WAIC有多热闹，资本市场就有多冷酷

文｜三少爷

上周，世界人工智能大会的展馆里，机器人排着队搬东西、递饮料、分拣包裹、插线束，热闹得像一场“未来已来”的彩排。可展馆之外，资本市场正上演着一波冷酷的大回调。

以 AI 为核心发动机的科技股刚经历一轮猛烈下跌，最扎眼的是数字 AI“双雄”——截至7月20日，智谱报收890.5港元、总市值4146亿港元，较6月万亿港元的高点回落约60%；MiniMax报收193.1港元，较3月上市高点1330港元回落约85%。

数字 AI 的股价如此这般暴跌，那个眼下还一片火热的物理 AI 赛道，能独善其身吗？对那些在暴跌里被割得遍体鳞伤、急着换个赛道回血的投资者来说，具身智能这条路虽然看似风险极高，可一旦被风口吹起，却也能扶摇直上九万里，赚回一个盆满钵满的大血包。

于是，问题就变得异常迫切了：物理 AI 有泡沫吗？如果有，这个泡沫是不是不会像数字 AI 那么容易被戳破？如果泡沫能够被夯实，那一条走得通的路径，又在哪里？这三个问题的答案，就藏在最近的WAIC 里。

资本的泡沫，是不可避免的

科技，从来都是割韭菜最锋利的那把刀。在 WAIC 2026 思想者论坛上，北京通用人工智能研究院院长朱松纯，把互联网、小模型AI、元宇宙、大模型这几轮炒作的共性，归结成最要紧的两点：一是技术叙事主导估值，二是资本闭环与马太效应。

拿智谱这家年化收入不足10亿美金的公司来说。当媒体给它贴满Claude平替、清华天团、国产自主、大模型第一股等各类标签，再用参数、Token、Agent、Coding和“十万亿市场”把它层层包好，它的估值就脱离了收入的基本盘，随着资本与媒体的叙事一飞冲天了。当那些“早该信却没早信”的散户终于信了，追着高冲了进去，这些接最后一棒、亏得鬼哭狼嚎的人，替整场狂欢付了最后的账单。

天底下没有新鲜事。15年发端的第一波 AI 浪潮里，多少沾边“人工智能”的概念股涨得离谱、又跌得无声；20-21年间元宇宙最火的那两年，“万物皆可元宇宙”，连卖水的都要贴个标签，最后潮水退去，留下一地凉凉。每一轮，剧本都长得一模一样：一个性感的技术叙事，一批蜂拥的资金，一阵高烧般的估值，然后——破裂，把散户晾在高高的山岗上。

科技行业每隔几年就要经历一轮“热点轮换—泡沫吹大—破裂回落”的周期，风水轮流转，这一次，热点轮换到具身智能头上了。

先看具身智能自身的泡沫征兆。本轮科技股猛烈回调之前，二级市场里一批机器人业务占比极低的供应链企业，股价被爆炒得“泡沫”两个字几乎写在了脑门上。一级市场同样不遑多让，今年上半年以来，机器人公司大额融资、估值又双叒叕创新高的新闻不绝于耳，陈哲在 2026 年 4 月的晚点播客里直言：“目前中国估值超100亿的人形/具身智能公司已超过20家……即使最头部的宇树，目前收入仅约2亿美元，市场却充斥着20家百亿估值公司。”

对于每一次的泡沫，大家都说“这次不一样”，可回过头看，每次都一样。不过，凡事皆有例外，物理 AI 的潜力已经摆在桌面上，机器人方阵在WAIC 2026 又如此热闹——这一次，是不是真的不一样？

WAIC现场的表演，喜忧参半

资本的泡沫从来不等于行业的泡沫。泡沫的判据，不只在热度高低、融资多少、声量大小，而在能不能创造真实价值、客户是否真金白银买单。在 6 月份的一次访谈中，星动纪元创始人陈建宇回应过业界对于泡沫的困惑：“整个行业基本不会出现泡沫崩盘。因为不管是AI还是机器人，都是基于提升真实的生产力的，和从前那些纯靠商业模式炒作、最后被证实是伪需求而泡沫破裂的风口不一样。”

出于立场的原因，大佬的话当然是不能全信的。判断有没有泡沫，最硬的证据不在大会的PPT里，不在各位大咖的侃侃而谈里，而在一个个能上手、能干活的实体身上——WAIC 2026 的展馆，恰好把这一层“真”亮给了所有人看。

走进展馆，你会看见机器人在模拟产线上一遍遍插着线束，看它稳稳端起一杯饮料递到你手里，看它在仓储区麻利地分拣包裹。你可以伸手去摸它的外壳，凑近看关节怎么动，甚至站定和它聊上两句。这些不是屏幕上循环播放的演示动画，是能让你亲手验货的真机。

按落地场景，这些能验货的展示大致分成四类：

第一类是工业生产与厂内物流。WAIC 现场，它石智航首秀的机器人搭载旭日 S600，在模拟产线上一遍遍重复着抓取、搬运、装配的动作；星动纪元把具身家族摆上台，物流分拣作业成了现场焦点。

第二类是公共与商业服务。现场最热闹的往往就是这一档——智元的机器人站在展台前当起了导览员，给来往观众指路讲解；转个身又钻进智慧零售的柜组，扫码、拿货、结账一套动作行云流水，你随手就能和它互动一把。

第三类是巡检运维与安全值守。现场直击里，道和通泰摆出了一支机器人小队，彼此“感知—决策—执行”闭环联动：一台发现了异常，整支队伍立马重新规划路线、协同处置，把巡检从单兵作战升级成了集群智能。

第四类是空间运维、居家与康养。傅利叶带着多款新品亮相，一个能记作息、会提醒吃药的机器人管家正式上线。这一类瞄准的是最柔软也最棘手的需求：老弱的情感陪伴、居家的日常照护，是把机器人从工厂车间拽进千家万户的最后一道关。

四类场景，机器人公司们不可谓不用功，和“概念先行、落地为零”的泡沫模式是截然不同的。

当然，热闹不等于成熟。把 WAIC 现场的落差摊开看，机器人能慢悠悠地搬砖，却叠不好一件衣服；会叠个衣服的，又拧不紧一颗螺丝——动作慢、泛化弱，单点能干活，换场景就露怯。一切的一切都说明，今天的具身机器人仍处在从实验室原型验证向小规模商用落地过渡的初级阶段——这一盆冷水，从侧面佐证了泡沫论并非空穴来风。

具身AGI的路径已经探明

在 6 月份的一次访谈中，清华大学智能产业研究院（AIR）创始院长张亚勤表示：“把研究变成技术，把技术变成产品，再把产品规模化铺开，中间有很多鸿沟。”在具身智能跌跌撞撞的现在和“天生牛马”的未来之间，也隔着多道鸿沟和长长的天堑。

不过，WAIC这场规格极高的大会，把各路“神仙”都请到了现场——功成名就的老专家、锐气逼人的青年科学家，还有各式各样的天才少年。他们的思想在这儿激荡、碰撞，从他们的辩论中，我们找到了两颗通往物理 AGI的灵丹妙药。

第一颗是世界模型。就在几个月前，具身大脑的主流路线还是 VLA（视觉—语言—动作）：让模型看懂环境、听懂指令、输出动作。可在真实的物理世界里，VLA 的短板肉眼可见——它缺乏物理先验，不懂重力、碰撞、物体软硬这些底层规律，换个环境、换个任务，往往就得重新采集数据重训一遍，泛化性差、跨场景迁移动辄失败，撑不起规模化落地。补这块短板的，正是世界模型。它的核心价值，是在机器人体内建起一套对世界运行规律的认知体系——理解物理规律、预测下一刻的状态，由此长出泛化性。

第二颗是Ego/UMI数据。把具身数据的“金字塔”摊开看，底座是海量互联网视频，塔尖是真实数据。可在过去，塔尖的真实数据几乎等同于真机遥操作，成本高、规模上不去。转机出现在 2025 年底：UMI（Universal Manipulation Interface，通用操控接口）这种无本体、第一视角的数据范式，被行业真正看见——美国 Sunday 的家庭机器人 Memo、Generalist 的 GEN-0 用二十多万小时 UMI 数据训出了前沿能力，自此，国内头部玩家也开始纷纷跟进。

国内在这条路线上正密集下注。Ego方面，京东自研头戴式采集终端 JoyEGoCam，在宿迁建起全国首个具身智能数据采集社区，计划发动最多 60 万人、两年内攒下 1000 万小时真实场景视频与 100 万小时本体数据。

UMI方面，国内最早押注 UMI 路线的鹿明机器人靠 FastUMI Pro 无本体采集系统，把单条数据采集时长从 50 秒压到 10 秒、效率提 5 倍、成本降到传统方法的五分之一，2026 年要冲 100 万小时 UMI 数据产能。

数据的作用怎么强调都不过分。在 6 月的一次访谈里，光象科技创始人张涛就曾经表示：“如果数据问题解决了，具身智能的长期 AGI 就不远了。”

人性永不变，所以资本市场的泡沫从来不曾中断。

具身智能有没有泡沫的争论，不会因为WAIC展馆热闹就凭空消失。不过，这个泡沫能不能被夯实，终归取决于技术价值能不能尽快释放——复现物理规律的世界模型能不能尽快做出来，UMI 数据规模能不能尽快堆上来。这两件事做到位，叙事才算有了真实的兜底。

而比技术更硬的一关，是商业验证。是骡子是马，总得牵出来遛遛，具身智能能不能干活，客户买不买单最清楚。资本会冷静，叙事会褪色，但客户的一笔又一笔的订单，会把这一次的泡沫，一点点浇筑成实物。