直击WAIC｜手掌大小设备驱动千亿模型，AI告别内卷迈向实体落地

7月18日，2026世界人工智能大会（WAIC）持续升温，随着周末的来临，展馆内人潮涌动，迎来了参观高峰。《徽声在线》记者实地探访发现，往届占据中心位置的大模型参数对比墙已不见踪影，取而代之的是正在运作的智能机械臂、实时更新的能耗数据展示屏，以及供观众亲身体验的民生类人工智能（AI）应用终端。

显而易见，AI产业正经历着从“数字世界的模型比拼”到“实体场景的价值实现”的深刻转变。从底层算力支撑、智能调度系统，到中层行业模型与智能体构建平台，再到终端的具身机器人、民生服务AI、产业赋能解决方案，一个完整的落地应用链条正在逐步形成。

安永大中华区人工智能与数据咨询服务主管合伙人陈剑光在接受记者采访时指出，AI行业正步入加速整合阶段，但这并非简单的“大规模并购潮”，而是更多地表现为围绕核心能力的战略性整合。他表示：“过去两年，AI行业经历了资本的快速涌入，众多企业围绕模型、算法及应用进行了广泛布局。随着行业进入商业化验证阶段，市场的关注点正从技术数量转向业务价值。”

WAIC展馆内人潮如织 图片来源：徽声在线记者 张梓桐 摄

民生应用：从展台趣味互动到基层医疗实践

从底层算力的革新到民生场景的广泛覆盖，再到多产业的深度赋能，本届WAIC所展现的竞争格局已愈发清晰：技术、算力、场景、数据的闭环能力，正成为企业脱颖而出的关键要素。

北电数智的展台前人头攒动，其最受欢迎的Agent（智能体）MBTI（一套全球知名的人格测评工具）趣味测试前排起了长队。通过回答8个问题，参与者即可获得专属的Agent角色卡片，如“探索小助手”、“灵感加速器”等标签，让抽象的智能体变得触手可及。然而，在这热闹的背后，更值得关注的是其城市AI服务底座的构建理念。

以医疗民生为例，记者在展区发现了一套AI家医助手的演示系统。该系统能够自动解读居民的体检指标，生成健康建议，并辅助医生梳理诊疗思路。据展区工作人员介绍，在AI介入之前，基层医生的主要精力被大量基础信息整理和无效咨询所占据，而核心诊疗需求却往往被忽视。如今，借助AI技术，单名在线医护人员能够支撑5000名至8000名居民的日常健康管理，咨询应答率超过99%，响应时间也缩短至一小时内。

从趣味测试到基层诊室，参展企业的展示逻辑揭示了一条产业规律：AI的民生价值不在于技术本身的复杂程度，而在于能否真正嵌入实际工作流程并带来可量化的效率提升。

如果说民生场景解决的是“AI能服务谁”的问题，那么产业赋能层则回答的是“AI能改变什么”的命题。

施耐德电气的展台提供了一个物理系统的解决方案。记者了解到，针对数据中心高耗能的问题，其全栈AI节能方案通过数字孪生仿真和智能负载调控，实现了算力与电力的精准匹配。EcoStruxure IMDC解决方案已在秦能科技大同超级能源综合体算力园区落地，构建了“算电协同”的标杆案例。在工业领域，电力管理原生智能体实现了设备的智能诊断和主动维护，化工行业全生命周期AI方案则助力企业实现了“安稳长满优”的运行，最高节能增效超过15%。

衔远科技则指向了另一个维度的重构——企业组织本身。

“AI竞争的第一阶段是模型能力的比拼，第二阶段是Agent应用的竞争。接下来的竞争将更为关键，且正在转向企业能否将AI转化为自身的智能引擎。”衔远科技现场工作人员向记者表示，AI发展的正确路径是在充分泛化的基础上，具备对任何领域的深度专业化能力。

在今年WAIC上，衔远科技Leadeep AI领衔者全矩阵产品首创了AI原生组织构建模式，展示了ME数字分身、WE专家智团、MA组织进化引擎三层智能体系。据介绍，ME数字分身能够无感沉淀企业经营数据，WE专家智团可搭建虚拟专家团队覆盖全经营场景，MA组织进化引擎则可自主优化业务SOP（标准作业程序）、淘汰无效流程。该方案已落地超过1000家企业，适配金融、制造等高合规行业。

从能源系统到企业组织，AI的渗透正在从“工具层”向“架构层”深入。当内地AI产业的技术迭代与场景落地形成内循环时，向外拓展的需求也随之浮现。

香港数码港连续第四年组团参展，今年率领6家本地科创企业亮相香港馆。香港数码港行政总裁郑松岩博士在接受记者采访时表示，依托全港最大的AI超算中心，数码港持续推动“产业AI化、AI产业化”，并借助香港“超级联系人”的优势，助力内地与香港科创企业“拼船出海”。目前，数码港已汇聚超过500家AI及数据科学企业。

陈剑光告诉记者，从目前阶段来看，国内大模型产业正从“技术能力验证期”迈入“商业模式探索期”。

“我们认为，行业尚未完全跑通规模化、可持续盈利的成熟模式，但已经出现了一些积极信号：越来越多企业开始从单纯采购模型能力，转向围绕业务场景、流程重构和智能化运营寻求实际价值。”陈剑光表示，“当前最大的挑战，不是模型能力本身，而是如何将AI能力转化为可复制、可规模化的商业价值。”

底层革新：当算力以“Token”为单位重新组织

仅手掌大小的Agent Computer（智能体电脑）便能驱动千亿参数大模型；24小时在线的本地“桌面AI助理”能够一句话自动生成PPT；全息交互个人终端可以实时进行画面渲染，驱动一个可以持续对话的数字人……记者在后摩智能展台看到了多款M50 Inside创新AI终端，它们让大模型从云端真正走向本地，使端侧智能变得触手可及。

搭载后摩智能芯片的联想AI主机P7能够驱动千亿参数大模型 图片来源：徽声在线记者 张梓桐 摄

随着大模型从云端全面向端侧迁移，端侧AI迎来了爆发式增长。各类终端设备逐步具备了自主记忆、智能检索、逻辑推演、自主任务执行的全流程能力。行业普遍将2026年定义为端侧AI元年，AI PC（人工智能电脑）、智能服务机器人、边缘智能终端等产品正加速落地商用场景。

当前，大模型参数规模持续扩大，但终端设备的体积、电池功耗、散热空间均存在刚性限制。算力、功耗、延时、部署等约束已成为大模型规模化落地端侧的核心瓶颈，也使得高算力、低功耗、易部署的大模型端边AI芯片成为产业刚需。

后摩智能现场工作人员向记者介绍，针对行业痛点，后摩智能M50芯片依托存算一体架构，在10W功耗下实现了160 TOPS的单芯片算力，可流畅运行30B至120B参数量级的大模型。M50彻底突破了终端算力的桎梏，在有限电池容量与散热条件下，充分满足了端侧复杂的记忆存储、智能检索、逻辑推演等AI任务需求。即便在多并发推理的高负载场景下，也能全程保障低延迟、高稳定运行。

此外，在本届WAIC上，“Token（词元）工厂”成为多家企业共同关注的算力运营新范式，但实现路径各有侧重。

技术落地产业、赋能实体经济，是AI产业化发展的核心要义。记者在港交所上市企业范式智能展台观察到，公司今年的核心逻辑是“全栈覆盖”。

公司HAMi项目作为云原生计算基金会（CNCF）开源孵化的标杆项目，推动了异构算力统一调度的标准化；ModelHub XC则瞄准了国产算力适配，降低了中小企业的部署门槛。此外，范式还首次展出了搭载PhanthyMotus通用具身Agent框架的机器人，实景演示了类人感知与自主决策流程。同步开放的PhanthyMovie影视制作平台，则将AI能力延伸至了内容创作全链路。

如果说范式智能在做“广”，那么PPIO（派欧云）则在“深”上做足了文章。在同期举办的媒体沟通会上，PPIO正式发布了Agentic Cloud定位与智能模型网关。PPIO联合创始人兼CEO（首席执行官）姚欣提出了一个值得深思的公式：“Agent生产力=Token智能密度×Agent Loop时长。”

这意味着，衡量AI生产力的标准正在从“单次推理质量”转向“持续任务完成度”。前者决定了AI能做多好，后者则决定了AI能做多久。

针对行业普遍存在的单模型适配性差、推理成本高的问题，PPIO智能模型网关通过多专家模型交叉验证、智能任务分流、上下文压缩复用等技术手段，实现了“高质低价”。

现场数据显示，该网关可将AI智能水平提升20%，整体成本降低50%至60%。融合多模型推理后的性能可对标国际顶级模型，而成本仅为其七分之一。截至2026年6月，PPIO日均Token调用量超过1.2万亿，同比增长超8倍。

“过去的云计算为人服务，而Agentic Cloud则为AI自主运行而生。”姚欣表示。这一判断或许解释了为何算力厂商今年集体转向——其服务的对象正在从“使用AI的人”变成“AI本身”。

在陈剑光看来，未来资本市场评价AI企业，将主要看三个标准。首先看商业化落地能力，即AI企业是否能够将技术能力转化为可持续收入，是否能够在真实业务场景中降低成本、提升效率，这是估值的核心基础。

其次看产业场景和数据壁垒。“未来竞争将不仅仅是模型之间的竞争，而是模型能力、行业知识、企业数据和业务流程结合能力的竞争。真正有长期价值的企业，是能够深入产业、解决行业痛点的企业。”陈剑光表示。

最后看规模化价值创造能力。资本市场将越来越关注AI应用带来的实际回报，包括收入增长、生产效率提升、客户价值提升以及盈利能力，而不是单纯关注技术参数和市场热度。

2026年，AI产业似乎正站在一个关键节点上。从民生普惠到工业硬核，从底层算力到组织进化，全产业链正在完成从“数字虚拟”到“实体落地”的跃迁。但跃迁之后，真正的考验或许才刚刚开始——当概念演示的泡沫被挤干，AI能否在日复一日的真实场景中持续创造价值，将决定这个产业周期的长度与厚度。