门票炒到 3000 元的 WAIC，我们找到了 AI 真正的创新

WAIC 2026 首日观察：20 个创新产品里的 AI

作者｜极客公园编辑部

编辑｜郑玄

今年的 WAIC，已经很难在一天内逛完。

7 月 17 日，2026 世界人工智能大会在上海开幕。展览首次扩展至「三地四馆」，总面积超过 10 万平方米，1100 余家企业带来 3000 余项展品，其中超过 300 款产品在大会期间全球首发。智算与具身智能首次成为并列的核心赛道，各自聚集超过 200 家企业。从开展后的排队人流，到机器人展台前层层举起的手机，AI 依然是当下关注度最高的科技议题之一。

但走进展馆，今年最明显的变化并不是模型参数又增加了多少，也不是机器人又学会了哪些高难度动作，而是越来越多企业开始回答同一个问题：AI 究竟怎样才能从一项「看起来很厉害」的技术，变成真正有人使用、能够完成任务的产品？

这种变化首先发生在物理世界。工业机器人开始进入汽车、3C 和新能源产线，家庭机器人忙着叠衣服、收拾玩具，机器狗被观众牵着在人群中自由穿行。具身智能的竞争，正在从运动控制和 Demo 展示，转向稳定工作、规模交付与真实场景验证。

与此同时，AI 也在寻找离人更近的入口。耳机成为全天在线的智能助手，手机被围绕智能体重新设计，植物传感器开始「翻译」一盆植物的需求，个人服务器则试图成为家庭里的本地 AI 节点。AI 硬件开始重新思考：当智能体可以理解意图、调用服务并持续执行任务，硬件应该以什么形态承载它？

模型本身的竞争标准也在改变。能否减少推理成本、记住长期经历、理解真实物理规律，以及直接交付可用结果，正在取代单纯的参数和榜单竞争。围绕这些能力，开发工具、企业智能体和算力基础设施也开始降低门槛：一句话可以生成硬件方案，企业可以调用「模拟消费者」完成调研，甚至一台办公室里的设备，也能成为本地「Token 工厂」。

一条相对清晰的主线是：AI 产业正在进一步走向「规划与执行」，走向现实中的交付。模型仍是底座，但行业进一步要争夺的，已经是入口、上下文、执行能力，以及进入真实场景后的成本与可靠性。

今年 WAIC 的主题是「智能伙伴，共创未来」。而一个 AI 要真正成为伙伴，不能只会聊天。它要能记住你、理解环境、使用工具、完成任务，并在足够低的门槛下进入工厂、办公室和家庭。

带着这条线索，我们在 WAIC 首日找到了这些值得关注的产品和技术。

01

比炫技更重要的，是稳定干活

今年的机器人展区依然热闹，但我们更关心的是：机器人离开展台以后，能不能在真实环境里持续工作。

判断具身智能是否向前迈了一步，标准正在变成「能不能稳定运行、批量交付，以及是否真的有人愿意使用」。因此，我们选取了三个处在不同场景的样本，它们形态不同，但都在回答同一个问题：机器人如何从一段精彩的 Demo，变成工厂和家庭里真正干活的产品。

微亿智造：看见工业具身智能的真实落地

逛到微亿智造展台，一个直观的感受是：微亿智造已经把真正进入工厂、参与生产的工业具身智能机器人搬到了现场。

作为国内市占率 31% 的工业具身智能机器人（EIIR）供应商，微亿智造长期深耕物理 AI 赛道，产品已落地汽车、3C、新能源等行业，服务超过 25 家世界 500 强企业，产业化进展走在前列。

此次展出的两款产品很有代表性。全球首发的「具身质检｜多臂协同机器人」，具备 0.2μm 级检测精度和高速飞拍能力，摆脱传统人工示教模式，已在全球顶级车企的中、美、德三地工厂产线上投入运行；「具身操作｜智能装配机器人」则基于「眼—手—脑—云」协同架构，通过视觉观察一次即可自主学习装配流程，将产线换线周期从数天缩短至数小时，大幅提升柔性制造能力。

具身智能最大的价值，其实是在生产线。微亿智造的落地实践也证明，工业场景依然是物理 AI 最快实现规模化应用的赛道。当中国企业开始从输出单一设备，迈向输出智能制造标准和解决方案，也意味着它们正在参与重塑全球制造业的新范式。

维他动力大头：

WAIC 现场真的有人在「遛」机器狗

在 WAIC 现场，我们时不时看到有几位观众牵着机器狗在人群中穿行。没有遥控器，也不用学习复杂操作，一根牵引绳就能实现自主随行，随身背包交由它承载，行走途中还能自动跟拍记录，像身边贴心的随行伙伴，吸引不少观众一路围观。

无遥控自主导航一直是维他动力的核心技术优势。它在本届展会上值得关注的变化是，工作人员已经不需要花大量时间教观众如何操作。普通人牵起绳子，就能直接与它同行。

这种「牵着就走」的体验，也成为「大头」从技术产品走向消费级产品、完成规模化量产交付的一个缩影。当不少四足机器人仍在比拼运动性能和硬件参数时，维他动力更希望降低专业设备的使用门槛，把机器狗从展台和实验室里的新鲜事物，变成普通人能够轻松使用、融入日常的消费级智能伙伴。

未来不远：把家庭机器人带进真实生活

在 WAIC 现场，未来不远把家庭场景搬进了展台。

可以看到，第二代家庭通用机器人 F2 大部分时间都在忙着洗衣服，叠衣服，收拾玩具拖鞋，陪人下棋，给人开饮料等等，现场有不少人排队体验。比起展示翻跟头之类的高难度动作，F2 更关注一件实际的事：机器人进了家以后，到底能帮人做什么。

作为一家专注家庭具身智能的机器人公司，未来不远的 F2 定位为「家庭管家」，可以陪孩子、老人和宠物，也能完成巡检、收纳及基础家务。它搭载了公司自研的机器人大脑 Self-Evolving WAM，能够根据家庭环境和使用习惯不断学习和调整。

家庭其实是机器人最难应付的场景之一：房间会变乱，物品会被移动，每个家庭的需求也不一样。因此，相比一次成功的现场演示，能不能长期、稳定地工作更加重要。据未来不远介绍，其机器人已经进入 500 多个付费家庭，累计服务超过 5 万小时。

02

万物都在长出 AI 接口

过去的 AI 硬件，大多是给已有设备增加一个语音助手，今年更明显的趋势是：厂商开始围绕 AI 重新设计硬件本身。

耳机希望成为全天在线的助手，手机试图把智能体写进操作系统，打印机让聊天框里的建议变成一张纸，植物传感器则把环境数据翻译成普通人能理解的提醒。

AI 可以戴在耳朵上、握在手里、摆在桌面，也可以成为创造其他硬件的工具。我们选取这些产品，是因为在它们身上看到了更多尝试——为 AI 找到新的交互方式和日常入口。

叽里呱呱 AI 打印桌宠：

让 AI 把一句建议「吐」到现实里

叽里呱呱的展台像一面被好运小票覆盖的许愿墙。几只「金蟾」摆在其中，不时从嘴里「吐」出待办清单、知识卡片和写着「好运」、「发财」的热敏纸条，路过的观众很难不多看两眼。

这款产品并不只是给打印机套上一个可爱的外壳。用户可以直接与它对话，AI 理解需求后，会把原本停留在聊天框里的建议转成一张能够撕下、贴起或随身携带的纸条。设备支持背胶等不同打印介质，打印精度达到 300 DPI，团队也计划继续探索彩色打印。

叽里呱呱已经用半年时间迭代了三个版本，目前仍处于原型阶段。团队希望它最终成为家庭里的信息交互入口：既能打印孩子的知识卡片、家人的留言和每日待办，也能围绕金蟾 IP 生长出自己的内容生态。它展示了一个有趣的产品思路——纸张也可以成为一种更轻、更有触感的交互界面。

noonwake 好运日历机

第一眼望去，这是个让人很有购买欲的产品。

这是一款 AI 玄学珠宝手链。其中一颗珠子里有传感器。能识别人的情绪变化。

如今工具型 AI 已经足够多，NoonWake.AI 想以一种非常轻盈的方式做陪伴型 AI。

AI 玄学手链是他们的其中一款产品，现场人员告诉我们，公司目前有三条产品线：面向国内年轻用户的「万物有灵」，面向海外的 Starot，以及即将推出的一款「好运日历机」AI 硬件，作为年轻人的 AI 桌面陪伴，进一步增加年轻人每天生活的仪式感。

喜欢玄学的有福了。

光合植语 Plantiemoji：

植物会「说话」了

走到光合植语的展台，一盆插着 Plantiemoji 的植物正用 emoji 表达自己的状态：缺水、缺光，或者「今天过得不错」。工作人员拿起手机拍下叶片，AI 植物医生随即分析叶片颜色、斑点和边缘状态，并给出病害判断和养护建议。对于经常分不清植物是缺水还是烂根的人来说，这种体验相当直观。

光合植语是一家聚焦 AI 植物养护与智能硬件的公司。Plantiemoji 可以监测土壤湿度、环境温湿度和光照，并把专业数据翻译成普通人看得懂的表情和提醒。

此次 WAIC 上，公司还展示了植物生长模型。它试图从多维环境指标与植物表征之间找到规律，逐渐认识每一盆植物不同的生长习惯。其背后的产品逻辑是：智能硬件的价值不只是收集数据，更要替用户理解数据、给出行动建议。

植物当然不会真的说话，但 AI 正在让养植物这件事，从凭经验猜测变成一场可以被理解的持续对话。

观点跃迁 STACK ANYWAY：

说一句话，AI 帮你把硬件做出来

打开 STACK ANYWAY，输入一个硬件创意，屏幕上的 AI 就开始拆解需求、匹配板卡和元器件，并生成对应的设计方案与代码。和工作人员聊下来，它想做的事情很像「硬件版 Cursor」：用户只需要说清楚想造什么，剩下的工程问题交给 AI 处理。

观点跃迁是一家聚焦 AI 硬件开发工具的初创公司，核心产品 STACK ANYWAY 面向 Maker 和硬件开发者。平台通过多智能体协作完成方案设计、元器件选型、BOM 生成和代码适配，并连接供应链，支持将所需物料打包下单。工作人员介绍，平台可匹配 1000 多个真实硬件方案，背后还有超过 1 万名开发者组成的社区。

做软件原型，如今几句话就能生成代码；但做一台硬件，仍要在设计工具、板卡、供应商和代码之间反复切换。STACK ANYWAY 试图缩短从创意到设备的距离。当 Vibe Coding 改变软件开发后，下一步可能是让更多不懂硬件工程的人，也能通过自然语言参与真实世界的创造。

千问 Qwen Clip：把千问「长」在耳朵上

WAIC 首日，阿里千问把自己的首款 AI 智能体耳机——千问 AI 耳夹式耳机 Qwen Clip 带到了现场。

可全天候佩戴的耳夹式耳机是今年耳机这个细分品类中突然异军突起的赛道——设计逻辑很直接：AI 助手要随时在场，前提是你愿意一直戴着它。

据千问团队介绍，Qwen Clip 由千问与 Bose 联合打造，Bose 声学团队负责调音，在开放式耳夹的形态下兼顾佩戴舒适性与音质表现。功能上，它把千问 AI 助手的几项关键能力装进了耳朵里：同声传译、会议纪要、健康记录，都可以在对话中随时唤起，不需要掏出手机。

对大模型厂商来说，入口之争正在从屏幕转向身体。耳机可能是其中门槛最低的一个——不改变任何使用习惯，却让 AI 获得了全天候的在场资格。

阶跃星辰 STEPX Neo：

大模型公司为什么亲自造手机

阶跃星辰刚刚发布的 STEPX Neo，可能是本届 WAIC 上讨论度最高的手机产品之一。

与手机同时发布的，还有大模型原生 AI 终端品牌 STEPX、智能体原生操作系统 Step AOS，以及个人智能体「阶跃 Amoo」。

在 Step AOS 上，用户不再逐步操作 App，而是直接表达意图，智能体自主完成后续链路；系统通过「端云多脑」按任务复杂度动态调度模型，用「双域三步记忆结构」记住用户偏好，并配备可信执行、操作审计、权限可控、误操作一键撤回的安全闭环。生态上，阶跃首批已与支付宝、美团、滴滴、高德、WPS、剪映等达成合作，且采用接口而非模拟点击 GUI 的方式打通服务。

当多数厂商还在往手机里「加 AI」，阶跃选择把手机为智能体重造一遍。这条路线能否跑通仍待验证，但它至少提出了一个行业必须回答的问题：智能体时代的手机，还应该长成现在这样吗？

豆包手机二代 NaviX Ultra：

豆包又来替你「玩」手机了

继去年首款豆包手机后，今年努比亚直接把同系列二代产品 NaviX Ultra 的首发放在了 WAIC 现场，并给了它一个更激进的官宣定位——全球首款 AI 智能体手机。

NaviX Ultra 由努比亚与火山引擎深度合作打造，核心是内置的豆包手机助手：一个系统级 GUI Agent，能够理解手机屏幕内容、执行用户指令、完成跨应用操作。

相比初代产品，二代在 AI 权限开放和系统级融合上明显更进一步——豆包不再是装在手机里的一个 App，而是被织进了系统本身。外观上，新机提供黑、粉、白、蓝四种配色，镜头模组由舜宇光学供应，部分配色还配备了一颗橙色的 AI 实体按键。据供应链消息，新机整体备货约 20 万台，首批 10 万台以内。

这个数字不大，但字节的意图清晰：以「豆包大模型 + 火山引擎 + 终端」的完整链路，把智能体推成手机的出厂标配。当阶跃、荣耀、字节在同一届 WAIC 上给出三种不同的答案，AI 手机的竞争已经从功能叠加，转向了智能体入口的卡位战。

03

当模型成为主角，软硬件边界消失

今年模型赛道内一个很有意思的变化是主客易位。过去是硬件厂商唱主角、模型作陪衬，但今年几乎每个模型展台下，都有一堆硬件产品。

我们发现模型的理解能力被逐渐重视，各家都在打磨自己的理解层。但整个通用模型赛道里已经很难找到纯粹的垂类玩家，大家都在相似的方向上短兵相接。

在这样的背景下，以下是我们在现场看到的、更具创新思路的一些产品：

云知声 U2 大模型：

引入混合思考机制，关注 token 消耗性价比

大模型正从「理解与生成」走向「规划与执行」，能不能把一件任务真正做完、做对，越来越受关注。云知声这次展示的原生智能体大模型 U2，在 WAIC 上给出了一套「混合思考」的方式，让 token 消耗更具性价比。

简单说，是让模型在推理过程中自主切换两种推理方式。隐式推理在内部快速思考、不展开步骤，速度快、资源消耗小，但容易「想着想着就跑偏」；显式推理则把每一步都清晰可核对，速度慢。过去模型总是采取显示 token 的思考方式，现在 U2 在任务前期负责高效探索，进入复杂环节再切显式模式，负责逻辑精准验证。

据了解，模型会实时感知自己的不确定性，一旦思路发散就触发显式推理来纠偏。而靠隐式推理压掉无效步骤，思考环节的 Token 消耗据称能降约 25%。

商汤 SenseNova U1 Pro 多模态智能体基座：支持生产级图片创作，原生 8K 输出

在大模型的生成能力被反复验证之后，「设计」正成为多模态模型竞争的新方向。

SenseNova U1 Pro 在架构上，统一了多模态理解、推理与生成，实现语言和视觉信息的高效协同，通过内生的图文交错思维进行深度创作，直接交付。

因此它在生成内容准确、设计精美、生产可用的图片素材上，比肩海外顶尖模型。据了解，其生成的图像已能直接满足商业印刷、户外海报等工业级要求。

在内容创作领域，商汤还展示了其 AI 视频创作智能体 Seko。它把剧本构思、角色设定、分镜规划、视频生成到后期编辑全部打通在一个平台上，做到边创边编、即编即得。

目前 Seko 已经吸引超百万年轻创作者与 1300 家企业客户，并通过大幅降低创作门槛，让「一人剧组」成为现实。

MiniMax M3：让模型「直接看图」，主打「够用且便宜」

MiniMax 这次带来的旗舰模型 M3，有两个思路值得比较意思。

首先是 M3「看图」不太一样。目前不少模型处理图片，其实是先用识别工具把图里的文字抠出来、变成一段文本，再交给模型去读，相当于隔了一道「翻译」。M3 则是把图像切成一块块，直接变成模型能懂的语言。少了中转，信息留存更多，速度更快，图里的细节也不容易丢。

第二个是模型性价比。据介绍，M3 总参数 428B，但每次真正干活的只有 23B，秘诀在自研的 MSA 稀疏注意力架构。模型思考前，先筛出和当前问题最相关的内容再计算，不做无用功。这让它在适中的规模下支持 1M tokens 超长上下文，价格也压到输入每百万 token 2.1 元、输出 8.4 元，据称远低于海外旗舰模型。

配套的 MiniMax Code 这次还新增了金融能力，接入第三方数据库后，写研报、做调研和尽调都能直接上手。

04

AI 产品/解决方案：

不再比「做出来」，而比「做得好」

如果说去年的解决方案还在比拼「我做出来了」，今年的关键词已经变成「我做得更好」。

大家开始比的是工程化的打磨，而非从零到一的惊艳。纯创新型的技术方案确实少了，更多玩家选择在原有赛道上用新方法去解决过去啃不动的问题。

以下是我们觉得今年比较有看点的一些 AI 产品与解决方案：

特赞：企业级 AI 的竞争，正在来到「上下文」

在特赞展台上，我们注意到企业级 AI 如何在各行各业发挥价值。特赞提供了一套企业级智能体 GEA，构建了从业务意图到业务结果的四层企业级智能体闭环，由意图层、编排层、技能层与上下文层组成。编排层由专有发散推理模型驱动，可协调 30+ 基础模型、调用 400+ 模块化技能。但真正构成特赞 GEA 护城河的，是上下文层。

上下文不止于企业内部的数据资产。对消费者的理解，同样是一种上下文，而且难以复制。范凌团队提出的「主观世界模型」，试图解决让 AI 如何真正读懂一个消费者？他最后通过内在动机、未被表达的偏好、跨情境的判断模式来解决这一难题。

特赞还将真实社交语料与深度访谈数据结合，构建了大规模模拟消费者体系，可以 7×24 小时替代传统用户调研中的招募与访谈环节，将时间与成本压缩至传统模式的十分之一。

这意味着，对消费者的理解，可以从周期性的项目制调研，变成持续运行的能力资产。这是未来特赞会持续优化的方向。

百川智能：AI 家庭医生住进微信，M4 能力延伸至肿瘤和儿科

百川智能把大模型带入更完整的医疗健康场景。此次 WAIC 2026，百川展示了最新一代医疗增强大模型 Baichuan-M4，以及面向家庭健康服务的 AI 家庭医生「百小医」。

百小医由 APP 和微信 Bot 两种形态组成。APP 主要服务单次就医，微信 Bot 则更适合长期使用，围绕家庭成员持续记录健康信息，提供复查、用药和随访提醒。

以 M4 为基础，百川将模型延伸到肿瘤和儿科等对专业性、可靠性要求更高的医疗领域。据了解，在肿瘤方向，百川与中国医学科学院肿瘤医院共建肿瘤科 AI 助手，围绕诊疗指南、临床试验、药品说明书和医学文献等多源证据，为医生提供循证检索和方案分析支持；在儿科方向，百川与北京儿童医院联合共建 AI 儿科医生，覆盖问诊、判断、循证和用药等环节，并在真实门诊、会诊和家庭服务场景中开展验证。

面壁智能：断网也能干活的机器人，和「AI 造 AI」的训练实验

具身智能有个老毛病：demo 惊艳，落地尴尬。面壁智能联合乐聚机器人发布的展厅导览与园区巡检 Agent 方案，瞄准的正是这个痛点——思路是把模型装进端侧，让机器人在任何网络环境下都能稳定干活。

导览场景里，机器人断网也能基于本地知识库讲解、自由问答，实时理解展厅环境和人的指令，自己规划路线、避障导航，还支持多语言和定制音色。巡检场景则依托多模态能力，识别车辆违停、路面异常、设施故障等情况——值得注意的是，敏感画面就地分析、不出设备，数据主权留在客户手里，这对政企客户是个实际的加分项。

更有意思的是底层的一项实验：「AI 制造 AI」的 ForgeTrain Agent 系统。简单说，是让 Agent 自己动手优化训练框架。它花 18 小时持续调优、把算力利用率推至新高，随后在昇腾 910 系列芯片上跑通了万步生产级长训，loss 稳定下降。最终结果颇具说服力：仅用 130M 参数，就超越或持平了 Google 270M 参数的 Gemma 3，且全程在国产软硬件闭环里完成。

记忆张量：让 AI 不再每次见面都重新认识你

在 WAIC 2026 上海生态展的「基石伙伴」展区，算力、数据和模型仍然是最受关注的技术底座。但在记忆张量的展位，一个更贴近日常体验的问题被摆到了台前：为什么我们每次和 AI 对话，都还要重新介绍自己？

记忆张量是一家聚焦 AI 长期记忆与记忆原生基模的初创公司。现在常见的做法，是把用户资料和历史对话存放在模型外部，需要时再搜索出来，交给模型重新阅读，更像是给 AI 准备了一本笔记。记忆张量则希望把记忆变成模型自身能力的一部分，让 AI 在长期交互中持续保留和更新状态，理解过去发生了什么，以及这些经历和当前任务有什么联系。

随着 AI 从问答工具走向个人助理和智能伙伴，能不能记住用户、延续任务，正在成为新的产品门槛。当然，这也带来了隐私、遗忘和错误记忆等问题。但从产业角度看，下一阶段更好用的 AI，可能不只是更聪明，还要能够真正「记得你」。

索辰科技：机器人理解世界，不一定非靠「眼睛」

当下的具身智能，几乎都在沿同一条路走：靠摄像头看画面，基于视觉做判断。CAE（计算物理仿真）出身的索辰科技，给出了一条少见的路线：让机器人靠「力」和「流体」来理解世界。

视觉有天然盲区。气流、液体压力、材料内应力、柔性物体的形变趋势，这些看不见的物理现象，恰恰是精细操作的关键。比如插拔接头，视觉方案需要零点几毫米级的摄像头精度，而人类靠的其实是手上的力反馈。

索辰的做法，是先用自家流体力学、固体力学求解器，批量仿真不同场景下的物理场，以此训练 AI 模型；机器人只需少量力感、流体传感器数据，就能反推出周围完整的物理场，预判接下来的运动、形变与风险。比如说，潮湿天气脚下摩擦力如何变化、液体容器会不会倾倒，都能提前算出，并直接约束动作的力度与幅度。

这套「物理驱动优先」的路线，已在低空经济场景落地，为城市飞服中心提供米级精细化风场预测，机器人方向的合作也在推进中。在视觉几乎垄断具身智能感知的当下，这是一条值得留意的方向。

超聚变：把「Token 工厂」搬进办公室

算力供给的形态，也可以是创新点。超聚变这次展出的 TokenBox，思路是把超节点从机房里「拆」出来，做成一台可直接放进办公室的液冷一体机，不用建机房，供电 4 到 6 千瓦即可运行，且足够静音。

这台「小服务器」和小冰箱差不多大，单台就能跑 1.6T 参数规模的大模型，可支持约 50 个数字员工同时在线。机身四个插槽很灵活，GPU、CPU 均可插拔，换代直接更换模块。为此，超聚变的研发团队甚至会把原本风冷的加速卡改造成液冷，统一封装成标准模块再装机。

它的定位介于云 API 和自建机房之间：硬件解决「从电到算力」，软件解决「从算力到 Token」，最终对企业只暴露一个 API 接口，内部 Agent 直接调用。

谁在买单？答案有些出人意料。短剧剧组是典型客户。他们高频调用视频生成模型，Token 费用高企，与其持续向云厂商付费，不如花百万元左右把算力搬到剧组。另一类是政企客户，既需要本地算力，也不希望内部数据出域。

想通了：点击按钮，「一键想通」人生

产品界面里有一个醒目的按钮，「一键想通」。

根据介绍，他们的定位是「AI 思维认知教练」。想要以 AI 对话为入口，通过认知测评、长期记忆、心智模型构建，帮用户梳理情绪根源、思维模式与人生困境。 他们想搭建「人生样本库」，用真实人生经历为年轻人提供细腻、适配的人生参照。 未来也可对接学校、心理机构、认知教育平台、老年陪伴等场景。

05

结语：热闹背后，创新换了个活法

逛完今年的 WAIC，直观感受是：AI 已经不是某个行业的事，而是所有人的事。一张门票能被炒到两三千元，热闹程度可见一斑。但这种热闹并不虚浮，它背后是 AI 正在从技术议题，变成各方共同下注的战略方向。

一个往年少见的信号是「地方化」。H2 展馆里，深圳福田人工智能小镇、上海静安等区域力量组团参展，中国南方电网、中国气象局等国资机构也全面入场。当地方政府和传统巨头开始认真把 AI 写进自己的答卷，说明这场变革已经越过了科技圈的边界。尽管对传统企业而言，AI 转型仍是一条漫长而艰巨的路。

那么，创新力量减弱了吗？未必。

今年确实很难再看到横空出世式的惊艳，但走遍展馆你会发现，创新没有消失，只是换了个方式。它藏进了一些细节之处。比如说，端侧模型的断网稳定运行里，办公室里的液冷「Token 工厂」，500 多个付费家庭的真实服务时长里。

从「做出惊艳的 demo」到「找到安心的落点」，这不是创新的退潮，而是创新的成熟。当一项技术开始认真回答「谁在用、好不好用、值不值得用」，它才真正走到了改变现实的门口。明年的 WAIC，我们期待看到更多已经跨过这道门的答案。

*头图来源：极客公园

本文为极客公园原创文章，转载请联系极客君微信 geekparkGO

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