2026中国十大年度AI人物：一张中国AI产业“全体系作战图”

文 /杨雪健

来源 / 节点财经

7月18日，《2026中国・AI盛典》公布十位年度AI人物。把这份名单放在一起看，真正值得关注的并不是“哪位科技大佬又获了一个奖”，而是展示了一个中国AI竞争全景式坐标系。

年度十大AI人物覆盖大模型、AI基础设施、具身智能、核心芯片等多个关键领域，共同展示了中国AI产业“算力-模型-终端-物理世界-科学发现”的全体系竞争力。

《节点AI》将从具身智能、大模型到入口、核心芯片/光计算以及AI for Science四条战线入手，拆解在AI飞速发展、中美科技博弈的关键时刻，每条战线、每家公司背后的时代使命。

具身智能三人组，机器人的“ChatGPT时刻”即将到来

具身智能三人组包括宇树科技王兴兴，银河通用王鹤和云深处科技朱秋国。

就在刚刚落幕的2026世界人工智能大会（WAIC）上，宇树科技首席执行官王兴兴抛出的一个判断刷屏了。他说：具身智能的“ChatGPT时刻”最快有望在两到三年内到来。

王兴兴创立的宇树科技，是中国具身智能产业中具备超强产品化能力的企业之一，从四足机器人到人形机器人，从实验室到春晚舞台，宇树“出圈”最重要的意义不只是让机器人的能力被公众看见，而是把高性能机器人推进到更接近消费电子和通用装备的量产阶段。

宇树H1双足人形机器人，图源：宇树科技

截至2026年5月，宇树H1双足人形机器人累计下线11000台，过往行业常将具身智能的技术突破局限于算法模型优化，忽略硬件落地约束，而宇树通过单款人形机器人累计万台级量产下线的能力，打通了零部件国产化、规模化量产、线上线下多场景适配的完整产业链路。

这种量产能力，正是王兴兴提出“两三年技术拐点”预判的实力背书。至于如何定义“具身智能的ChatGPT时刻”？王兴兴曾提出过“双80%”标准：当机器人能够在80%的未知场景中，仅通过语音交互完成80%的任务指令时，意味着该领域将实现质的飞跃。

《节点AI》判断，未来两年至三年，不止宇树，中国具身智能硬件制造的量产成熟度会持续匹配具身大模型的迭代节奏，将形成一边靠规模化摊薄硬件成本，一边依托海量真实物理运行数据反哺AI训练的正向循环。

宇树科技创始人兼首席执行官王兴兴（左），银河通用机器人创始人兼首席技术官王鹤（右）, 图源：银河通用

银河通用机器人创始人兼首席技术官王鹤给出的判断更加清晰，他表示：“按当前数据积累速度和模型收敛趋势，行业有望在2028年底前迎来具身智能的‘ChatGPT时刻’。”

图源：银河通用

银河通用押注的是更难的一层，不是做一台漂亮的机器人就够了，而是机器人的跨场景通用性能够达到更高的水平。如何理解？在王鹤看来，人形机器人如果能灵活适配工业、零售、仓储等多元场景，就能持续积累海量真实物理交互数据，数据再反哺算法优化，将进一步拔高机器人通用能力，推动落地场景继续拓宽，再源源不断补充新数据，形成完整的数据增长飞轮。

图源：银河通用

不止于判断2028年迎来具身智能的“ChatGPT 时刻”，王鹤和银河通用更大的野心在于，让具身智能大模型的核心技术突破发生在中国大地，推动人形机器人从单一场景走向通用应用。

2026美加墨世界杯期间，云深处科技山猫M20轮足机器人正在进行安防巡逻，图源：云深处科技

深耕机器人B端工业场景的头部公司云深处科技，则提供了另一种发展路径，在巡检、应急、能源等高价值且环境复杂的场景里证明四足机器人的可靠性，再向标准化“机器人+”方案扩展。在2026WAIC大会现场，云深处科技带去的“一人一猫一狗”机器人矩阵，用生动的方式展示了产品和发展路线。

云深处科技具身智能机器人产品矩阵，图源：云深处科技

云深处科技创始人兼CEO朱秋国的判断很清醒，他曾表示：“人工智能产业化，本质是技术适配场景、场景定义技术。脱离实际需求，再先进的技术也无法转化为生产力。以电力行业为例，传统作业模式长期依赖人工，面临着高危环境下的安全风险、恶劣天气与夜间导致的巡检盲区，以及复杂地形带来的效率瓶颈。”

针对这些问题，云深处科技的绝影系列四足机器人，已率先在全球实现变电站全自主巡检，整体识别准确率高达96.5%。

很多人关注的云深处科技的人形机器人DR02，号称全球首款全天候行业人形机器人，也将应用于电力、危化、应急救援场景。《节点AI》了解到，这款机器人已经完成全部核心技术验证，通过了变电站实地作业测试，2026年将正式迈入商业化。

在《节点AI》看来，具身智能三人组共同推动着机器人行业从“本体、运控和演示”走向“数据、任务成功率和多元场景应用”。在即将到来的全面商业化阶段，让一台机器人出圈的，恐怕将不再是“甩手绢”、“秀武术”，而是实打实的工作续航能力、异常时如何接管的体系能力和渠道、销售等话题。可以说，在宇树、银河通用、云深处科技等公司的共同努力下，机器人2.0时代，很快就将到来。

从模型到入口：闫俊杰、曾国洋与李宏伟，推动AI平权

当前，模型能力卷参数还有意义吗？成为行业争议的焦点，同时Agent时代的Token经济学也已成为显学，AI作为大众生产力工具的能力上限仍在不断提升。此次入选十大 AI人物中，MiniMax 创始人兼 CEO 闫俊杰、面壁智能联合创始人兼 CTO 曾国洋和雷鸟创新 CEO 李宏伟，三人投身的产业路线正是代表着AI从云端算力，真正走进普通人的日常的方向。

闫俊杰创立的MiniMax，代表了中国基础模型创业公司最典型的突围路线：用多模态能力、产品化和全球化对抗模型研发的高投入。

闫俊杰多次在公开演讲中强调一个判断：Token已经真正成为核心生产力。相较于一年前，行业最显著的变化不是模型参数又涨了多少，而是可计价、高价值的Token正在重构AI产品形态，也就是说，模型产出的智能水平越高，Token的经济价值就越大，并且这一价值会随着技术迭代持续提升。

2026年1月9日，MiniMax成功在香港联合交易所主板挂牌上市，图源：瑞恩资本

面对行业普遍的盈利焦虑，闫俊杰的回答相当清醒：当前阶段最有价值的并非短期盈利数字，而是一个组织的模型或产品能够多快进行迭代。在他看来，AI领域不会被一家或少数几家组织垄断，AGI一定会实现，并且一定是服务大众、普惠大众的一件事。正如闫俊杰在2026年度AI人物颁奖现场所说的那句：“最好的技术，应属于每一个人。”

面壁智能CTO曾国洋

对于模型参数的内卷，面壁智能CTO曾国洋在WAIC2026端侧AI创新论坛上抛出了一个颇具挑战性的观点，即“知识密度定律”。他指出，开源大模型的最高能力密度约每 3.5 个月翻一番，也就是说每隔100多天，只需要一半的参数就能达到同样的智能水平。《节点AI》认为，曾国洋此判断的犀利之处就在于，直接挑战了行业“参数越大越强”的内卷思维。

在此基础上，曾国洋和面壁智能选择的方向，与追求更大参数的云端模型路线几乎相反。比如，MiniCPM系列“小钢炮”端侧大模型所体现出来，是让模型在手机、汽车、电脑等端侧设备上原生可用，区别于其他依赖昂贵云端调用的路线。据悉，面壁智能端侧智能座舱产品矩阵SuperMate已实现超30万台车辆的量产交付，成为行业内率先完成端侧大模型、VLA技术规模化装车的座舱方案。

而这一系列技术规划的底层逻辑，正如曾国洋在十大AI人物颁奖现场所言：要让AI像水和电一样，服务每一个普通人。

雷鸟创新CEO李宏伟（右一）在“2026年度AI人物”活动现场，图源：雷鸟创新

不只是模型层的公司在推动AI走向寻常人家，AI能力的终端入口公司也在努力。全球AR眼镜出货量第一的雷鸟创新CEO李宏伟表示，AI不会再是少数人赋予的超能力，它会通过眼镜让知识不再稀缺，实现真正的AI平权。

对于AI眼镜的发展，李宏伟提出过一个相当激进的预测：AI眼镜未来一定会取代智能手机，而且其所创造的社会价值，将是智能手机的十倍。十年之后，iPhone最大的价值，或许就只剩下收藏价值。

雷鸟创新和李宏伟押注的，是AI真正的个人入口可能不是新的App、新的平台，而是一副AI眼镜。因为AI眼镜可以看到人看到的，听到人听到的，而且随时在人的耳边，是最好的24小时AI陪伴产品。甚至，AI眼镜有望在未来重新定义教育。

《节点AI》认为，从MiniMax闫俊杰、面壁智能曾国洋到雷鸟创新李宏伟，三位AI创业者所渴望直面的共同使命是：AI如何从高高在上飞入寻常百姓家，如何成为每个人的日常。无论是MiniMax的产品化与全球化、面壁智能的端侧下沉，还是雷鸟创新的24小时陪伴硬件入口，本质上都在寻找大模型能力触达最大多数用户的最优路径。

决定战局的战场：算力、芯片和光计算

在2026年度AI人物中，无问芯穹发起人汪玉、东方算芯CEO魏少军和曦智科技董事长沈亦晨，分别代表了AI算力平台、底层芯片架构创新和光计算这三大领域，可以说覆盖了AI运转所需的底层算力核心地基。

在WAIC2026“无问芯穹・Token涌现万物生长论坛”上，清华大学教授、无问芯穹发起人汪玉强调了一个行业核心判断：当Agent开始自主调用工具、协同完成任务，算力网络、软件系统乃至企业的整个IT基础设施，都需要围绕智能体重新设计。《节点AI》认为，在这个视角下，算力不再是简单的“供给”，而是需要被调度、被优化、被适配的系统工程。

无问芯穹关注的不是单一芯片或单一模型，而是如何让不同国产芯片、不同模型和不同任务更高效地协同起来。与此同时，汪玉的清华科研团队联合无问芯穹推进 RLinf 具身强化学习基础设施，试图解决机器人训练成本高、仿真与真实世界脱节的行业痛点，搭建面向各类机器人的一站式基础设施平台，支撑成千上万台机器人依托强化学习完成持续自我进化。

截至2026年，汪玉团队已整合16种异构芯片算力，目标是使国产万卡异构算力具备训练世界级模型的能力，依托全链路软硬件优化，技术落地后仍有进一步降本空间。2026年，无问芯穹营收规模有望达到10亿元。

芯片领域，是AI时代竞争角力的重中之重，也是中国AI产业链急需突破创新的领域。2026年就被业内称为“国产AI超节点原年”。这其中既有芯片集群系统工程能力的比拼，也有技术路线的百花齐放。

其中，东方算芯最新展出的DF1000，采用“软件定义芯片+3D堆叠近存计算”路线，以14纳米成熟工艺实现520 TFLOPS BF16算力和6.4TB/s访存带宽，标志着国产芯片厂商正跳出单一制程追赶路径，以架构创新实现突围。

东方算芯董事长兼CEO魏少军

中国AI芯片面临算力墙、内存墙、通信墙的三重制约，东方算芯董事长兼CEO魏少军认为，“软件定义芯片”，正是针对这三重约束给出的底层答案。芯片不应只为某一代算法固定设计，而应让硬件资源能随软件、算法和数据流重新组织。

曦智科技创始人、董事长兼CEO沈亦晨

沈亦晨和曦智科技，瞄准的是AI集群越来越突出的“带宽墙”。当GPU或其他加速器的数量不断增加，计算不再是唯一瓶颈，芯片之间如何高速、低功耗地传输数据，正成为新的约束。曦智科技的光交换、光互连、光计算方案就是用来突破这层约束。

在落地节奏上，沈亦晨给出了清晰的两步走路线。

NPO（近封装光学），是目前最接近大规模部署的方向，光芯片与电芯片共同封装在基板上，互连距离大幅缩短，曦智已在 WAIC 上展示基于 NPO 的硅光芯片以及与交换芯片和 GPU 的场景合作。

CPO（共封装光学），面向更长期的布局，将光芯片与电芯片整合在同一封装内，进一步提升带宽、降低功耗。2026年光跃超节点商用落地，目前已实现数千卡规模的光电混合算力集群部署。而“曦智天枢”光电混合计算加速卡则成为全球首款能运行复杂商业模型的光计算产品。

“我们的愿景是把硅光这条路拓得更宽、更实，让硅光在整个体系里释放出它应有的核心价值，进而解锁前所未有的更大市场空间。”沈亦晨表示。

在《节点AI》看来，无论是 AI 算力平台，还是底层芯片架构创新，抑或是光电混合算力赛道，都指向同一个努力方向：中国 AI 算力要实现自主可控。魏少军的软件定义芯片解决 “造得出” 的硬件量产问题，汪玉的异构算力调度解决 “用起来” 的生态适配问题，沈亦晨的光互连技术解决 “传得快” 的集群传输问题，三者叠加，构成了国产算力从底层芯片到系统集群完整自主化的重要路径。

AI for Science，张林峰：用AI重新定义科学发现

在2026年度AI人物中，深势科技创始人兼首席科学家张林峰所代表的 AI for Science领域，给人们展示了AI赋能科学研究更为广阔的想象空间。

深势科技创始人兼首席科学家张林峰

在2026年度AI人物盛典现场，张林峰表示：“AI for Science，Science for everyone。”为了兑现这一愿景，深势科技以“多尺度建模+机器学习+高性能计算”的新范式，正在为生物医药、新材料、新能源等领域提供新一代微尺度工业设计与仿真平台。

比如，全球首个通用科研智能体 SciMaster 由深势科技与上海交大于2025年正式联合发布。SciMaster 定位为“每个人的专家级科研助手”，能够联动全网公开资源与1.7亿篇科学文献，覆盖科研人员文献调研、实验方案设计、多维度数据分析全科研链路。

《节点AI》认为，张林峰获得年度AI人物的价值在于把计算科学、机器学习与产业软件连接起来，大大缩短相关领域的研发周期，并且能够搭建一条从基础研究到产业应用的完整链路。

结语

这十大人物并不代表中国AI的全部，却精准勾勒出了2026年最关键的变化：AI竞争从单点模型参数竞争，走向全栈落地的竞争。从这十大人物背后的四条战线，《节点AI》针对未来一年，提出五个更硬的问题：

第一，以宇树、银河通用、云深处为代表的具身智能赛道，机器人能否在真实产业环境中持续稳定、低成本地落地“干活”，完成规模化商用闭环？

第二，以MiniMax、面壁智能为代表的大模型赛道，头部模型公司在推动AI平权的同时，能否跑出可持续、可复用的商业化收入？

第三，以雷鸟创新为代表的AI眼镜能否更快推动智能手机的替代周期？

第四，以东⽅算芯、无问芯穹、曦智科技为核心的国产算力底层赛道，全新芯片架构、异构算力调度、光计算等技术组成的国产算力体系，能否真正扛住大规模、高负荷的产业落地部署，完成全链路自主替代？

第五，以深势科技为代表的AI for Science，在智能科研范式下，我国生物医药、新材料和新能源领域的重大创新能否更快、更多？

综上所述，《节点AI》认为，当中国AI产业链正在进入一个必须同时回答技术、制造、成本和交付问题的阶段。谁能把“智能”从实验室带到工厂、药店和普通人手边，谁就将是下一轮产业的super star。

*题图由AI生成