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2026外滩大会观察:AI新经济进入冷思考,具身智能开始“挤泡沫”

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来源:市场资讯

(来源:第一财经资讯)

“25%。”

当蚂蚁集团CEO韩歆毅、万事达卡首席产品官Jorn Lambert、OPPO高级副总裁刘作虎和阿里巴巴集团首席科学家周靖人坐在一起,支付、卡组织、智能终端和大模型——Agent交易链条上的关键“基础设施”几乎到齐了。

但四个人中,真正用Agent完成过交易的有多少?答案是只有韩歆毅一个人。他笑着说:“25%了,可以了。”

2026 Inclusion·外滩大会在上海举行,今年的大会主题是“共创AI新经济”,技术之外,AI如何影响了普通人的生活是值得关注的一条隐线。当AI进一步接受真实世界的检验时,记者从本届外滩大会看到,一些创新的应用和突破仍在发生,也有一些过去的乐观被校准,“AI新经济”成为一道既需要活力,也需要冷思考的命题。

从场景跑通到落地经济

韩歆毅完成的那笔Agent交易并不复杂。上周,他让蚂蚁阿福购买了坚果、海苔等健康零食,在淘宝闪购下单,花了40多元。

其余三人也在以其他形式使用着AI,周靖人逐渐开始跟模型、Agent进行各种讨论,让AI帮助他做一些决定;刘作虎用Agent自动收取过蚂蚁森林的能量;Jorn Lambert已经大量使用AI发现商品和服务,但还没有真正从“发现”走到“支付”。

“原因不是我不想这么做,而是整个行业的规则、流程、基础设施都是为电子商务时代设计的。我们要改造这套体系、建立新的原则和标准,才能让像我这样的消费者信任、使用智能体支付。”Jorn Lambert表示。

改变正在发生。步入本届外滩大会的展馆,记者发现,更多智能体服务在覆盖旧的生活场景。便利店里,美宜佳展位的咖啡已经可以通过生活服务智能体点单,用户打开支付宝,右滑后对着超级服务智能体“阿宝”说一句“帮我点一杯BeCoCo咖啡”,智能体就能识别点单需求并完成AI支付下单;在健身、打车、家政服务等场景,蚂蚁阿宝完成了上万项服务的AI化适配,更多解决智能体安全、可信问题的技术也在被推出。

不过,场景的“跑通”与嵌入更多普通人生活之间仍有差距,韩歆毅坦言,去年第四季度,行业对Agentic Commerce(智能体商业)的判断非常乐观,普遍预计其将快速增长,但今年的实际落地速度明显慢于预期。

技术迈过了智能体能够完成支付的第一步,但如何让它更好用、吸引更多人用的现实课题,正在推动着支付宝等厂商主动迈入推动智能体供给生态繁荣、安全标准确立,以及模型和Agent系统获得更完整上下文等长期挑战中。

这种来自真实世界的检验并不只发生在智能体商业。本届外滩大会上,当讨论深入到“AI新经济”,产业界对AI硬件、具身智能等领域的思考也在变得更加冷静,除了技术能做到什么,产业界也开始追问用户是否需要、商业能否成立,以及生态是否已经准备好。

洛图科技监测数据显示,今年7月京东、天猫、抖音三大平台智能眼镜销量7.4万台,同比下滑15.3%。谈及智能眼镜等AI硬件的热度回调,峰瑞资本副总裁颜黔杭表示,他看待AI硬件时还是倾向于按照传统消费电子的逻辑去看:它解决了什么样的问题,受众群体有多大,未来是否能够持续增长或者形成一个品牌?他仍然长期看好这个赛道方向,但也认为智能眼镜今天并没有创造特别新的交互方式,视觉交互还很浅。

并非引入了AI或新技术就能够让一个新品类获得巨大的突破,最终还是消费者体验说了算。颜黔杭表示,AI硬件产品如果没有长期的使用价值,消费者尝鲜后会快速回落,而从供应链的成熟去推动新交互范式,创造长期的新需求,可能产生巨大的机会。


具身智能热议行业泡沫

如何给具身智能产业“挤泡沫”,也是本届外滩大会的热点话题。有参会嘉宾把具身智能产业称作目前科技界最极致的矛盾体,一端承载了人们对物理AGI宏大愿景的期盼,另一端是仍处早期的技术与商业现实。置身二者之间,产业界开始更多思考自己的坐标。

在外滩大会现场,超过40家具身智能厂商集中亮相,越来越多机器人既能跳舞、弹琴,也展示出能在药房分拣等产业和生活场景里 “真干活”的能力。

但谈到具身智能PoC(概念验证),苏度科技联创兼CEO韩铮直言,假设机器人需要完成100种任务,大众可能只接受机器人在1-5种任务中的可靠性为80%左右,剩下95%的任务中,人们需要机器人有接近100%的成功率。而目前机器人开始尝试落地的现实是,可能只在5%-10%的任务中能做到接近100%的可靠性,接下来的迭代也许在几年时间内可以达到80%,但追求100%需要非常长的时间。他表示,在很长的时间内,他会放弃掉“跨本体泛化”等更远的目标,先解决某些场景之下的高可靠。

大晓机器人创始人兼董事长王晓刚则提到,行业当前的焦虑,一部分来自市场此前对发展速度的较高预期,而模型和场景落地的实质性突破仍在等待出现。

“我感觉,我们处在黎明的前期。”王晓刚表示,相比去年更多依赖真机数据、VLA和小模型路线,今年随着以人为中心的Ego数据、世界模型的加入,已经开始看到Scaling Law(规模定律)的展现。他认为,具身智能与垂直行业结合紧密,未来仍会有较强的多样性。目前数据、零部件、模型、本体和场景等环节相对分散,未来不同类型的公司可能进一步重新组合。

具身智能的快速发展与行业仍处早期并不冲突。从投资人的视角出发,中科创星执行董事王超观察到,过去三年,具身智能已经出现四波创业者,第一波是宇树、云深处等做机械或运动控制背景的团队;第二波是AI背景团队;第三波是智驾背景团队,今年年初算第四波,做世界模型的人下场了。尽管创业三年,但具身智能的训练范式与数据都还没有准备成熟。

九合创投投资总监赵福珩则提到,具身智能行业目前的泡沫有两类,一类是市场预期机器人未来能解决大量人类劳动,这个市场盘子足够大,如果最终没有解决,那么此时此刻行业就处在一个泡沫里;一类是资本预期未来中国会有100家领先的具身公司,但或许最后“10家以内”才是比较符合规律的商业结果。前一种泡沫仍要等待技术验证,后一种关于公司数量的泡沫一定程度上已经客观存在。

不过,挤泡沫并不意味着产业界转向悲观。多位投资人和创业者仍然认为,具身智能能够形成足够大的产业,值得持续投资布局,甚至行业目前整体的资金量仍是偏少的。现阶段“降低预期”的声音背后,是产业界开始把长期乐观与短期现实分开讨论。

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