人工智能(AI)行业已经不再缺乏令人惊艳的技术展示,真正稀缺的是愿意为之买单的真实场景。

  今年WAIC展览面积破天荒地超过了10万平方米,1100多家企业把场馆塞得满满当当。把场馆里那些最能折腾的公司拼在一起,你会发现,中国AI的底色,正在从“科幻片”变成“生意经”。

  在会上,华商韬略走访了一批在各个赛道具有代表性的企业。它们分布在不同的领域,但展现出一个共同的趋势:要么已经成功将 AI 转化为商业价值,要么正在积极探索 AI 商业化的可行路径,工程能力变得比以往更重要了。

  从算力底座到人形机器人,从大模型到美妆巨头,这些企业的集中亮相,恰好拼凑出了一张中国 AI 产业化的真实进度表。

  过去讨论国产算力,焦点往往集中在某款芯片能否对标国际巨头的某一代产品。而在今年的展会上,算力企业几乎都在传达同一个信息:单颗芯片的性能比拼已成过去式,系统级效率才是未来的关键。从十万卡集群到办公室里的“算力方舱”,算力的形态正在加速分化。

  中科曙光直接端出了个“镇馆之宝”——曙光8000(登峰)。这玩意儿是中国首个全国产十万卡AI超集群。十万卡是什么概念?这不仅是个数字,更是一项极端暴力的系统工程。整个系统有30亿个器件精密协同,末端的安装精度得卡在毫米级。如果把它的算力全拿来做推理,它就是中国最大的Token工厂,能扛起全国5%到10%的Token访问量。

  既然先进制程被卡了脖子,那就别死磕单卡性能了。中科曙光把成千上万张卡连起来,靠自研的scaleFabric无损互连技术和相变浸没液冷把算力堆上去。这是一种典型的“大力出奇迹”式的弯道超车。现在这套系统已经在郑州落地,据说你打开手机里的某个AI应用,背后的算力没准就来自郑州的机房。

  沐曦作为国产 GPU 的代表企业之一,在展会上搭建了开源专区,并吸引了全球主流 AI 开源框架 PyTorch 的参与。这种主客关系的微妙变化,折射出中国芯片厂商正在经历从“寻找生态”到“构建生态”的转变。生态话语权的提升,其意义甚至不亚于芯片性能的追赶。

  超聚变,干脆把算力做成了“家电”。他们带来的 TokenBox™️企业Token生产平台,将超节点从机房“搬”进了办公室。这台设备拥有智算服务器的性能、液冷技术实现图书馆级的静音,能够支持超大参数量模型的本地运行。它的出现,填补了云端 API 和自建机房之间的市场空白,精准满足了中等规模且对数据隐私有较高要求的金融、政企等行业需求。

  摩尔线程创始人张建中在WAIC分论坛上抛出“三个AI工厂”框架——模型训练、词元生产、智能体工厂,串联AI从训练到落地的全链路。其夸娥万卡集群已能支撑236B参数模型训练,MTT S5000以约一半硬件规格达到国际主流产品同等推理性能,更通过异构推理实现“3台S5000加2台国际主流卡等于9台”的吞吐提升。MUSA生态全面接入PyTorch、Triton等主流框架,自研MusaCoder在KernelBench评测中超越Claude Code,开发者迁移门槛趋近于零。

  ▲摩尔线程创始人、董事长兼首席执行官张建中发表演讲

  联想是本届WAIC跨度最大的参展商——从算力底座铺到FIFA世界杯。万全异构智算平台V5.0和问天超节点构成词元生产基座,单节点可搭载40张GPU。算力之上,擎天AI引擎将智能体嵌入企业“研产供销服”全流程,企业超级智能体“乐享”月活700万、累计销售额突破50亿元。终端侧42款产品通过AI终端国标L3级测试,天禧AI 4.0推动80%词元消耗在本地完成。

  大模型赛道的主旋律已然改变。去年,行业还在热衷于比拼参数规模和榜单分数;今年,大模型公司几乎都在探讨如何将模型转化为实际的产品和收入。竞争的标准,正在从“做出来”转向“卖得动”。

  阿里巴巴展示的不仅是通义大模型的技术能力,更是“模型+算力+电商场景”的完整链路。大模型变现最大的难点在于寻找愿意付费的场景,而阿里的优势在于其庞大的电商生态。通义大模型可以直接嵌入淘宝、天猫的运营场景,从商品理解到智能客服,再到营销创意,实现了技术与商业场景的无缝对接。

  月之暗面(Kimi)作为国内估值领先的大模型独角兽,面临着商业化的核心考验。Kimi 智能助手拥有庞大的日活用户,但如何将超长上下文处理能力转化为实际收入,是其下一步发展的关键。大模型的商业化并非简单的用户积累,而是需要验证真正有价值的付费场景。

  商汤科技的 SenseCore 大装置正在经历从训练向推理的算力倾斜。通过日日新大模型、AI 基础设施、视觉 AI 以及具身智能的全面布局,商汤正试图证明自己不仅是一家大模型公司,更是一个全栈 AI 服务商。

  面壁智能则在端侧大模型领域发力。当其他企业竞相追求千亿参数时,面壁智能选择将模型做小,使其能够在手机、机器人、车载设备等端侧本地运行。端侧模型在性价比和隐私保护方面的优势,预示着“小模型时代”的广阔前景。

  腾讯的混元大模型已深度嵌入微信、腾讯会议、腾讯文档等国民级应用生态。当其他大模型公司还在寻找场景时,腾讯的场景已经长在模型上了。此外,腾讯推出的 AI 编程工具 CodeBuddy,直接对标 GitHub Copilot,试图在开发者工具赛道抢占入口。大模型的竞争,正在从“谁的参数大”转向“谁的入口多”。

  京东展示了言犀大模型在零售、物流、金融场景的深度落地,但更值得关注的是其“全球最大具身智能数据采集中心”——累计超1000万小时的机器人真实作业数据。这意味着京东不仅在做大模型,还在为机器人时代储备数据燃料。当大多数企业还在讨论“数据从哪里来”时,京东的答案很简单:从自己的仓库里来。

  今年的 WAIC 现场,数百台各类机器人同步演示,热闹非凡。但最值得关注的,并非机器人能完成多么高难度的动作,而是谁能够真正实现规模化交付并稳定运行。

  宇树科技的科创板 IPO 获批,拟募资42亿元,证明了机器人行业已经具备巨大的商业潜力。其展示的“机器人无人工厂”沙盘,预示着制造端自动化正迈向“用机器人造机器人”的新阶段,这也是产业成熟度的重要标志。

  银河通用作为具身智能赛道的新晋独角兽,直接从操作能力和移动能力兼备的通用人形机器人起步。虽然路径更具挑战性,但也意味着更高的发展天花板。

  智元则用一组更硬的数字回答了“能不能造出来”的问题。截至目前,智元机器人已下线15000台,柔性交付能力年超10万台。稚晖君(彭志辉)创立的这支团队,走的是“先量产、再迭代”的工业化路线。在具身智能这个充斥着 Demo 和概念故事的赛道里,智元是少数能用“下线台数”而非“演示视频”来说话的企业。

  启元机器人是上纬新材旗下消费级具身智能品牌,在 WAIC 2026 上带来了全球首个可变形个人机器人——启元 T1。它采用 Transformer 跨形态一体架构,室内以轮足人形形态运行,安静灵活;遇到草地、砂石、台阶等复杂路况时,自动切换为四足形态,稳定通行。整个形态切换过程由环境识别自主完成,无需人工干预。T1 还深度联动运动相机,支持语音跟随拍摄和轨迹运镜,将个人机器人的功能边界从“陪伴”延伸到了“移动影像创作”。当多数人形机器人企业还在竞逐工业场景时,启元选择了一条差异化路径——把机器人做进普通人的客厅和户外。

  乐聚智能是国内最早布局开源人形机器人的企业之一,其夸父系列人形机器人已经迭代到第四代。乐聚选择了一条“开源建生态、生态促量产”的差异化路径——通过开源硬件设计和运动控制算法,吸引开发者社区参与,再以社区生态反哺量产。在所有人形机器人企业都在拼融资和交付的当下,乐聚试图用“人形机器人的安卓时刻”来回答另一个问题:谁能定义行业标准。

  极智嘉作为全球仓储物流机器人的领军企业,其产品在真实的仓储环境中经受了长期考验。这种在真实业务场景中的稳定运行,是机器人商业化最有利的证明。

  荣耀全球首款机器人手机Robot Phone在机身中整合了行业最精密的四自由度云台系统,通过OpenClaw开放平台将云台系统演进为智能体执行器,能自主完成订蛋糕、打车等跨应用连续任务。荣耀将MagicOS升维为行业首个伙伴型多模态智能体操作系统Agentic OS,同时提出,未来万物智能世界的演进将呈现“一主多专、三端协同”全新架构。CEO李健在与凯文·凯利对谈中提到,创新将从数字屏幕走向物理世界,中国软硬一体的工程化能力、全球最丰富的生产生活场景、与全球伙伴开放共创的协同生态,将成为中国科技产业在下一轮变革中引领潮头的独特环境优势。

  无问智科瞄准的是机器人产业的“数据荒漠”——具身智能需要物理世界的高质量交互数据,却长期受困于真实性、规模化、低成本不可兼得的“不可能三角”。其Real2Sim2Real全链路闭环不选边站队,从真实采集出发、经仿真泛化、再回真实世界验证,已实现效率提升70%、成本下降90%,手握数亿元订单。在浙江德清建成长三角最大具身智能数据采集训练场,无垠平台正为地平线、它石智航、灵心巧手等伙伴供给“数据燃料”。

  最深刻的产业变革,往往发生在那些将 AI 深度融入核心业务的传统行业巨头身上。当工业、美妆、通信等领域的龙头企业开始认真应用 AI 时,意味着 AI 的渗透已经突破了科技圈的边界。

  在海康威视展区,系列大模型软硬件产品、垂类大模型应用,回答了这个问题——大模型不仅让机器具备“眼耳鼻舌身”等智能感知物理世界的能力,更进化出读懂意图的认知能力,实现从被动响应到主动服务的跨越:多模态智能摄像机可通过一句话切换“干活”模式,成为全天候“安全员”,主动发现异常并告警;工业大模型深入制造一线,助力提升良品率;各类智能体通过“一句话”,让复杂的业务流变得高效、省心……这些都标志着AI正加速落地物理世界,真正成为千行百业的智能伙伴。

  欧莱雅作为全球美妆巨头,在 WAIC 上展示了 AI 肤质检测、AI 辅助配方研发以及生成式 AI 营销创意等实际应用。这表明 AI 已经从单纯的营销噱头转变为美妆行业的实质性生产力工具。

  ▲欧莱雅展出 3CE GENBA生成式美容顾问

  中国移动则展示了其在算力网络领域的宏大布局。作为全球最大的移动通信运营商,中国移动正致力于将遍布全国的网络和数据中心打造为 AI 的核心基础设施,推动 AI 从云端走向边缘。

  中国电信以天翼云为底座,展示了“星辰”大模型系列在政务、应急、工业等场景的落地。运营商做 AI 的逻辑与互联网公司不同——它们不追求模型本身的领先性,而是将 AI 作为云服务的能力增量,打包卖给已有的政企。这种“基础设施+AI”的模式,虽然不那么性感,但收入确定性极强。

  中国联通则带来了“元景”大模型和工业互联网平台,聚焦智能制造和智慧城市。三大运营商在 WAIC 上的集体亮相,传递出一个明确的信号:AI 的基础设施化,不仅是云厂商的事,也是运营商的主战场。谁掌握了算力网络的物理节点,谁就掌握了 AI 时代的分发权。

  回顾这些参展企业,我们可以清晰地看到中国 AI 产业化的四个剖面:

  第一层是“造基础设施”的企业,如中科曙光、沐曦等,它们正在解决算力供给和生态构建的问题。

  第二层是“造大脑”的企业,如阿里、商汤等,它们正致力于将大模型的能力转化为实际的商业落地场景。

  第三层是“造身体”的企业,如宇树、极智嘉等,它们正在推动机器人从演示阶段走向规模化交付和实际应用。

  第四层是“用 AI”的企业,如中控、欧莱雅等,它们代表着 AI 技术正在深度改造和赋能传统行业。

  这四个层级相互交织,共同构成了2026年中国 AI 产业化的完整切面。AI 已经不再是悬在空中的前沿技术,而是一条从算力底座到模型能力,再到硬件载体和行业应用的完整产业链。在这个过程中,技术正在褪去光环,真正成为驱动经济发展的新引擎。

  华商韬略出品

  主编:毕亚军  责编:周怡

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