北京
昨天在WAIC 2026现场逛了一天，最大的感受是：AI产品的竞争逻辑变了。
去年这个时候，大家还在卷参数、卷榜单、卷跑分。今年，所有人都在讲同一个词——场景落地。
作为AI产品经理，我看到三个值得深思的变化。
一、从"能说会画"到"能看能动手"
京东在WAIC上发布了JoyAI模型矩阵，但我关注的不是模型本身，而是他们做的一件"笨事"：派60万人去采集真实世界的数据。
这是什么概念？不是爬网上的图片，而是让人戴着摄像头去仓库、去家庭、去门店，拍摄真实的生活场景。2年计划采集1000万小时的人类视角数据。
为什么这么"笨"？因为京东发现了一个关键问题：机器人要走进真实世界，光靠互联网数据远远不够。
你会整理衣服吗？会在货架上补货吗？会在厨房里避开障碍物吗？这些对人类来说再自然不过的事，对机器人来说都是需要大量学习的"经验"。
产品经理视角：很多AI产品做不起来，不是因为模型不够强，而是因为离真实场景太远。京东的做法给了我一个启发——AI产品的竞争力，不在于你的模型有多强，而在于你离真实场景有多近。
二、AI眼镜赛道爆发，但真正的机会在"系统"
AI眼镜是今年WAIC最热的赛道之一。阿里千问升级为"智能体眼镜"，Rokid全球首发专为智能眼镜设计的YodaOS系统，14.9克的Moonix AI眼镜全球开售。
作为一个做AI眼镜的产品经理，我的看法是：硬件只是入口，系统才是壁垒。
Rokid做了一件很聪明的事：他们没有继续卷硬件参数，而是做了一个专门给智能眼镜用的操作系统。为什么？因为现在的智能眼镜，大多是把手机的系统"缩小"到眼镜上，体验很差。
想象一下：你在街上走，眼镜识别到一个餐厅，你想看看评价。如果是手机系统，你需要掏手机、打开App、搜索。但如果是专门给眼镜设计的系统，你只需要说一句话，或者看一眼，系统就知道你要什么。
产品经理视角：AI眼镜的战场，正在从"谁的硬件更强"转向"谁的体验更好"。而体验的好坏，取决于你是不是为这个场景专门设计了系统，而不是简单地把其他平台的能力搬过来。
三、90%的AI智能体项目死在Demo阶段
中国电子云在WAIC上抛出了一个扎心的数字：90%的智能体项目，最终止步于Demo阶段。
为什么？因为他们发现了一个问题：很多企业做AI智能体，只是在"展示能力"，而不是"解决问题"。
比如一个智能客服，它能回答问题，但不能解决复杂问题；能处理简单咨询，但不能处理需要跨部门协调的问题。结果就是：用户试了一下，觉得"挺好玩"，但不会真的用它。
中国电子云的做法很有意思：他们做了一个"决策智能"系统，不是让AI完全替代人，而是让AI做"研判"，让人做"决策"。AI负责收集信息、分析线索、给出建议，但最终拍板的还是人。
产品经理视角：AI产品要想真正落地，不能追求"完全自动化"，而是要找到"人机协作"的最佳平衡点。AI做AI擅长的事（信息收集、模式识别），人做人擅长的事（判断、决策、承担责任）。
逛完WAIC 2026，我最大的感受是：AI产品的下半场，不是技术的比拼，而是场景理解力的比拼。
谁能真正理解用户的真实需求，谁能在真实场景中打磨产品，谁就能跑出来。
参数和榜单很重要，但更重要的是：你的产品，能不能在真实世界里帮用户解决问题？
这也是我在做AI眼镜产品时的体会：不要迷恋技术，要迷恋场景。
你对AI产品的场景落地有什么看法？欢迎在评论区留言，或者加入我们的AI产品经理交流群，一起讨论。
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