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WAIC 2026:谁讲通了商业闭环?

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技术落地产生价值,价值反哺技术迭代,迭代催生更多场景。

文 | 华商韬略 王寒

7月的上海,热浪与算力一同蒸腾。

大模型、人形机器人、具身智能、自动驾驶、工业智能……超10万平方米、囊括1100余家企业的WAIC展会里,挤满了每一个高热度议题。

如果三年前你曾来过这里,会发现一个微妙的变化:曾经占据C位的大模型参数对比墙消失了,取而代之的是真实的业务场景。

正如一位参展企业负责人所说:“今年WAIC本质是国产AI产业换挡三年后的一次线下大考。”这届大会最核心的信号是:所有人都开始论证落地能力和商业闭环。

【01 集体造场景,展商们在秀什么?】

H3具身智能展馆,等电梯的观众排着长队。

进门之后你会发现,往年标配的空翻、舞蹈、写毛笔字都不见了,取而代之的是拆垛、上料、装配、巡检。

“去年看的是表演,今年问的是它能干什么活”,一位参展商这样表示。机器人真的开始“打工”了。

智元展台,精灵G2Max与京东物流合作的仓储场景被实景还原,这是人形机器人首次在真实仓储作业中落地部署。机械臂24小时不间断搬运码垛,单臂负载18公斤,“不用换班,不用夜班盯着”。此外,智元还在世博、张江、西岸“三地四馆”安排了60台机器人做指路引导。

银河通用展台,G1机器人正在做早餐,烤面包、倒饮料,每一个环节都可以被随机干扰。目标位移即刻追踪、路径中断实时重建规划。据工作人员介绍,它的Galbot S1已经在宁德时代产线上7×24小时连续作业,稳定运行超3个月。

擎朗智能直接把四个场景搬进了展台:咖啡馆、甜品屋、零售店、酒店洗衣房。几十台人形机器人在现场“协同上岗”,全场零遥操、纯自主运行。甚至,在酒店洗衣房场景,两台人形机器人还能配合着完成洗衣、叠衣全流程。

它石智航更硬核,把一条汽车线束产线搬进了展馆。机器人面对布满几十根细线的面板,需要从中取出一根,掰到特定角度,插装到细小的孔内。工作人员表示,“这项工作对人来说非常枯燥,但机器人可以7×24小时不间断作业”。

原力灵机联合阶跃星辰发起了“机器人拼装长城模型”挑战:6台不同类型机器人协同作业15小时,拼装超8万块零件的乐高长城。每台机器人都能自主感知、独立决策、动态分工,在0.1–1毫米的亚毫米尺度上完成精密操作。

拼落地场景和能力的不只是机器人。

H2馆算力展区,企业集体把整柜、整集群的真机搬上展台。

沐曦“曦景”S系列超节点旁边醒目的不是参数表,而是一张“1+6+X”场景化落地体系,覆盖金融、医疗健康、能源、教科研、交通、大文娱六大行业;

摩尔线程则描绘了三座“工厂”——模型训练工厂、词元生产工厂、智能体生产工厂,重点不再是单颗芯片的算力,讲的是“算力怎么变成高质量Token”;

清微智能的展板上直接写了几个数字:已建设超10个可重构算力中心,算力卡累计订单超4万张,适配上线模型及应用超过200个……

一位芯片行业人士点出了本质:“算力竞赛正从芯片性能比拼,转向系统集成与规模化部署能力的综合较量。”

即便是近期才开始大火的世界模型,画风依然务实。

大晓机器人带来三套行业方案:即时零售、酒店服务、开放场景自主作业,全部已落地运行。

极佳视界展现了从虚拟生成到物理执行的完整链路:先由世界模型构建认知,再驱动本体精准落地,并依据场景反馈持续进化。其家庭机器人拾光S1依托GigaBrain具身大脑,不仅具备环境感知能力,更擅长将复杂指令拆解为行动序列,实时规划步骤并预判操作后的环境变化,实现真正的自主推理。

中数睿智的展台前围着一群穿工装的观众,这家公司宣布其因果世界模型已服务35家以上大型央国企,覆盖油气、电力、制造等领域800余个零容错业务场景;

那么,问题来了,从具身智能到芯片,再到世界模型,为什么所有人都在急着论证自己的商业化闭环能力?

【02 从技术信仰到价值证明】

最直接的答案,就藏在展馆的人流里。

H4馆的Future Tech创投生态区,手持名片的FA和投资人穿梭在各个展位之间,不再只围着头部大模型公司转,而是挨个对接初创项目。他们频繁询问创业者“融到哪一轮”“有多少付费客户”,显示出市场对造血能力的极度渴求。

一位上海本土FA坦言,自己两天跑遍了三个场馆,重点蹲守小团队项目,“比起找资金,现在更缺能赚钱的好项目”。

资本人士谈论的关键词,已经从参数和架构换成了推理成本、量产交付与上市时间表。应用与落地,成为项目定价的核心。

毕马威中国科技行业审计主管合伙人卢鹍鹏在大会期间分析:“二级市场的估值逻辑已经验证了这一趋势,市场不再问你的模型有多大,而是问你的技术能不能进到真实场景里干活。”

而本届大会首设的OPC专属展示区,上百个独立先锋项目集中亮相,从垂直行业智能体到小众AI工具,大多由几人小团队打造,不少已经跑通了付费模式。

这些整体取向其深层推力,恰恰来自上游基础层的范式变革。

今年GTC大会上,黄仁勋提出的“Token经济学”,为这场变局写下注脚。算力不再被膜拜为信仰,而是被度量成成本;智能不再被炫耀为能力,而是被定价为商品。

当Token的边际成本趋近于零,产业的价值锚点便自然从“造得出模型”滑向“用得起智能”。

在展馆内,不少大模型、算力厂商举着牌子游走,上面写着“扫码领百万Token”,甚至有厂商开出千万Token的引流福利。


▲图源:时代周报

Token已经从技术计量单位变成全行业的商业通用语言,算力厂商比拼单Token成本,大模型公司比拼Token调用收入,客户算的是Token投入的产出价值。

AI讲故事的阶段已经过去,要算账的“ROI周期”正在到来。

另一重驱动力则来自政策端。

过去一年,各地智算中心密集上马,AI终端补贴、国产芯片采购扶持接连落地。国务院国资委副主任庞骁刚在大会期间明确表示,国资央企要“坚持'国模国芯国用'”,深化“AI+”专项行动。政策红利正在集中兑现,但前提是企业能把技术变成可交付、可验收的产品。

而最隐蔽也最关键的一重驱动力,藏在技术演进的内核里——没有真实场景,就没有真实数据;没有真实数据,模型就无法迭代。

“模型决定起点,数据定义终局”,智元合伙人姚卯青在“智启具身”论坛上点出了要害,“物理智能要实现规模化,必须突破三道墙:数据墙、表征墙和闭环墙。”

物理AI的竞争最终拼的不是谁的模型参数更大,而是谁的数据生产更高效、治理更规范、闭环迭代更快。只有当执行、回流、挖掘、更新形成一个自动飞轮,模型的能力才能在真实场景中持续进化。这或许才是展馆里那些24小时“打工”的机器人,真正在验证的事情。

而目前,我国也正在构建具身智能数据的平台型供给体系,目标是让数据不再是零散的手工标注,而是体系化、标准化、规模化地流向每一台需要它的机器。

数据飞轮之下,擎朗智能CEO李通也表示:“五年之后,能商业化的公司会越做越好,消化不了的公司就会消失。”

昆仑万维董事长方汉在同期论坛上给出了相似判断,“具身智能正从实验室走向真实环境,谁能训练出在复杂场景中依然‘看得懂、做得对’的模型,谁就拿到入场券,这也是中国智能制造和机器人产业真正亟需的底层能力”。

于是整个展馆都在回答同一个问题:你的东西,在哪个场景里,帮谁解决了什么问题?

能答清楚的,展台前人山人海,答不清楚的,观众停都不会停。

【03 十件镇馆之宝,一个共同方向】

按照惯例,每年WAIC会评选出十件“镇馆之宝”,而纵观今年的入选产品,均聚焦真实产业痛点、民生刚需与工业短板,被媒体评论为是最“有用”的一届——全是能落地、能干活、能真切摸到的AI成果:

蚂蚁灵波的智慧药房,补上的是药店深夜时段的真实缺口,三台机器人都可以用一套大脑,90秒完成从接单到打包的全流程。方案已在国大药房上海门店落地,门店不用改造,复制成本极低。AI就这样被装进一个真实的民生场景,替人值夜班。

智元机器人远征A3 Ultra是唯一入选的具身智能机器人,身高174cm,搭载高阶灵巧手,能7×24小时持续工作,自主充电、无人运维。它可化身“24H营业的金牌接待员”,适配展厅讲解、酒店接待、场馆导览、门店导购等零售终端场景。

京东的JoyInside AI Home背后,是京东自己的供应链和配送网络。冰箱能下单,电视能调度,扫地机能决策,每个动作后面都连着20年积累的商业场景,相当于给自家生态装上了一颗AI大脑,赋能千家万户的生活。



曙光8000、真武芯片、磐久超节点、OEX超节点,共同宣告了国产算力一个新时代的到来:竞争的核心是系统级的集成能力、规模化部署的效率和稳定可靠的运营服务。它们不再只是实验室里的“跑分机器”,而是已经实实在在地在机房“打工”,并通过云服务等方式,变成了企业和开发者可以随时按需调用的“水电煤”。

天鹜科技的MatwingsVenus™(晓鹜™)则是一个智能体驱动的干湿闭环蛋白质研发平台。用户通过自然语言描述需求,AI自动完成序列设计后,联动自动化实验室、驱动机器人完成样品制备、蛋白纯化与功能检测,实验数据回流后驱动下一轮迭代。这一模式将研发周期从2-5年缩短至2-6个月,单项目实验量从万次级降至百次级,解决了传统蛋白质研发中过度依赖专家经验、实验环节靠人工海量试错、反馈周期长、迭代效率低的瓶颈。

这些展品拼在一起,拼出了一幅完整的产业蓝图:从算力底座到人形机器人,从智慧终端到通用智能体,从行业大模型到生物科技,每一个环节都有人拿出了落地的答案。

四天展期结束,组委会公布了一组数字:签约项目超过200个,涉及金额突破500亿元。意向采购金额约203.6亿元,同比增长约25%。

增长背后,是中国人工智能行业场景适配、成本可控、数据迭代、持续盈利整个系统综合能力的提升。

所谓商业化闭环,本质就是一个正向飞轮:技术落地产生价值,价值反哺技术迭代,迭代催生更多场景。

谁先把这个飞轮转起来,谁就在这场漫长的马拉松里拿到了先手。

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