文 | 奇点研究社
WAIC 像一面棱镜，照见了当下中国 AI 产业的完整截面：模型从语言智能向空间智能与具身智能加速跃迁，底层算力正在构建从云端超集群到端侧芯片的国产闭环。没有统一的终局答案，但所有人都朝着目标笃定前行。
每一届 WAIC，都像一场 AI 未来世界的预演。
过去几年，这场盛会的主角还是大模型、多模态、智能体，今年 AI 开始离开屏幕，进入真实世界。
商汤现场搭了个未来实验室，机器人 " 小麦 " 全程自主完成取货、制作、递送交付，未来还能自动补货和整理货架；他石智航把一条机器人环形线束流水线搬到了展台，机器人集群现场展示产线自主作业；加速进化把半个展位改成了小型足球场，不到一米高的机器人自己带球、抢断、射门，还会做假动作晃过防守。
这些 " 形态各异，智商拉满 " 的机器人走入消费场景、走进产线，成为我们现实生活中的 " 伙伴 "。
诸多具象的产品落地，也让这届 WAIC 迎来空前热度。本届大会共计 1100 余家企业参展，近 4486 项展品亮相，无论是参展规模还是人流量都创下历史新高。
不过热闹背后，也有很多值得追问的行业思考。
是什么推动了 AI 加速走进现实世界？物理 AI 的数据获取从哪来？世界模型和 VLA，谁是物理 AI 突破瓶颈的关键？手机、眼镜、耳机、机器人……谁是物理 AI 的终极入口？随着 AI 深入千行百业，未来中国是否能定义 " 物理 AI 落地 " 的全球标准？
2026 WAIC 收官，我试图在这场喧嚣中，找到那些可能被写进未来的答案。
盘点 WAIC 现场那些夯爆了的 AI 新物种
本届 WAIC 的现场流量，几乎被全线迭代升级的 AI 机器人牢牢占据。
各类形态新颖、功能落地的机器人产品扎堆亮相，颠覆了大众对机器人的固有认知。
宇树展台上的 GD01 载人变形机甲堪称全场顶流。这款今年 5 月刚全新发布的新品，机身高度约 3 米，载人后整体重量达 500 公斤，可灵活切换双足、四足两种行走形态，单台售价 390 万元，主打高危场景作业。
除宇树之外，多款多形态可变机器人也各有亮点。上纬启元 T1 支持轮足和四足自由切换，被网友调侃 " 人模狗样 "。逐际动力 TRON2 像拼乐高一样，能拼双足、双轮足、双臂，甚至拼出个 " 半人马 "，背着 30 公斤还能在地毯上拖轮胎。
它石智航机器人 " 班味儿最重 "，直接把一条 1:1 的汽车线束产线搬进展台，" 轮式底盘 + 双臂 " 的机器人集群现场演示产线作业。乐聚的夸父机器人携蚂蚁灵波，聚焦物流仓储场景，可高效完成货物拆垛、搬运、上料。
从工业生产、物流仓储，到贴近日常的消费服务，AI 机器人的应用场景持续延伸。
商汤展台直接打造了一座沉浸式机器人便利店烧卖购，机器人 " 小麦 " 头戴棒球帽，扫码下单后自己取货、递单、理货，全程不用人插手。
据大晓机器人（商汤孵化）工作人员介绍，便利店已在上海铺了 10 家，全国有 20 家，并真实门店里跑出了日均 400 单的成绩，预计年底前开出 100 家。
现场除了大型工业、商用机器人，多款轻量化、高互动的仿生机器人也圈粉无数。松延动力的小布米身高不到一米，却是十足 " 社牛 " 机器人，自主行走、精准握手、跟随互动、律动跳舞等技能样样精通，且售价不足万元，亲民属性拉满。仿生机器人小月则主打情感交互，可通过眼神变化、面部表情实时回应观众动作，让 AI 机器人拥有了 " 情绪感知力 "。
加速进化的足球机器人能自己跑位、传球、射门，还会假动作；逐际动力的全尺寸人形机器人 Oli 和 Luna，一个偏通用操作，一个更强调交互。
智元机器人的远征 A3Ultra，精灵 G2 Max 和灵巧手新产品也集体亮相，精灵 G2 Max，主打 " 安规级重载 "，直接瞄准仓库 " 两班倒 " 的人力缺口，目前在京东物流的仓里跑起来了。
本届 WAIC 的 AI 新物种不止于形态丰富、功能强悍的各类机器人，还有一大批全新迭代的消费级 AI 硬件集中首秀。
AI 手机是消费终端的新晋热门。荣耀展出的 Robot Phone 凭借独特设计成为本届展会网红机型，设备创新性搭载可旋转机械云台，让传统手机拥有了灵动的机械交互形态，目前该机已开启全渠道预约，预计 8 月正式发布。
努比亚联合字节推出的二代豆包手机也在 WAIC 上亮相，机型内置豆包手机助手，交互方案从 GUI 改成了 MCP，仅在对应应用主动开放数据与操控权限后才可接入功能，所有核心运算均在端侧完成，实现数据不出设备，兼顾智能体验与隐私安全。
阶跃星辰旗下 STEPX 首款 AI 终端真机也重磅亮相，产品深度绑定支付宝生态，工作人员现场为我们演示了 " 一句话查询办事 " 功能，如找寻最近充电桩等，未来还会落地各类生活服务场景，让 AI 成为高效便民的生活助手。
百度展台除展出文库、网盘等明星 Agent 产品外，也亮出了自己的 AI 硬件生态，其中家庭看护 AI 摄像头引起了我的兴趣。
小度品牌负责人告诉我们这款 AI 摄像头落地一年多，采用百度自研的 " 看护智能体 " 作为中枢，根据场景需求动态调用文心一言或其他第三方模型，支持为儿童、老人、宠物或自定义角色设置不同监测场景，最低售价 300 多元，目前几大核心的 AI 看护功能（如人脸追踪、异常行为识别）全部免费。
带屏幕款支持双向微信视频通话，且在适老化健康屏中应用一件求救、真人救助等功能设计。这款有颜值又有用 AI 摄像头让我觉得这才是 AI 硬件该有的样子：不贵，有用，不用学。
除此之外，现场还有阿里首款 AI 耳夹式耳机、高德智能导览机器人，为园区、商圈导览场景提供全新解决方案；网易有道 OpenPods 耳机支持实时双语同传，适配办公、学习多场景；科大讯飞 AI 眼镜等迭代产品也悉数展出。
纵观本届 WAIC 的硬件迭代趋势不难发现，前两年行业还聚焦 " 能对话、能交互 " 的入门级 AI 产品，今年 " 能落地、能干活、提效率 " 的实用型 AI 硬件全面爆发，走向真实生产力与生活服务。
「AI 新物种」为何集体爆发？
基础模型、具身智能模型以及算力基础设施的同步成熟，是支撑这些 AI 新物种爆发的关键。
过去几年，AI 行业更多关注模型参数规模的增长。而今年 WAIC 展现出的变化是大模型正在从单纯追求 " 更大 "，进入 " 更强能力、更深场景、更高效率 " 的竞争深水区。
WAIC 开幕前夜，月之暗面发布 Kimi K3，以 2.8 万亿总参数、100 万 Token 上下文窗口成为全球首个 3 万亿级开放模型，继续探索更大规模模型在复杂推理、长文本理解等任务中的能力边界。
MiniMax 在展台集中展示旗舰模型 M3，并预热新一代多模态生成模型 H3，通过机器狗、AI 眼镜、智能耳机、AI 玩具等生态案例，直观呈现 M3 在长上下文、代码与智能体任务上的综合能力。
面壁智能将方向押注在端侧，新一代 MiniCPM5-1B 在 2B 以下参数规模中保持领先，并已与三星合作探索端侧大模型在手机等终端设备中的落地。参数依然重要，但决定产业价值的，是模型能否进入具体场景，解决问题的能力。
商汤最新发布的旗舰多模态模型日日新 SenseNova U1 Pro，就是聚焦复杂任务闭环，主打「交付级」能力。该模型支持 8K 超清输出，能够围绕目标完成理解、规划、执行、检查与修正，将多模态 AI 从单次内容生成推进到面向具体任务的系统级交付。
如果说通用大模型解决的是 AI 如何理解人类世界的信息，那么具身智能模型解决的便是 AI 如何理解并作用于真实世界。
今年 WAIC 上，大量机器人能够进入工业、零售、物流场景，背后依靠的正是具身智能模型的快速发展。过去，机器人往往是一台机器配一套算法。不同机器人形态、不同应用场景，都需要重新开发。
但随着机器人数量增加，这种模式越来越难以支撑规模化落地。未来的方向，是让一个通用智能系统能够适配不同身体。
蚂蚁灵波展示的 " 一脑多机 " 便是代表之一，其 LingBot 全栈大脑 2.0 能够适配 17 家厂商 20 余种机器人构型，从双足机器人、轮式机器人到单双臂机器人均可兼容。
商汤善惠 SenseMart OS 则探索让轮式机械臂、夹爪灵巧手乃至人形机器人共享同一套零售任务系统。
两者都是在真实场景需求推动下，反向构建能够调度不同机器人的通用智能系统。当机器人真正进入工厂、仓库、商店，" 一机一模型 " 的时代必然走向终结。未来竞争的核心，不只是机器人身体本身，而是能否拥有一个能够连接多种机器人的智能系统。
除了具身模型，世界模型也是今年 WAIC 绕不开的关键词。要知道机器人最大的难题，就是在变化环境中持续做出正确判断。拿起一个固定位置的杯子并不难，难的是杯子被移动后怎么办？桌面倾斜后怎么办？有人突然经过怎么办？这要求机器人不仅知道 " 怎么做 "，还要理解 " 为什么这样做 "。
世界模型的价值，就在于帮助 AI 建立对现实世界运行规律的预测能力。智元机器人发布具身基座大模型 GO-2 与世界模型 GE-2。其中，GO-2 通过动作思维链和异步双系统，打通任务规划与动作执行；GE-2 则尝试构建从 " 世界模拟 " 到 " 世界学习 " 的闭环，让机器人（而非世界模型本身）在这个更接近真实的仿真体系中进行训练和迭代。
大晓机器人发布的开悟世界模型 3.1，延续了 " 理解—生成—预测 " 一体化架构，将世界认知、场景生成与动作决策深度融合；它石智航则拿出了 AWE 3.5，一个在工厂产线上 " 长 " 出来的具身原生基座模型，依托超百万小时 human-centric 真实数据，让机器人从 " 能干活 " 迈向 " 干好活 "。
模型让机器人长了 " 脑子 "，可脑子再聪明，没有算力这条 " 脊梁 " 支撑也只能是 " 空中楼阁 "。
今年 WAIC 最明显的变化之一，就是算力从幕后走到了台前。张江科学会堂首次设置一万平方米独立芯算融合馆，这也是 WAIC 历史上首个算力专属展馆。
百余家企业、200 余项展品、67 项国内首发产品集中亮相，华为昇腾、燧原、天数智芯、壁仞、沐曦、昆仑芯、摩尔线程等国产算力企业悉数登场。
算力竞争的计量单位，从单颗芯片性能，变为超节点和万卡集群，从参数变为落地成本。华为 Atlas 950 SuperPoD 超节点完成全球首展，单超节点最大支持 8192 张芯片高速直连，并可进一步扩展至 50 万卡规模集群。
阿里平头哥展示真武 M890 芯片与磐久 AL128 超节点服务器，单柜集成 128 颗芯片，整体性能达到上一代 3 倍，目前已经支撑 Qwen、DeepSeek、Kimi 等模型运行。
中科曙光的 scaleX 万卡算力集群已落地投用；中兴联合多家国产芯片厂商推出 OEX 开放超节点；东方算芯发布大算力芯片 DF1000，并展示 512 卡集群方案；摩尔线程则依托自研夸娥智算集群完成 2360 亿参数 MoE 模型训练，并支撑世界模型训练。国产算力进入 " 能不能支撑产业规模化应用 " 的新阶段。
回看 WAIC 现场那些吸睛的 AI 新物种：不到万元的人形机器人、不到千元的 AI 摄像头、能量产铺开的 AI 手机……它们之所以能打出亲民定价、敢于规模化推进，都离不开底层基座模型与国产算力的成熟保证了供给的稳定。
毕竟，底层基座越坚实，上层的应用创新就越有生长空间；产业链的根扎得越深，前端的产品形态就越丰富。
物理 AI 的终局，路线、入口与话语权争夺
当模型、算力、硬件三条线同时走到落地临界点，行业也开始直面更本质的拷问：物理 AI 的终局指向何方？
我们没能在 WAIC 现场找到最终答案，但每一台走向真实场景的机器人、每一次技术路线的分叉与收敛、每一块正在完善的产业底座，都在共同勾勒物理 AI 的未来形状。
产线上的毫米级误差、仓储中的突发工况、零售场景的复杂人流、家庭环境的非标需求…… 这些仿真系统无法完全复刻的 " 现实噪声 "，是具身智能迭代的核心养分。
这也解释了为什么各家厂商都在拼命把产品往真实场景里铺：它石智航把产线搬进展台背后，是已有汽车工厂的真实部署数据在反向迭代模型；商汤机器人便利店能跑出日均 400 单，本质是用真实订单数据打磨调度系统与操作精度；蚂蚁灵波 " 一脑多机 " 能适配 20 多种构型，核心底气来自 6 万小时真实场景数据的预训练积累。
不是先有完美模型再寻找场景，而是真实场景跑出的鲜活数据，持续喂养模型变得更强大。在这个逻辑里，场景覆盖的广度与深度，直接决定了数据闭环的速度，也最终决定了 AI 在物理世界的进化速度。
而拥有完整制造业体系和丰富服务业场景的中国市场，天然站在了这场数据竞赛的前排。
不过这并不意味着真实数据会取代仿真。物理 AI 的成熟，需要 " 仿真预训练 " 和 " 真实世界微调 " 相结合，数字世界的答案可以无限复现，物理世界的真理却只能在真实碰撞中反复验证。这是物理 AI 最硬核的门槛，也是最核心的魅力。
数据决定了成长的土壤，路线则决定了成长的天花板。近两年业内有关 " 物理 AI 的核心路线突破 " 始终有争论，是走 VLA 的端到端路线，还是押注世界模型的底层认知路线？这场路线之争，在 WAIC 大会上依旧存在。
当下能落地、能产生商业价值的机器人与智能硬件，几乎都以 VLA 路线为核心，银河通用的药房机器人将货架视觉感知直接映射为夜间拣货动作，省掉人工盘点环节；星动纪元的 STAR1 人形机器人将全身协调控制与视觉导航压入端到端模型，在仓储场景中实现自主搬运与码垛，它们共同证明了，VLA 的核心价值，在于把 " 看到 " 到 " 做到 " 之间的链路压到最短，让机器人先 " 干起来、挣到钱 "。
而智元、大晓、它石智航等头部玩家，同时在布局世界模型，为下一代机器人的通用能力做技术储备，智元将世界模型定位为物理常识的底层引擎，让机器人先理解重力与摩擦再学会操作；大晓在构建工业世界模型，用产线数字孪生预演故障恢复与动态调度；它石智航则直指世界模型是从专用机器人跃迁至通用机器人的唯一阶梯。
短期看，VLA 是落地的最优解，长期看，世界模型是智能升维的必经路。两者不是非此即彼，而是产业进化的双轨。
技术路线决定能力的高度，入口形态决定了商业的边界。毫无疑问，手机是当下渗透率最高、生态最成熟的随身智能节点，荣耀、努比亚、阶跃星辰的扎堆入场，证明手机依然是 AI 触达 C 端用户最核心的入口；机器人是物理世界行动力最强的终端，是延伸人类体力、执行现场作业的核心载体；AI 摄像头、智能耳机、学习机则锚定家庭、办公、教育等垂直场景，成为细分场景的专属智能触点。
未来不大可能出现一个通吃所有场景的单一入口，智能会像水一样渗透进不同终端，按需适配。
当技术路线与入口形态逐渐清晰，更底层的竞争，是产业话语权的争夺。过去通用大模型的竞赛中，全球行业的技术标准、评测体系大多由海外厂商主导。但进入物理 AI 时代，中国产业的优势开始显现。
我们有全球最完整的硬件供应链，能把人形机器人的价格打到万元以内，我们有最丰富的落地场景，能给技术提供足够多的试验场；我们还有逐步成熟的国产算力与基座模型，能从底层托住整个产业的自主迭代。
全球少有市场能同时集齐制造、场景、算力三重优势，也少有市场能让 AI 如此快速地嵌入真实商业循环。
当中国的机器人先一步部署进万千产线、万千普通家庭，我们自然会沉淀出属于自己的落地标准、效率标准与安全标准，进而定义全球物理 AI 的落地范式。
站在 WAIC 的场馆里，随处可见的机器人与智能硬件，很容易让人产生 " 未来已来 " 的错觉。但拨开热闹的表象，我们见证的，是 AI 产业的一次关键转身，从数字世界的信息革命，转向物理世界的实体革命。
WAIC 像一面棱镜，照见了当下中国 AI 产业的完整截面：模型从语言智能向空间智能与具身智能加速跃迁，底层算力正在构建从云端超集群到端侧芯片的国产闭环。没有统一的终局答案，但所有人都朝着目标笃定前行。
物理 AI 的大幕才刚刚拉开，这一次，站在舞台中央书写规则的人里，注定会有中国的身影。
