WAIC 這場青年論壇，把 AI 圈的真話都說了

Agent 是不是偽需求？具身智能是不是虛火？大模型免費了應用公司還能活嗎？

在 WAIC，由硅星人舉辦的「AI 青年創變創新論壇」上，6 場主題演講、1 場圓桌、6 個閃電路演，把這些問題挨個聊了個透。從 90 后 CEO 到 14 歲 AI Builder，從 Keep 的垂類大模型到肩膀上跑的 AI 寵物，整場論壇金句密度高到離譜，我們幫你把干貨和觀點都提煉好了。

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硅星人王兆洋：模型“輪流坐莊”，正是創業者的窗口期

作為開場嘉賓，硅星人合伙人王兆洋拋出了四個判斷：

第一，模型格局未定，“裂痕”就是機會。Open AI、Anthropic、Google、Meta 交替領先，國內智譜、Kimi、Qwen 你追我趕——模型廠商還在“打來打去”，這個格局沒定下來的裂痕期，恰恰是垂直創業者換空間、換時間的窗口。

第二，垂直 AI 在聚光燈之外“悶聲發財”。一年前“垂直 AI VS通用 AI”還是必吵話題，現在沒人吵了——因為垂直 AI 在關注度之外發展得飛快。企業老板真金白銀的付費意愿，才是判斷“泡沫破不破”最關鍵的維度。.

第三，Agent 從“虛火”變成了此刻確定性最強的方向。一個標志性信號是：調用 token 的來源，Agent 正在超過人。如今所有人既在服務 Agent，自己也在 Agent 化。

第四，具身智能是虛火，也是真機會。全國已有約 350 家具身智能公司，5 家進入上市流程。投資人的邏輯很直白：單價是汽車的單價，量是手機的量——人類歷史上沒出現過這么大的生意。而這個機會，很大部分在中國土壤上。

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Keep 武博文：運動健康的 AI，是會被“用身體執行”的

Keep 算法負責人武博文分享了《AI 重塑運動健康的下一個十年》。他直言：“運動科技上一個十年，圍繞內容和用戶體量的傳統移動互聯網打法，基本做到頭了”。而 AI 帶來的變化是實打實的——AIGC 課程已成為 Keep 的主流生產方式，不少 AI 生成課程質量已超過人工編排。

但為什么要做垂類模型 Keepace.ai ？他的回答很硬核：“這個領域最大的特征是，模型給出的課程和指導，是會被用戶用身體去執行的。”一個錯誤的動作建議，可能造成不可逆的身體傷害。所以安全邊界和科學性必須打在模型層，不能甩給 Agent 層和應用層——互聯網上充斥的偽科學營銷內容，通用大模型預訓練時照單全收，垂類模型必須在價值觀上重新對齊。

他的終極判斷也很動人：最好的運動健康 AI，是讓用戶最終能“脫離 AI”，自己管理好自己的身體。

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聆動通用機器人季超：面對“世界模型”需要更嚴謹區分

科大訊飛旗下具身智能公司、安徽聆動通用機器人創始人&CEO季超，是全場最敢“祛魅”的人。年初有投資人跟他說：“你們是唯一一家不跟我們聊世界模型的公司。”

為什么？他拆解了四條技術路線：一維文本、二維圖像的 “生成與理解”已經統一，但走進 3D、4D 空間，技術遠未合流。當下很多所謂世界模型，只是視頻生成式的“像素級下一幀預測”——畫面看著像那么回事，實際不符合物理規律。他借用了游戲圈的詞：這叫“視覺可信度”，不是世界模型，因為它不可證偽。

他的幾個判斷都值得劃重點：

• 具身智能和人形機器人半毛錢關系沒有，一腦多形才是核心特質——傳統機械臂+具身智能也能產生不可思議的化學反應；

• 工業場景類似十年前自動駕駛的 L2 階段：半結構化、有規則可循，不需要完全通用，先解決精確編程解決不了的問題；

• 機器人正在從“工具”變成“生產伙伴”：頭部工廠的算賬邏輯，已從“一個工位 18 個月回本”變成類似豐田 JIT 的整體流程再造；

• 客戶要的不是單機版演示，而是多機協同、與業務系統深度耦合能算過來賬的解決方案

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百度李景秋：Agent 爆發不是偶然，是“攢”出來的

百度搭子產品架構師李景秋回顧了三年演進：從 Chatbot 對話窗，到工具調用，再到今年 Agent 進入“自進化”時代。她的結論是：通用智能體的爆發是推理能力、原生工具調用、MCP/Skill 普及、OS 權限下放等多重技術紅利的必然。

她給出了四個確定性趨勢：角色躍遷（AI 從被動工具變成主動干活的同事）、交互革命（Agent 能看屏幕后，每個軟件都變成了它的 API）、架構重構（單兵作戰走向多 Agent 協同）、記憶進化（從“能用”走向“好用”）。

落地層面的三個坎她也沒回避：上手門檻高、復雜任務穩定性差、安全風險。百度搭子的解法是重投入 Harness 工程——智能路由讓平均任務耗時降低 20%、Token 利用率提升 25%，積分消耗直降 75%；內置 7 萬多個 Skill，并上線業界首個全自動化 Skill 安全+效果評估流程。一句樸素的愿景收尾：“個人有搭子，組織有資產，團隊有戰力。”

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靈初智能張嘯川：數據比模型架構更重要

靈初智能 AI 首席架構師張嘯川是堅定的“數據派”。他的核心判斷：真機遙操和仿真數據，在規模、精度、多樣性上永遠無法兼得，人類數據是目前唯一能支撐 Scale Up 的數據管線。

效果有多夸張？用近 10 萬小時人類數據訓練后，落地一個具體任務只需不到 10 小時真機數據，簡單任務甚至 100 條就夠。其策略模型 PSI R2 已登頂全球權威榜單，超越 π（Physical Intelligence）、Gemini 等主流模型。

他的幾條“數據信仰”相當犀利：

• 信噪比比數量重要：1000 小時覆蓋 1000 個任務，和 100 萬小時還是那 1000 個任務，訓練效果差別不大；任務多樣性 > 物體多樣性 > 場景多樣性；

• 從實驗室到商業化有兩張隱性門票：作業節拍（遙操作太慢，工人戴手套才能跑到產能上限）和觸覺（人手到機器人手之間的關鍵橋梁）。

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圓桌：當 AI 成為“同事”，錢和責怎么算？

圓桌環節，實在智能創始人&CEO孫林君、K2Lab聯合創始人&CMO湯明磊、子虔科技創始人& CEO龔敏彥，圍繞“數字同事”聊出了不少真話。

孫林君：GUI 不是過渡，是能力邊界問題。面對“MCP/API 時代，看屏幕點鼠標的 GUI 路線會不會只是過渡”的提問，他舉了個例子：西門子的系統開一個接口要 20 萬，大量幾十年歷史的企業內部系統根本沒有 API——“我們的續費率接近 100%，因為取數是剛需。”他的第一性原理很直白：你不能干，我能不能干？誰能多快好省？他還指出，用好數字員工本質上是組織重塑，最大的障礙是“老登思維”——以為“我+AI=更好的我”。

湯明磊：別做 token 批發商，要做 token 投資商。投資人出身的他把 AI 應用分成兩類：賣 token 差價的“批發商”，和按結果收費的“投資商”。K2Lab 做 TikTok 達人的 AI 經紀人，不收前置費用，達人出單后抽傭 50%–70%，越過席位和額度，直接按結果付費。他給出了一組驚人的數據：TikTok 美區 700 萬有帶貨權限的達人，650 萬一單沒出過。他對人機關系的預測更大膽：“25 年是人類使用 AI 工具，26 年是人類雇傭 AI 員工，27 年可能是 AI 雇傭人類員工，28 年就是 AI 雇傭 AI 員工。” 他還暢想了未來的三種電商：意圖明確的效率型（A2A）、需要達人內容匹配撮合的探索型（A2A2A）、以及無需求的閑逛型。K2Lab就是朝著A2A2A原生電商方向不斷發展和成長。

龔敏彥：生產關系不變，AI“用著用著就不用了”。做機械設計數字同事的他最冷靜：AI 在單點上提效很明顯，但如果角色取消不了、生產關系沒變，省下的時間轉化不成生產力，“很多企業 AI 用著用著就不用了，或者變成員工個人在用”。他還有一個精妙比喻：制造業本身就是一個巨大的 Harness 工程——行業標準、流程規范就是那個框架，不夠確定的 Agent 放進去依然能發揮作用。至于“中國的達索”這個標簽，他的回應是：致敬達索，但我們不是另一個達索。

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14 歲姜睦然：阿爾法世代的 AI 原生思考

全場年齡最小的分享者、來自北京中學和北京少年人工智能學院（海淀）的姜睦然，只有 14 歲。他做一系列開源項目，踩過的坑也很硬核——AI 曾把他本地近 50 個 Git commits 整個刪掉，從此他給所有 Agent 立下規矩：重大操作前必須先給系統做快照。

他的“五條原生思考”值得每個做 AI 產品的人抄下來：

• 知道哪里不用 AI——AI 不是全部，成本和魯棒性決定了它只能當決策執行者，不能整個產品都是 AI；

• 單個模型不可全信，讓它們互相質詢——“Claude 像文科生，Codex 像做題家，Gemini 像設計師”，多模型辯論出共識再決策；

• 你的用戶可能是 AI——下一步產品更應該做成 Skill 服務 Agent，而不是再做一個網頁讓人下載；

• 對 AI 生態默認設防——他的暴論是：提示詞注入完全不可被避免；
  

• AI 改變的不是寫代碼的速度，而是“我敢立的項目”——“AI 的生成速度已經超過了我判斷對錯的速度。”

最后他引用 Linus 的話收尾：“Talk is cheap, show me the code。AI 時代，你能做出來，才是站上牌桌的第一步。”臺下掌聲最熱烈的一刻，屬于這個 14 歲的 Builder。

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閃電路演：六個項目，六種 AI 落地姿勢

元啟數宇·錢季菲：讓 AI 讀懂工程圖紙。深耕圖形智能 7 年，消防圖紙生成從“按天算”變成“按分鐘算”，已切入建筑、機電、工業制造、市政等 8 個領域。“圖紙背后是設計、施工、運維一整條生產鏈，這里的產值大到難以想象。”

拽米科技·何競飛：AI 游戲 Miniwo，讓每個用戶養一個有故事、能演化的小世界。瞄準 AI 情感陪伴“聊天沒深度、留存低”的痛點，用長線故事和世界場景給用戶持續聊天的動機，從北美市場切入。

守扣科技·邱彬洋：SoMark 文檔智能。OCR 這個行業存在 60 年了，但準確率、速度、泛化性“仍然剛剛起步”。自研 OXO 算法支持 21 種組件識別，一張 3090 就能跑，100 頁只需 2 秒。“我們在做的事，是幫碳基人類把知識好好傳遞給硅基生命。”

ALLTIME萬物時·Roy：AI 全息生命硬件“萬物島 ”，主打療愈與陪伴。12 年球藻 IP 打底，APP 付費率 11%，即將登陸 Kickstarter。“未來什么東西會越來越貴？只有真實的和自然的東西。”

Agent Guard·宋超：給 Agent 當“保鏢”。他拋出尖銳觀點：安全絕不能“又當裁判又當運動員”——大模型廠商以功能為先，天生做不好安全。越權、數據泄露、供應鏈投毒、執行失控四大風險，只有運行態防護+威脅情報主動防御才真正有效。

Blinkko·沈彤欣：全球首個可穿戴社交 AI，一只站在肩膀上的小寵物。瞄準“ Z 世代社交需求最旺盛卻最孤獨”的矛盾，“用 AI 創造關系，而不是取代關系”，把每一次出門都變成可以積累連接的過程。

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一場論壇聽下來，最大的感受是：AI 行業正在從“炫技期”進入“較真期”。模型層在較真路線，應用層在較真付費，具身智能在較真數據和節拍，Agent 在較真穩定和安全，連 14 歲的少年都在較真“哪里不該用 AI”。概念越來越少，賬越算越細——這可能就是一個行業真正開始成熟的標志。

而青年創變者們，已經站在了牌桌之上。

點個“愛心”，再走 吧