WAIC 變了 | 走出參數競賽，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）行業已經不再缺乏令人驚艷的技術展示，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，你會發現，中國AI的底色，正在從“科幻片”變成“生意經”。

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。它們分布在不同的領域，但展現出一個共同的趨勢：要么已經成功將 AI 轉化為商業價值，要么正在積極探索 AI 商業化的可行路徑，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，這些企業的集中亮相，恰好拼湊出了一張中國 AI 產業化的真實進度表。

【01算力之爭:從“造芯片”到“造系統”】

過去討論國產算力，焦點往往集中在某款芯片能否對標國際巨頭的某一代產品。而在今年的展會上，算力企業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，系統級效率才是未來的關鍵。從十萬卡集群到辦公室里的“算力方艙”，算力的形態正在加速分化。

中科曙光直接端出了個“鎮館之寶”——曙光8000（登峰）。這玩意兒是中國首個全國產十萬卡AI超集群。十萬卡是什么概念？這不僅是個數字，更是一項極端暴力的系統工程。整個系統有30億個器件精密協同，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。現在這套系統已經在鄭州落地，據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 GPU 的代表企業之一，在展會上搭建了開源專區，并吸引了全球主流 AI 開源框架 PyTorch 的參與。這種主客關系的微妙變化，折射出中國芯片廠商正在經歷從“尋找生態”到“構建生態”的轉變。生態話語權的提升，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Token生產平臺，將超節點從機房“搬”進了辦公室。這臺設備擁有智算服務器的性能、液冷技術實現圖書館級的靜音，能夠支持超大參數量模型的本地運行。它的出現，填補了云端 API 和自建機房之間的市場空白，精準滿足了中等規模且對數據隱私有較高要求的金融、政企等行業需求。

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

摩爾線程創始人、董事長兼首席執行官張建中發表演講

聯想是本屆WAIC跨度最大的參展商——從算力底座鋪到FIFA世界杯。萬全異構智算平臺V5.0和問天超節點構成詞元生產基座，單節點可搭載40張GPU。算力之上，擎天AI引擎將智能體嵌入企業“研產供銷服”全流程，企業超級智能體“樂享”月活700萬、累計銷售額突破50億元。終端側42款產品通過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，卷落地】

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

阿里巴巴展示的不僅是通義大模型的技術能力，更是“模型+算力+電商場景”的完整鏈路。大模型變現最大的難點在于尋找愿意付費的場景，而阿里的優勢在于其龐大的電商生態。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，再到營銷創意，實現了技術與商業場景的無縫對接。

月之暗面（Kimi）作為國內估值領先的大模型獨角獸，面臨著商業化的核心考驗。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化為實際收入，是其下一步發展的關鍵。大模型的商業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。

面壁智能則在端側大模型領域發力。當其他企業競相追求千億參數時，面壁智能選擇將模型做小，使其能夠在手機、機器人、車載設備等端側本地運行。端側模型在性價比和隱私保護方面的優勢，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。當其他大模型公司還在尋找場景時，騰訊的場景已經長在模型上了。此外，騰訊推出的 AI 編程工具 CodeBuddy，直接對標 GitHub Copilot，試圖在開發者工具賽道搶占入口。大模型的競爭，正在從“誰的參數大”轉向“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，但更值得關注的是其“全球最大具身智能數據采集中心”——累計超1000萬小時的機器人真實作業數據。這意味著京東不僅在做大模型，還在為機器人時代儲備數據燃料。當大多數企業還在討論“數據從哪里來”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 現場，數百臺各類機器人同步演示，熱鬧非凡。但最值得關注的，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規模化交付并穩定運行。

宇樹科技的科創板 IPO 獲批，擬募資42億元，證明了機器人行業已經具備巨大的商業潛力。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，這也是產業成熟度的重要標志。

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備的通用人形機器人起步。雖然路徑更具挑戰性，但也意味著更高的發展天花板。

智元則用一組更硬的數字回答了“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）創立的這支團隊，走的是“先量產、再迭代”的工業化路線。在具身智能這個充斥著 Demo 和概念故事的賽道里，智元是少數能用“下線臺數”而非“演示視頻”來說話的企業。

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 跨形態一體架構，室內以輪足人形形態運行，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，穩定通行。整個形態切換過程由環境識別自主完成，無需人工干預。T1 還深度聯動運動相機，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“移動影像創作”。當多數人形機器人企業還在競逐工業場景時，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。

樂聚智能是國內最早布局開源人形機器人的企業之一，其夸父系列人形機器人已經迭代到第四代。樂聚選擇了一條“開源建生態、生態促量產”的差異化路徑——通過開源硬件設計和運動控制算法，吸引開發者社區參與，再以社區生態反哺量產。在所有人形機器人企業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：誰能定義行業標準。

極智嘉作為全球倉儲物流機器人的領軍企業，其產品在真實的倉儲環境中經受了長期考驗。這種在真實業務場景中的穩定運行，是機器人商業化最有利的證明。

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

無問智科瞄準的是機器人產業的“數據荒漠”——具身智能需要物理世界的高質量交互數據，卻長期受困于真實性、規模化、低成本不可兼得的“不可能三角”。其Real2Sim2Real全鏈路閉環不選邊站隊，從真實采集出發、經仿真泛化、再回真實世界驗證，已實現效率提升70%、成本下降90%，手握數億元訂單。在浙江德清建成長三角最大具身智能數據采集訓練場，無垠平臺正為地平線、它石智航、靈心巧手等伙伴供給“數據燃料”。

【04AI 走進千行百業：傳統巨頭深度擁抱 AI】

最深刻的產業變革，往往發生在那些將 AI 深度融入核心業務的傳統行業巨頭身上。當工業、美妝、通信等領域的龍頭企業開始認真應用 AI 時，意味著 AI 的滲透已經突破了科技圈的邊界。

在海康威視展區，系列大模型軟硬件產品、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，實現從被動響應到主動服務的跨越：多模態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”，主動發現異常并告警；工業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 膚質檢測、AI 輔助配方研發以及生成式 AI 營銷創意等實際應用。這表明 AI 已經從單純的營銷噱頭轉變為美妝行業的實質性生產力工具。

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絡領域的宏大布局。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絡和數據中心打造為 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、工業等場景的落地。運營商做 AI 的邏輯與互聯網公司不同——它們不追求模型本身的領先性，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。

中國聯通則帶來了“元景”大模型和工業互聯網平臺，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，也是運營商的主戰場。誰掌握了算力網絡的物理節點，誰就掌握了 AI 時代的分發權。

回顧這些參展企業，我們可以清晰地看到中國 AI 產業化的四個剖面：

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

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

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

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

這四個層級相互交織，共同構成了2026年中國 AI 產業化的完整切面。AI 已經不再是懸在空中的前沿技術，而是一條從算力底座到模型能力，再到硬件載體和行業應用的完整產業鏈。在這個過程中，技術正在褪去光環，真正成為驅動經濟發展的新引擎。

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