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" WAIC2026散场快一周了。回头看各大媒体的报道,基本都集中在几个大新闻上:智元远征A3 Ultra的人机共舞、宇树GD01载人变形机甲、荣耀Robot Phone的首发……
这些都是对的,但WAIC真正有意思的地方,从来不在新闻稿里。
作为一个在WAIC泡了四天、三个片区都跑了一遍的探展博主,我想聊的不是"谁火了",而是几个在热闹背后、被大多数人忽略的发现。它们可能才是这届WAIC最有价值的信号。
H4馆角落里,有3家公司让我站了半小时
H4馆(全域链接馆)是初创企业的大本营,从1200个项目中筛选出158家。大部分展台不大、位置偏但人流量一般——因为观众的注意力都被H1和H3吸走了。
但我在H4馆一个不起眼的角落,站了快半小时。
第一家是做AI驱动的蛋白质设计的公司。他们的展台不大,没有大屏幕,只有一台笔记本电脑和一个模型。但他们展示的demo让我停下来——输入一个目标蛋白质功能描述,AI自动生成氨基酸序列和三维结构预测,整个过程不到两分钟。不是"AI+生物"的概念展示,是一个真正能用的工具。他们的创始人说,已经有两家药企在用他们的平台做先导化合物筛选。
第二家做的是工业质检AI,但我感兴趣的不是他们的算法精度(99.7%之类的数字每家都有),而是他们的落地方式——他们把模型直接部署在国产边缘芯片上,整条产线改造只需要一个周末。创始人给我看了改造前后的对比视频,从人工抽检到全检,从3个人管一条线到1个人管三条线。这种"小切口、深落地"的AI公司,比讲大故事的AI公司更让人安心。
第三家让我印象最深——做AI驱动的听力辅助设备。他们的产品是一对看起来像普通TWS耳机的设备,但内置了实时语音增强、噪声分离和说话人识别功能。我在嘈杂的展馆里试戴了一下,效果出乎意料的好:周围所有的背景噪音都被压下去了,只有跟我说话的人的声音清晰地传过来。创始人说他们的目标是做到"比人耳听得更清楚"。H4馆里这样的公司还有很多,它们不抢眼球,但做的事情实打实。
西岸展区,藏着一个惊人的信号
西岸国际会展中心的"消费级AI产品"展区,本质上是一个大型"上手测试场"——64件AI产品随便摸。
但我观察到了一个有意思的现象:排队最长的不是最贵的展品。
排队最长的展品排第一的是心言科技的Bubbo 1主动智能AI陪伴机器人。不是因为它技术最炫,而是因为老人小孩都能玩得起来——小孩跟它聊天,老人让它播新闻。
排第二的是影眸科技的Hyper3D Rodin——4秒生成百万面级3D模型。不只是技术圈的人在排队,旁边一个做室内设计的女生排了两次,第二次带了她同事来。
排第三的是网易有道的"龙虾"全开源桌面AI智能体——因为可以自己动手编程扩展功能,技术爱好者围了一圈。
这个排名的信号是:AI产品离消费者的"买单距离",跟技术参数没关系。谁能降低使用门槛、谁能让用户"摸到就想拥有",谁就能在消费市场赢。
H3馆的热闹背后,"通用"还很远
H3馆是这届WAIC最火爆的馆,没有之一。智元、宇树、傅利叶的展台前,排队时间都在30分钟以上。机器人巡游的时候,整个场馆的空气都是烫的。
但冷静下来看,有几个值得思考的现象:
第一,几乎所有的人形机器人都需要"护航"——旁边至少有一到两名工程师盯着,随时准备处理跌倒或失控。不是批评,这是产业初期的正常状态。但在走向真正"通用"之前,机器人的自主运动能力还有很长的路要走。
第二,互动最自然的机器人,反而是非人形的。比如擎朗智能的送物机器人、云深处的四足机器人——它们不做"像人"的动作,但在自己的场景里做得非常出色。这提醒我们一个容易被忽略的事实:“像人"不等于"好用”。
第三,具身智能大模型的demo很惊艳,但实际场景覆盖还非常有限。在展示的"开柜门""拿水瓶"等操作之外,一旦任务场景稍微变化,成功率就显著下降。这不是任何一家公司的问题,是整个行业面临的共同挑战。
张江的"沉默",最令人安心
三个片区里,张江科学会堂是最安静的——没有机器人巡游的热闹,没有人机互动的欢呼,只有芯片在静默地运行。
但这个片区的"沉默"恰恰最让我安心。华为的昇腾、沐曦的GPU、昆仑芯的P800 OAM模组——这些展品没有炫目的demo,但每一块芯片背后,都是成百上千名工程师几年的心血。在张江待一个下午,你对"中国AI靠什么跑起来"这个问题,会比在H1馆看一百遍大模型演示更清楚。
一个人在张江展区给我印象最深——沐曦展台上的一位工程师,被几个年轻人围住问技术细节。他讲了将近40分钟,从架构设计到编译器优化到生态兼容性,每一个问题都回答得非常实在。最后年轻人走了,他转头喝了一口水,又回到展台后面。
这种"干实事"的氛围,才是张江馆真正的魅力。
WAIC上我注意到的三个趋势信号
信号一:"大模型过剩"已经开始。261款大模型聚集在一个展会上,但绝大多数展台前观众寥寥无几。大模型从"稀缺资源"变成了"标配",下一步的关键不是"谁能做出另一个大模型",而是"谁能用大模型做出真正有价值的产品"。
信号二:边缘AI正在悄悄成熟。几家做边缘AI芯片和模型部署工具的公司展台不大,但问问题的观众质量很高——不是来凑热闹的好奇群众,而是带着具体场景需求来的行业用户。边缘AI的"实用时刻"可能比大多数人预期的来得更快。
信号三:AI+科学不是概念,已经开始产生实际价值。从蛋白质设计AI到材料发现AI到气象预测AI——H1和H4馆里至少有十几家公司在做AI for Science,而且不是"在做研究",是"已经在卖服务"。这个赛道正在从实验室走向商业化的临界点。
一个诚实的结尾
WAIC2026,4天,3个片区,2万步/天。
这届WAIC的规模毫无疑问是史上最大的,很多展品的技术水平也是史上最高的。但同时也有一些需要诚实的反思:太多同质化的大模型、太多"PPT"上的概念、太多展台的"实际体验"和"宣传材料"之间有差距。
但也许这正是WAIC存在的意义——不是让你看完所有展台然后惊叹"AI已经无所不能了",而是让你在信息过载中提炼出真正有价值的东西,带着几个判断回家,然后在下一次来的时候验证或修正。
这篇文章里写的,就是我在那2万步里提炼出来的几个判断。你觉得对还是不对,欢迎来评论区聊聊。
本文基于WAIC2026现场三天观展体验。文中提到的初创公司信息来自公开的展商资料和现场交流,准确性以企业官方信息为准。
如果觉得这篇复盘有收获,转发给你的同事/微信群,说不定有人看到了你没注意到的展台。
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