WAIC开幕前夕，上海人工智能产业热议自主创新与AI治理

界面新闻记者 | 程璐
界面新闻编辑 | 文姝琪

当全球的聚光灯再度投向黄浦江畔，2026世界人工智能大会（WAIC）的倒计时已指向最后两天。在走上以“智能伙伴，共创未来”为主题的舞台之前，一场围绕环球视角下的中国AI产业思辨，已在上海提前发酵。

7月14日，在中外媒体财经沙龙上，学界与产业界代表们同时表达了一个共识：中国AI产业正在从“跟随者”向“探路者”的角色转变，当前中国高科技企业已无成熟路径可复制，未来必须自主探索创新路径。

作为大会启幕的前奏，嘉宾们普遍认为今年WAIC的“含金量”在于应用体验的全面升级。

上海市人工智能行业协会副秘书长徐琦回顾道，前年围绕具身智能产业，WAIC还是以“十八罗汉”静态展示具身智能机器人为主，去年升级为“技能大舞台“，机器人开始展示具体技能，但规模和成熟度仍有局限。

到了而今年，超过200家具身产业链企业将齐聚一堂，从人形机器人到特种机器人在各个场景中的真实落地能力，覆盖从核心零部件到整机集成的完整链条。三年时间，从两位数到三位数，折射出中国具身智能产业的真实速度。

上海已将‌人工智能‌列为三大‌先导产业‌之一，2025年上海人工智能核心产业规模达到6370亿元人民币，同比增长39.5%，预计十四五期间将突破万亿。徐琦透露，"产业发展现在更多地从模型的能力，转向产业的落地、场景的落地。"徐琦告诉包括界面新闻在内的媒体，技术模型趋于收敛，中美大厂与创业公司都在共同探索行业应用结合点。

尽管超过200家具身智能企业将同台竞技，但具身智能产业仍面临着不少现实挑战。

上海交通大学机械与动力工程学院讲席教授高峰告诉包括界面新闻在内的媒体，真正的机器人创新必须源于机构设计本体，而非仅在现有机器人上叠加功能。“中国机器人产业不能走模仿的道路，一定要有自主创新，根据功能应用场景去设计。”

高峰认为，当前，家庭服务机器人如扫地机、擦窗机等表现不佳，根源在于智能化程度不足。"比如导航到路上走不了，下雨天机器人就烧了，不是设计不好看，是功能不行、性能不行。”

在工业端，即使是最简单的"微小螺丝拧紧"动作，至今仍大量依赖人工。在郑州的iPhone生产线上，仍有好几十万人主要从事的就是拧螺丝、插卡扣这类重复性劳动。制造业里拧好一个小小螺丝，都是大挑战。

在高峰看来，机器人技术的核心瓶颈在于，机器人需要构建"人的行为—机器行为"的映射关系，未来方向是实现可泛化的行为智能。行为智能需要感知、认知、行动三位一体，这与当前以计算机智能为主的人工智能有本质区别。

对于人形机器人的普及时间表，上海钛米机器人股份有限公司董事长总经理潘晶预计，参照电脑普及约30年、电动汽车约15年，预计人形机器人将在15至30年内进入千家万户。

支撑普及的四个关键要素在于：其一，高能量密度电池，电动汽车发展已基本解决此问题；其二，小型化传感器，受益于手机、Pad等消费电子产业发展，摄像头、电子罗盘等已成熟；其三，人机交互能力，自然语言处理进步使语音交互基本可用，但通过模型推导控制方式目前仅完成一半；其四，半导体硬件支撑，在摩尔定律推动下，软件硬件化趋势明显，利于商业封装与定价。

目前，仅剩“泛化控制模型”尚未完全突破，后续进展取决于研究突破。潘晶与高峰的判断不谋而合，中国具身智能产业化进程正在加速，但距离真正的"智能服务"还有一段路路要走。

图源：界面图库

随着AI竞赛加速，规则治理的重要性也已经浮出水面。

徐琦在沙龙中谈到，中国正在积极参与人工智能全球治理机制的建设。类比5G时代的标准输出路径，从技术标准到产业生态，再到全球治理框架，今天中国AI产业也正沿着类似的轨迹演进，制定包容性的规则，开源开放，打造更具规模、安全可控的人工智能产业。

"未来几年，全球AI的治理也会进入标准规范和操作主导的阶段。"徐琦表示。无论是美国还是中、英、法、印等各国的AI峰会上，各国都在寻求AI治理的全球性共同框架。

徐琦系统性地梳理了中国AI产业的五层架构布局。他认为，中国AI的核心优势在于三方面：产业融合深度——全球最完整的制造业体系提供了天然试验场；开源生态参与度——中国研发的开源模型在全球社区下载量和调用量均排在前列；科学基础模型的研究积累——AI for Science正在物理、化学、材料、生物医药等领域加速成果转化。

去年，中国就在WAIC上提出了人工智能全球治理的行动计划，并宣布筹备建立全球人工智能合作组织，这些都释放了中国将积极参与并推动全球人工智能产业发展落地的信号。"我们需要接下来AI要更能用、可管、共生。"徐琦表示。

与此同时，AI也在重塑当下的社会组织形态和工作方式。AI正在催生"OPC"（一人公司）和"超级个体"的概念，几位人类员工和大量的数字员工，就能共同形成新的业态。复旦大学计算与智能创新学院教授、中科院自动化研究所博世张军平在沙龙上表示，AI替代率最高的恰恰是白领相关工作，物理操作类岗位如制造业装配则相对安全，他预测，未来可能出现“AI解读师”这一新兴职业，用于解码模型输出的非人类逻辑。