暴走4天、日均3万步蹲守WAIC，我扒出了AI圈的5个“人设”

本文来自微信公众号： 未来图灵 ，作者：张凤静，原文标题：《暴走4天、日均3万步蹲守WAIC，我扒出了AI圈的5个“人设”！》

7月的上海，热得像个蒸笼。天气预报却永远显示39℃，但体感温度早就冲着45℃去了。比天气更热的，是WAIC 2026世界人工智能大会的现场，是世博展览馆门口那条拐了三个弯的长队。168元的单日票，被黄牛嘴里滚了一圈，身价翻了十倍，还不一定抢得到。

这是未来图灵第二次以合作媒体的身份，扎进世界人工智能大会的现场。日均三万步、脚底走出水泡的四天暴走后，小编最深的感触不是哪家模型参数又炸了，谁的榜单排名高，而是那个曾经飘在云端的AI，终于重重地砸向了地面。

这届以“智能伙伴，共创未来”为主题的WAIC，规模大到令人绝望。首次启用的“三地四馆”联动模式，把世博、张江、西岸塞得满满当当。超过10万平方米的展区里，1100多家企业挤破了头，3000多项展品让人眼花缭乱。从世博中心的行业论坛，到世博展览馆那迷宫般的H1、H2、H3展区，虽然展馆冷气开得足，但架不住人潮涌动。人多得像下饺子，空气里混杂着咖啡味、电子元器件的味道，打车排队一小时起步，但大家脸上都写着同一个表情：值了！

就在这片喧嚣中，小编试图从被巨头和大模型包围的展馆缝隙里，找到几个今年绕不过去的关键词：数据采集、物理AI、智能体、算力、具身智能。

当走完这趟旅程，发现这五个词不仅是本届大会的“脊椎”，也彻底揭开了AI产业从炫技走向实干的那层窗户纸。

数据采集：当机器人的“石油”开始明码标价

先说第一个关键词。如果让小编评今年WAIC的“隐形冠军”，必须是数据采集。

如果说大模型时代，互联网上的文本数据是廉价的煤炭；那么在具身智能时代，物理世界的数据就是昂贵的石油。今年逛展最直观的感受是：每个人形机器人的展台背后，都有一套甚至多套高精尖的数据采集设备在“输血”。

展馆里弥漫着一种微妙的焦虑：没有数据，再好的具身智能大模型也是巧妇难为无米之炊。在H3具身智能馆，数据采集的竞争已经进入了白热化的“激战”阶段。

真机采集、虚拟仿真采集、动捕遥操采集，这是小编在现场看到的三大流派。这不仅仅是技术路线的分歧，更是成本与效率的博弈。

在小编的探展经历中，有几家企业的思路让人印象深刻。光轮智能解决方案副总裁张建伟现场介绍，他们主攻的是基于合成数据的物理AI数据闭环。在大多数人还在吭哧吭哧地让机器人真的去抓杯子、叠衣服时，他们试图在虚拟世界里用极低的成本复刻物理法则，生成高保真的4D数据。觅蜂科技在展台上展示了复杂的真机采集设备，背后逻辑很硬：合成数据可以打底，但真要解决精细操作中的触觉与力反馈，必须靠真机在物理世界中“肉身布施”。

更有趣的是一家长尾场景数据采集公司，演示着一套闭环逻辑。烧卖购商汤善惠的CTO刘恒一在现场交流时，就坚持认为零售小店的场景数据是闭环的，也会是具身智能最先跑通的场景。机器人在这里拿取商品，每一天的真实交易、每一次补货理货，都在为具身大模型贡献高质量的真实世界反馈。这种“边干活边进化”的模式，正在让数据从成本中心变成价值洼地。

但小编也观察到，数采设备的门槛在急剧拉低。

从需要专业动捕服到如今只需一个头戴式设备和一双手套，甚至一些创业团队打出了万元以下的采集方案。这说明行业正处在“卖铲子”的高峰期，大家对数据的需求是真实的，但数据的有效率和标准化依然是巨大的鸿沟。很多厂商坦言，现在采回来的数据，如果不经过大量工程师的清洗和标注，喂给模型去训练，直接能把模型“训傻”。

数据采集正在从手工作坊转向工业化生产，谁先解决高质量数据的规模化和“开箱即用”问题，谁就卡住了具身智能的脖子。

物理AI：没有它，机器人永远是“傻大个”

第二个关键词，是物理AI。

在去WAIC之前，小编去翻了一下大会的论坛名录，带“Physical AI”或“物理AI”字样的论坛一只手数不过来：京东办了“AI进入物理世界：模型、数据、终端与场景”论坛，智元承办了“智启具身论坛：迎接物理AI智能涌现”……到了现场更是发现它几乎无处不在。

“如果你办个论坛不带‘物理AI’这四个字，你都不好意思跟人打招呼。”一位参展商私下开玩笑说到。场馆里很多展台也挂上了关于“物理AI”的牌子。

主论坛上，上海阶跃星辰、重庆千里科技董事长印奇发表了题为《当智能体进入物理世界》的演讲，这是他在开幕式上的唯一一场发言。他说：“智能体正在成为生产力的最小单元，将带来三个结构性变化——新系统、新载体、新网络。”

但物理AI到底热在哪儿？小编花了整整一天时间泡在相关论坛和展台里，试图找到答案。

智元机器人联合觅蜂科技主办的“智启具身论坛”上，智元合伙人姚卯青提出了一个很犀利的判断。他说物理AI要实现规模化，必须突破三道墙：数据墙、表征墙、闭环墙。他给了一组很具体的数字：要达到机器人的“ChatGPT时刻”，需要一亿小时级别的具身数据，而目前行业数据规模与语言模型预训练语料存在万倍以上的差距。在会场，小编正好坐在一位做机器人投资的观众旁边，他小声嘀咕：“这个数字其实挺吓人的，相当于告诉你路还很长。”

不过姚卯青也给出了时间表：他认为2027年底到2028年初，机器人行业可能迎来“ChatGPT时刻”。同场论坛上，Physical Intelligence研究科学家任至意判断“四五年”，腾讯首席科学家张正友说“三年到五年，要踏踏实实去做”。

物理AI为什么突然这么热？背后有个逻辑链条。

之前的AI训练主要靠互联网文本数据，便宜但跟物理世界没关系。后来大家发现，要让AI理解物理规律，必须让它接触物理世界的数据：知道摩擦力多大、物体多重、碰撞会怎样。但这些数据获取太难了，真机采集成本极高。于是大家想到一个办法：在物理仿真环境里训练，再迁移到现实。这就催生了世界模型的需求。

在H1馆，大晓机器人发布了开悟Kairos 3.1端侧物理世界模型，是国内首个实现端侧机器人完整物理推理闭环的产品。展台上，机器人在没有遥控的情况下自主完成了一系列操作——倒咖啡、洗衣服、叠衣服、装鞋子、收拾衣物等等。现场工作人员表示：“关键不是看它做了什么，是看它做错了之后怎么调整。能纠错才是真智能。”

这个逻辑在京东论坛上被进一步印证。京东在H1馆搭建了一个“JoyInside AI Home”实景样板间，从客厅、书房到卧室布置了各式智能设备，全部通过统一的AI交互层打通。一位京东的负责人介绍，他们的逻辑是“让AI从数字世界走进物理世界，关键不在于模型有多大，而在于系统有多闭环”。

物理AI不是概念，是一个正在成型的产业闭环。

智能体：从“嘴炮”到真干活，就差这临门一脚

第三个关键词，智能体。

如果让小编用一个词来形容今年的AI应用层，小编不会说“大模型”，而会说“AI民工”。无论你走进阿里、腾讯、百度的豪华展台，还是钻进某个初创公司的角落，听到最多的一句话就是：“我们的智能体可以……”

智能体不再是对话框里的陪聊，而是真正开始“干活”了。

在H1馆的金山办公展台，WPS Comate的演示让我印象很深。它不只是帮你润色文字，而是能理解企业组织架构、打通知识库和数据、管住成本和权限——把个人经验蒸馏成组织的能力。这是从“个人助手”到“企业同事”的质变。

腾讯展台的风格很务实，主题叫做“我的AI Buddy”摆出了面向打工人和开发者的“效率全家桶”。小编特意体验了他们的WorkBuddy，它不像传统那种死板的问答机，而是能直接将复杂的文档理解、数据提取串联起来，甚至能调度本地的文件和浏览器，完成从收到需求到交付成果的闭环。

更让人惊喜的是智能体手机。这绝对是本届WAIC最“扎眼”的硬件之一。不论是阶跃星辰的STEPX Neo（展台排队的人太多，小编没有挤进去，但也是目睹了阵容），还是中兴努比亚展台玻璃罩里那台只能看不能摸的二代“豆包手机”，都指向了同一个趋势：智能体正在接管操作系统。小编亲眼看到，演示人员只是用嘴说了一句“把这份文件送到公司并帮我催一下”，手机智能体便自动识别地址、调用跑腿App、完成下单，全程没打开任何具体的应用程序。这就是“干活”的最佳解释：用户只需要发布目标，智能体负责规划步骤和调度工具，人从操作者变成了管理者。

以前是人指挥手机，现在是智能体替人指挥手机。印奇在主论坛上的话让小编印象深刻：“智能体能力=模型能力×智能体操作系统能力。”模型决定智能体能“想多远”，操作系统决定它能“走多远”。

此外，十大“镇馆之宝”之一的百度搭子和阿里千问的各种智能终端（千问AI智能体眼镜、千问首款AI智能体耳机），都在强调跨应用调度的能力。当然，这中间关于隐私、权限和安全性的争议依然存在，但至少从WAIC的信号来看，2026年，AI正式宣告了从“动口不动手”的君子，变成“卷起袖子下场”的实干家。

算力：不拼单卡拼“朋友圈”，国产化不再是悲情叙事

第四个关键词，算力。

在H2馆，那股“拼刺刀”的氛围不亚于任何一场武林大会。如果说前几年我们谈国产算力时，语气里带着一股“芯酸”和悲情，那么今年，这层悲情滤镜被彻底打碎了。取而代之的词，叫做“超节点”。

华为首次公开展出了昇腾950超节点（Atlas 950 SuperPoD）的真机。16台计算柜、1024张昇腾卡、256TB全局统一内存、1 EFLOPS FP8算力——这些数字堆在一起，视觉冲击力极强。围观的观众里三层外三层，举着手机拍个不停。

这不是个例。中科曙光展出了全国产十万卡AI超集群“曙光8000”，阿里拿出了真武M890×磐久AL128超节点，中兴发布了OEX超节点，而以上四家均入选WAIC 2026十大“镇馆之宝”。沐曦、壁仞、天数、摩尔线程也都有自己的超节点方案。

为什么要搞超节点？逻辑其实很直白。

单颗芯片性能提升遇到瓶颈了，但大模型还在膨胀——DeepSeek-V4训练参数1.6T，Kimi K3直接飙到2.8T。一张卡塞不下，那就把几百上千张卡用超高速网络连起来，变成一台逻辑统一的超级计算机。

基流科技创始人胡效赫在论坛上分享了一组数据：“前两年算力产业高度依赖政府补贴和科研项目，今年国产AI产业链已实现市场化、商业化自闭环——整套国产化软硬件体系都能独立面向市场商用。”

更关键的变化是计量单位变了。

去年大家问的是“你们有多少张卡”，今年问的是“Token成本多少、响应时延多长”。PPIO联合创始人姚欣在虎嗅的直播间里透露了一个标志性数据：“5月份，由OpenClaw、Hermes等Agent发起的调用量，已经全面超过人的调用量。”

Token的第一消费者正在从“人”变成“机器”。算力竞争的基本单位从FLOPS变成了TPM（每分钟Token数）、TTFT（首Token时间）、TPS（每秒Token数）。

整个算力展区最打动我的，不是哪个具体产品，而是一个趋势：国产算力正在从“拼单卡”转向“拼系统”。单颗芯片性能差距短时间内难以抹平，但系统工程能力正在成为新的追赶路径。

算力正在从一个高深的基建概念，变成了像水电一样标准的公共服务。当算力战事从“爱国牌”打到“商业牌”，这才是国产算力真正成熟的标志。

具身智能：“三步一岗，五步一哨”，但打工真的不容易

最后压轴的，必须是这个快把展馆地板踩穿的热门赛道，具身智能。整个H3馆，简直就是一个巨型的机器人人才市场。

去年的具身智能就是最火爆的，今年更是水泄不通。在这里，你走出三步就会遇到一个机器人正在演示干活，再走五步又会看到一只机器狗在溜达。三步一小机器人，五步一大机器人，这话一点都不夸张。今年具身智能参展企业从去年的80多家涨到了200多家，展出了208款终端和300多台真机。

机器人比人“多”，这事儿不是玩笑。

宇树科技直接把他们拉风的载人变形机甲摆在了入口处和展台边上，旁边循环播放创始人王兴兴坐进驾驶舱的视频。瞬间就成了社交平台的打卡密码。

但今年最大的变化不是数量，是“人设”。去年的机器人还在跳舞、翻跟头、打拳击；今年的机器人都在——干活。很多展台直接把产线搬了过来，比如乐聚的机器人就在现场无休止地重复着拆垛、搬运；智元机器人甚至搞了个“打工天团”，远征A3 Ultra在模拟产线上搬运物料、拧螺丝、质检。“连续6天公开产线直播，成功率做到99.99%”。蚂蚁集团不同构型的机器人正在协作：接收订单、智能取药、药品打包，全部流程在90秒内一气呵成。就连卖水的无人零售车和小店，也在用机器臂给路过的人做咖啡。

现场有人卖自己研发的小机器狗，从600块降到300块。小编亲眼看见好几个观众掏钱买了，一边扫码一边说“买回去给孩子玩”。

在展会的第四天，小编发现大批的机器人开启“葛优瘫”、“罢工模式”、“上吊”式地被挂起来充电。这些疲惫又有趣的瞬间，让小编觉得，落地虽好，但机器人依然无法回避散热和续航这些看似基础、实则致命的物理硬伤。炫酷的前沿技术在面对真实的生存法则时，还是得先学会怎么不断电。

具身智能今年最大的转变，不是技术本身，而是终于获得了在真实场景里“被虐”的机会。只为了那几个小时的稳定运行，无数工程师已经在现场熬秃了头。

展馆里有几个标语写得特别好——“比炫技更重要的，是稳定干活”、“真场景，真干活”。

AI的下一站在哪？

四天暴走结束，小编站在世博展览馆门口，看着陆续离场的人群，脑子里一直在转一个问题：AI的2026，到底意味着什么？

数据采集正在成为具身智能时代的“卖铲人”，谁能把原始数据加工成模型可用的高质量Token，谁就掌握了物理AI的燃料供应。物理AI不再是黄仁勋三年前的一句预言，从仿真训练到世界模型，从VLA到端侧推理，一整条产业链正在成型。智能体从“嘴炮”变成了“打工人”，能跨应用操作、记住偏好、完成任务交付——手机、电脑、汽车、机器人，正在成为同一个智能体在不同场景下的不同身体。算力告别“单卡军备竞赛”，进入“系统级竞争”阶段，超节点、Token工厂、算电协同，为国产算力打开了另一条通路。具身智能从表演走向实干，虽然距离规模化还有距离，但方向已无比清晰。

五个关键词串在一起，是一幅完整的拼图：算力提供“体力”，数据采集提供“教材”，物理AI提供“方法论”，智能体提供“大脑”，具身智能提供“身体”——它们共同构成了AI从数字世界走向物理世界的完整通路。

问题当然还在：数据缺口巨大，世界模型仍在探索，超节点验证刚刚起步，商业化还在早期。但方向对了，路再远也走得通。

AI正在从一段代码，变成能走路、能干活、能帮你解决问题的伙伴。

未来图灵，明年WAIC，接着暴走！

*除特别注明外，本文图片均由未来图灵小编现场拍摄。