新材料和新能源領域的重大創新能否更快、更多？

綜上所述，《節點AI》認為，當中國AI產業鏈正在進入一個必須同時回答技術、制造、成本和交付問題的階段。誰能把“智能”從實驗室帶到工廠、藥店和普通人手邊，誰就將是下一輪產業的super star。

*題圖由AI生成