人实在太多了。
高温、雷暴，挡不住；黄牛票，炒上天，却依然一票难求；每一个展馆和论坛人多到爆炸，但没有人因此热情减退。
如果你也在上海世界人工智能大会（WAIC）2026现场，大概会有同一种感受。
我们深入展馆和论坛，大浪淘金出了最核心的十大趋势。
如果你没能肉身前往，或者来不及看完一场又一场发布和展出，欢迎通过我们这份言简意赅的总结，快速了解今年 WAIC 上呈现的趋势。
十大核心趋势：
WAIC 变成中国 AI 世界杯，模型产品合作汇聚一堂
AI 软硬件底子都硬了，展台告别单向演示，看得多玩得多互动更多，停留时长显著拉长
AI Chat 已平常，能干活能交付才是新王道，Show me the Agent！
基座模型进入半决赛，基模生六虎，虎虎已不同
世界模型热辣滚烫，物理 AI 风口之下第一赛道
具身战火烧到供应链上游，机器人量产进入数据和零部件红利期
机器人一年一台阶，生产力强者不挑形态，越人模人样越走情绪价值
国产算力告别单芯片主角，超节点、算网和生态开始定胜负
淘金热里卖铲人终于走上台前，具身基建迎来集体大爆发
40 万人次涌入 WAIC 现场，AI 用户生态优势全球独一无二
趋势一：WAIC 变成中国 AI 世界杯，模型产品合作汇聚一堂
本届 WAIC，展会的 " 发布周期 " 正不断拉长并深度绑定核心展期。
前几年，WAIC 更多被视为前沿技术的集中陈列场；而今年，展台已普遍与产品发布会、战略签约及新功能上线同步。头部 AI 企业正主动将其核心业务的时间表锚定于 7 月的上海。
WAIC 前后，月之暗面发布 2.8 万亿参数的 Kimi K3，商汤首发多模态基座模型 SenseNova-U1 Pro，阶跃星辰则集中展示了 Step AOS、STEPX Neo 及 " 超级 Eva" 等终端生态矩阵……
尽管各家产品切入点各异，但内核多有相似之处：模型迭代、商业化落地的 " 第一公里 " 以及生态伙伴的站台，均集中向 WAIC 这一节点爆发。
这种变化源于 AI 产业落地逻辑的演进。
此前大模型更新多依赖线上单向发布，通过社交媒体和直播完成一轮讨论；如今模型要真正进入产业，必须促成开发者、硬件终端、云服务商及垂直场景客户在同一物理空间内协同。
大会的核心价值已从单纯技术展示，转向促成实质合作与行业横向测试。
因此今年看这场大会，不应仅局限于数新模型，真正的变化在于中国 AI 有了自己的年度排片表。
谁在这里亮出底牌，谁就默认接受现场、行业和市场的共同检验。
趋势二：AI 软硬件底子都硬了，展台告别单向演示，看得多玩得多互动更多，停留时长显著拉长
如果说去年 AI 展最常见的是 " 围观 "，今年能留住人的展台几乎都在让观众随时参与。
无论是机器人互动控制、端侧设备体验，还是创作型应用试玩，原先那种单向的技术演示，如今都被拆解成一个个具体的小任务，用户自己上手指挥体验。
这种趋势在 AI 文娱场景里尤为明显。
不过，文娱生产链路长、工具分散，AI 能力究竟该通过什么形态落地？
现场很多展台告诉我们，硬件是绝对绕不开的一环。
以首次参展的趣丸科技为例，其展台将 AI 音乐、AI 译配、AI 3D 等收束为从灵感到分发的连续闭环。
它展现了清晰的软硬件结合思路，即自研多模态音乐生成大模型 " 天谱乐 "，延伸出对话式创作智能体 Tunee，最后落地为物理载体——全球首款生成式 AI 吉他，打通 " 模型—应用—硬件 " 全链路。
现场体验也围绕此展开。
用户与 Tunee 聊几句即可生成歌曲和 MV，并能在对话中持续修改；拿起 AI 吉他直接生成专属音乐，或哼唱一段旋律，模型几分钟内就能生成可演奏的歌曲，琴身 " 追光 " 同步亮起，手势变化带来即时的声音反馈。
软件降低了创作门槛，硬件则让 AI 真正离开屏幕、进入日常，沉淀为可持续使用的习惯。
从另一个角度来看，此类展台看似游乐场，却能从它们身上看到 AI 应用端最重要的产品命题：
用户留存与否直接取决于系统能否在极短时间内反馈参与感、成就感及可带走的作品。
纵观全场，现如今，AI ToC 产品的竞争逻辑早已超越初期的流量争夺。
同时，模型底层能力再强，若局限于参数比拼与单向问答，与普通人日常仍有距离。
无论展台还是市场，AI 产品都在学怎样留人。产品能否延长体验时长、促成社交分发甚至多语种译配出海变现，并形成次日打开习惯，决定了其能否真正融入生活场景。
体验者也用真实的耐心和操作给产品投票。
趋势三：AI Chat 已平常，能干活能交付才是新王道，Show me the Agent！
" 这个模型有多少参数？"
在今年的 WAIC 上，这个问题依然会被问及，但显然已经不再是人们关注的核心焦点。
更 " 与我相关 "、更务实落地的问题成为了今年人们更为关心的重点，比如它能替我具体干什么？完成这件事需要多久？最后交付出来的东西能不能直接拿来用？
过去两年里，大模型企业往往侧重于展示参数规模、训练方法以及各类跑分成绩。
而走到今年的 H1 馆，Agent（智能体）几乎成了 70% 展商共同展示和探讨的默认话题。
百度将通用智能体 " 百度搭子 " 带到现场，腾讯集中展示了出行、办公、内容等多类智能体，阿里的探讨重点也围绕 Agentic 时代展开。
此外，金山办公推出了面向个人的灵犀专业版和面向组织的 WPS Comate，阶跃星辰则将智能体原生操作系统引入了手机与汽车场景。
在评选出的十个镇馆之宝里，智能体相关应用已经占据了四席。
△图片由 AI 生成
Why？
传统的聊天框擅长回答问题，但真正的任务执行需要调用工具、记忆上下文、不断检查中间结果，最终把整个流程顺畅走完。
前者展示的是模型 " 会说 "，后者则需要拿出 " 做成了 " 的实际成果。可以说，能否完成有效交付，正在成为衡量大模型能力最实在、最有分量的标准。
传统的聊天框并不会完全消失，而是会逐渐退到任务入口的位置。用户只需说出目的，系统就会自行拆解、调用资源并执行，最后把成品交还给用户。
"Show me your Agent" 可以说是今年 WAIC 现场最明确的一句潜台词。
趋势四：基座模型进入半决赛，基模生六虎，虎虎已不同
大模型六小虎是 AI 2.0 时代第一批风云企业。
至 2026 年，核心玩家格局尚存，不过龙归龙虎归虎，战略路径却已彻底出现明显分化。
MiniMax、Kimi 继续在前沿技术突破及开源影响力上胶着竞争，与智谱、DeepSeek 等构成国产基座大模型最密集的竞争梯队。
它们集体步入有互联网巨头玩家字节、腾讯、阿里的基座大模型季后赛。
另一边，其余小虎正精准划定自身业务边界。
阶跃星辰押注终端闭环，将模型与操作系统及智能终端设备整合于同一叙事框架；百川智能则以医疗增强大模型切入，持续深耕医疗垂直场景；零一万物转向企业级决策智能，自称 " 五虎一豹 " 中的 " 金钱豹 "。
BTW，零一万物创始人兼 CEO 李开复博士，是六小虎中唯一一个驻扎展台的一号位。
这种一号位亲自下场的积极姿态，只是展会竞争群像的一面。但物理空间上的在场与否并不是衡量企业行业声量的唯一标准。
智谱、DeepSeek、字节等的缺席与隐身并未削弱观众对其行业影响力的关注。
展会内各类技术研讨，频繁能听到它们的名字。
总体而言，大模型赛道已跨过同质化建设期，行业焦点转向更具现实意义的供需匹配，即企业最适合赋能何种场景及解决何种核心业务。
洗牌期的竞争逻辑尤为严苛——
维持行业地位仍需坚实的基座能力，但能否构建独特的业务护城河与进攻阵地，将直接决定下一轮竞争中的梯队分化。
趋势五：世界模型热辣滚烫，物理 AI 风口之下第一赛道
随着 LLM 范式逐步收敛，物理 AI 正式接棒，成为下一个暗流涌动的混沌之地。
其中，世界模型（World Model）在各大论坛与成果发布中高频现身，堪称继 VLA 之后的又一个兵家必争之地——也是现阶段看来，最有可能通往物理 AGI 的大脑架构。
一时间，各家纷纷亮剑：
它石智航：AWE 3.5
蚂蚁灵波：LingBot-VA 2.0
极佳视界：GigaWorld
……
今年 WAIC 上，世界模型「六小龙」巅峰论坛堪称最受关注的圆桌，也折射出当下中国世界模型研究的真实图景——百家争鸣，莫衷一是。
各行各业都在做世界模型，每一家都坚称自己才是原生的世界模型。然而至今，尚无一项落地成果或 demo 足以杀死比赛，谁也说服不了谁。
用李飞飞的话说：这是当今 AI 领域最重要、也最被滥用的术语之一。
WAIC 现场，大致站成了三派，核心在于对 " 世界 " 的定义——
1、视频派，世界即像素
偏渲染器路线，输出面向人眼，核心评价标准是视觉保真度。WAIC 现场，这条线相对热闹—— demo 直观，观众围得多。
但质疑声也最烈：批评者认为这不过是在蹭物理 AI 的叙事，将像素作为下一个预测 Token，并未触及物理世界的本质。
2、抽象派，世界即潜空间
这条路线比像素派更 Practical，也是 WAIC 的绝对主力，同时亦是 " 混沌 " 最严重的一派，各家对潜空间的定义迥然不同。
另一个问题是：潜空间是黑盒，没有像素输出可供直观评判。 结果便是各家自建自评、标尺缺失。
WorldArena、RoboTwin、Libero ……各家各刷各榜，谁都拿过第一。
3、空间智能派，世界即三维
由李飞飞的 World Labs 命名，也是与 AI 应用转型结合最紧密的一派。众多深耕 3D 资产生成的公司，正加速向这一方向靠拢。
到底谁才是真正的世界模型？
量子位不厌其烦地问了一遍又一遍，至今没能得出一个清晰的答案。
或许，最终的答案，还得看场景里真刀真剑出真英雄。
趋势六：具身战火烧到供应链上游，机器人量产进入数据和零部件红利期
具身智能一年一台阶。
前年是静止展示，去年是动作演示，而今年——大家伙开始真干活了。
从世博展览馆北门进来，有一个叫 " 模登时代 · 伙伴之城 " 的展馆，放眼望去，全是各家机器人在各司其职、埋头猛干：
比如苏度与宁德时代合作的电池产线，四机协同，全程无需人工介入。
背后甚至专门立了一块大屏幕，实时统计这四个 " 打工人 " 的干活 KPI。
二楼的灵初智能则联合长飞集团，切入了光模块生产场景。其方案搭载自研大模型 Psi-R2，具备亚毫米级定位精度与长程任务规划能力，多台机器人协同完成插拔检测、良品判别、真空封装和包装装箱。
效果方面，具身赋能带来了连续作业能力，在作业精度与质量稳定性上均有显著提升。据初步测算，灵初方案可将生产损耗率降低约 10%。
灵初的选择也算是行业里比较有共识的一个趋势：在整体方法论尚未收敛之前，与场景方深度合作，是一条可落地、够稳妥、且长期能积累壁垒的战略选择。场景方不仅提供了梯度优化的方向，更能帮助打造数据闭环。
除了 B 端合作，另一个显著方向是生活场景的展示。
一个比较重要的信号是，生活场景的具身 demo 不再 fancy，但更 practical。
虽然 " 进家庭 " 仍是一个相对遥远的概念，但头部厂商都在展示各自的共性能力—— Pick and Place、收纳、整理书包……这些 demo 比起单纯的表演，确实离落地更近一步。
更重要的是，它们可以与观众实时互动，而不只是按日程表定点表演。
问了不少展台的工作人员，几乎都允许观众伸手干扰，有的甚至接受现场出题。
这也是对模型能力自信的一种体现。
出乎意料的是，这类看似 " 枯燥 " 的纯干活展台，人流量竟然非常可观，不少人举着手机拍个不停。
看来能提供情绪价值的不止舞蹈档，光看机器人干活，也能很舒心。
（doge）
趋势七：机器人一年一台阶，生产力强者不挑形态，越人模人样越走情绪价值
虽然具身落地的场景愈发细分，但同质化依然严重。
比如有一个收纳手机盒的 demo，我在场馆里见到了两次。除了手机盒品牌不一样，光看 demo 本身，实在看不出什么门道。
问了工作人员，讲得也比较抽象——模型怎么想、数据怎么喂——很少落到这个 demo 本身的操作细节差异上。
" 你这机器人有什么不一样？" 正在成为具身公司的新命题。
这个问题若要深入到数据菜谱、模型路线或场景选择，可以发散出无数评测维度。但有一个相对粗暴却直观的划分方式，可供参考——
强者不追求人形，越 " 人模人样 " 越没核心技术。
最直观的信号是：今年，机器人 " 瘸 " 了。
但凡是真干活的场景，轮式底盘几乎是必选项。双足在工厂这类标准化环境里，实在没什么应用空间，徒增成本。
现阶段的家用场景同样用不上双足。毕竟，不是谁家里都有楼梯。
作为少有的直接面向 C 端用户的机器人，专做家庭的未来不远机器人便验证了这个观点：轮式底盘、没有灵巧手，但依托从用户需求本身出发的全栈自研以及新一代家庭具身大脑，已能覆盖基础家务，儿童陪伴，老人陪护，宠物照顾等场景。
目前，他们已落地进入 500 多个家庭，是最早进入真实家庭环境并实现商业化使用的机器人公司。WAIC 现场更是火爆—— 3000 元 / 月的租赁价格，开展首日展位上的 8 台便被一抢而空，后续订单排到了 8 月中旬。
也难怪，这小家伙堪称 " 劳模 "：一天叠了约 500 件衣服、开了 500 瓶可乐，还得陪人类下棋……光是看着，都替它觉得累。
虽然没有跳舞，没有打拳，但是现场未来不远机器人的展位上始终围满了人，机器人们非常落地且丝滑的干活场景也刷屏了社交媒体。" 能干活 "，才是最硬核的说服力，不需要太多营销话术。
这也是具身智能赛道群雄逐鹿的新方向——各家都在锚定自己的场景深耕。外形只是 " 术 "，大脑与本体的协同，正在被打包成一个不可分割的整体。
现阶段还在坚持用人形展示的，基本服务于情绪价值场景，教育、陪伴、吹拉弹唱。
灵巧手则另当别论。作为人形部件，它目前仍是各头部厂商坚定投入的方向。通用性确实远高于夹爪，数据映射也更自然。
至于仿生方向，处境有些尴尬。干活比不过轮足组合，提供的情绪价值又受限于恐怖谷效应，效果并不理想。
甚至有朋友输出暴论：仿生就是套了个皮套，跟具身智能没有任何关系。
趋势八：国产算力告别单芯片主角，超节点、算网和生态开始定胜负
2026 WAIC 现场，具身智能基础设施（Infra）正在集中展现中国生态的厚度与纵深。
首先是供应链的集体亮相。
去年 WAIC 上，机器人本体是绝对的 C 位，但鲜少有人关注丝杠、减速器、编码器这些核心组件的名字。今年，上游核心供应商的参展占比明显抬升——电机、关节模组、力矩传感器……整条零部件链路都能在展馆内点对点找齐。
这类公司过去只存在于招股书的供应商章节里，藏在本体厂商的二供、三供名单中，如今终于从幕后走到台前。
本质原因在于：本体厂商的硬件方案正在收敛，差异化竞争的焦点开始转向——谁能把零部件成本打下来、把平均无故障时间（MTBF）拉上去。在这个阶段，" 铲子商 " 反而比 " 淘金者 " 更具定价权。
不过，头部厂商仍然有一个高度共识：自研本体不可替代。 想要打造 SOTA 级别的具身模型，本体始终是这场竞赛中的关键变量——它是整个具身训练系统化过程中不可缺失的一环，能够帮助创业公司更快地完成迭代闭环。
其次是数据的重要性跃迁。
2026 年，被行业反复称为 " 具身数据元年 "。
有一个广为流传的比喻：如果互联网数据是一栋房子，智驾数据是房子里的一张桌子，那么具身数据就是桌面上的一粒黄豆。
在数据量级方面，各家厂商的数据标准尚未统一，难以给出清晰的横向对比。但行业内比较有共识的判断是：训练通用具身模型至少需要千万小时级别的数据，目前各家也在向百万小时量级迈进。
在此背景下，数据 Infra 也开始成为今年 WAIC 的主角。 同样可以按照 " 数据金字塔 " 分为三个层级来看：
1、真机路线
京东，发动了最多 60 万人参与的 " 人类史上最大规模数据采集 " 计划，两年目标为：1000 万小时人类真实场景视频 + 100 万小时机器人本体数据，强调 " 采—训—场景验证 " 的端到端闭环。
2、仿真路线
光轮智能，提供仿真环境中机器人训练所必需的 3D 资产，专注于构建 " 数据—仿真—评测—部署 " 的底层基础设施，用虚拟世界弥补真实数据的不足。
3、穿戴路线
这条路线与硬件耦合更为紧密，解决方案通常会与数采手套等设备打包，堪称 " 卖铲人中的卖铲人 "。它石、戴盟、千觉等公司在模型布局外，也积极打造各自的数采硬件体系。
此外，还有一个比较有意思的跨界：强脑科技（BrainCo）推出的脑控机器人训练平台，人类通过脑电信号直接指挥机器人动作，可能会是数据采集的一条全新路径。
当然，Infra 逐渐浮上水面，也是被今年 WAIC" 干活 " 这一主题倒逼出来的必然结果。中国具身智能的发展，需要整个生态的协同力量。
这次，我们不再仅仅跟着英伟达走。
趋势九：淘金热里卖铲人终于走上台前，具身基建迎来集体大爆发
AI 基建单独撑起了 WAIC 的 H2 展馆，这直接反映了国产算力基建的规模优势与生态成熟度。
随着大模型参数从千亿级别向万亿级别跨越，十万卡规模算力集群已然成为新一代 AI 基础设施的准入底线。
本届展会汇聚了众多主流算力厂商，各类高密度算力设备成为焦点。
华为展示 1024 卡 SuperPoD 真机，中科曙光推出十万卡 AI 超集群；东方算芯、阿里、中兴、沐曦等企业，则集中展出以低时延、高集成度为核心的超节点产品。
各家技术路线也各有侧重。
过去谈国产算力，焦点多在单颗芯片峰值；但单纯堆卡不等于提速，通信、调度和软件适配的短板会吃掉规模红利。
讨论已转向让成百上千张卡通过高速互联和系统软件协同。
可以说，AI 步入深水区后，国产算力的竞争已进入系统工程阶段。
与此同时，硬件集群的协同只是基础，算力要发挥更大效用，还需跨地域的算网调度。
中国工程院院士高文在 " 未来计算 · 未来算力 " 论坛透露，中国算力网第一阶段已完成七成，全国 70% 算力资源已纳入实时更新的统一数据库；企业调用算力将趋近云服务模式，系统按训练、时延和成本需求自动匹配资源。
算力，正从固定资产变为可调度的公共能力。
顺着这一逻辑，算力的衡量标准也在回归商业本质，商汤提出用 TPW（每瓦电力产出的 Token 量）衡量数据中心价值，表明 AI 基建已开始按实际产出算账。
此外，硬件集群要跑起来绕不过生态这道门槛。
单就华为 CANN 开源社区，就已上线 67 个项目、1244 万行代码，月活开发者突破 3500。
底层指标依然关键，但商业价值最终取决于开发者能否平滑迁移、客户能否以可接受成本持续使用。
超节点、算网与生态三者交织，共同重构了国产算力的竞争维度。
在这场系统级较量中，谁能把硬件集群、调度网络与软件栈封装为稳定、低成本的基础设施服务，谁就拿到了下一轮 AI 基建的入场券。
趋势十：40 万人次涌入 WAIC 现场，AI 用户生态优势全球独一无二
具身智能参展商从去年的 80 余家飙升至 200 余家，场馆里的 " 铁疙瘩 " 越来越多，甚至机器人本身都开始长得越来越 " 不像人 "。
但与此同时，WAIC 的观展 " 人 " 数也在以更陡峭的曲线攀升。
官方成绩单显示，刚刚闭幕的 WAIC 再创历史新高——线下参观人次突破万，较 2025 年同比增长 14.3%。
AI 行业的泡沫究竟会不会破？什么时候破？
答案没人知道，也越来越少有人去关注这些问题。
毕竟，至少走到今天，AI 依然是最炙手可热的话题。依然有人做，有人用，有人关注。
而人，始终是 AI 发展最宝贵的资源。
一个前沿科技行业展会，黄牛票炒上天，展馆人潮汹涌，小朋友被家长带来当科技馆逛……高温雷暴都挡不住。
这种热情，是中国 AI 向前走——
最核心的力量。
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