文｜魏琳华
编｜王一粟
“人已经多到炸馆，逛展堪比庙会。”
2025年，WAIC的火爆程度已经不用多说：闲鱼上炒到2000元一张的门票；现场随处可见的老外；各个展区被人流挤得水泄不通......
光是外围的火爆就已经说明——今年，AI大模型在应用上已经势如破竹。
前所未有的参展产品数量，是AI应用遍地开花的佐证：创纪录的800家企业参展，带来3000余产品及100+首发新品参展，涵盖40+大模型、50+AI终端产品、60+智能机器人，和去年相比，产品数量整整翻了一番，不少观众散会纷纷戏称“逛到断腿”。
在一个展区中，你能看到各个品类下不同厂商演绎的多种玩法：机器人1：1复刻人类动作、给人类调酒、搬东西；Agent写代码、作文、当理财助手；AI+教育不仅有AI学习机、还搬上了AI黑板......
比起看得见摸不着的Agent“数字员工”，能看到实体的智能机器人成为了会场的“顶流”。
H3展馆中，大片机器人“整活”的场景相当壮观：和真人对打的宇树机器人、练习摞百事可乐的智元机器人、魔法原子的机器狗绕着场馆跑来跑去......
除了面向C端用户的产品爆发，在B端，AI也已经在企业中应用起来。
“就在我们公司内部，员工每天需要写很多代码，做很多研究型实验，这里边大概有 70% 的代码是 AI 来写，90% 数据分析是靠 AI 来做。”在MiniMax CEO闫俊杰的分享中，Agent构建的智能系统已经真正帮上了员工的忙。
随着年初大模型进入深度推理阶段，性能进入高可用的程度，加上训练和推理成本进一步降低。经过三年的一路狂奔，厂商们终于高调地秀起了肌肉。
推理模型的“爆发年”
从模仿学习到强化学习，大模型已经进化到2.0时代。
以OpenAI的o1模型为分水岭，2025年成了推理模型的“爆发年”。区别于以往靠大量监督数据提升性能，通过RL（强化学习）算法的训练模式，让大模型的能力迈上新一个阶段。
由此，文字、视觉、多模态等领域，叠加推理能力成了国内大模型公司上半年角逐的重点。
在WAIC大会上，“大模型新五强”之一阶跃星辰就在会上发布了自家原生多模态推理模型Step-3，在开源梯队中达到SOTA；商汤同样在论坛中发布日日新V6.5多模态基座大模型，强调强推理、高效率和智能体三大优化。
大方向转向强化学习的基础上，一个明显的趋势是，训练和推理的成本在上半年进一步降低。通过使用新模型架构的优化、训练算法的进步以及软硬件协同的算力效率提升，大模型们开始比肩DeepSeek，给出更便宜的训练和推理成本。
闫俊杰给出了一个更为乐观的判断，认为在接下来一两年之内，最好模型的推理成本可能还能再降低一个数量级。
再从应用方向来看，出于商业化落地考虑，绝大部分模型不会再去做上万的参数，同时向着商业化路线的应用要求考虑。
以视频生成来说，生数科技CEO骆怡航认为，目前整个视频生成还有进一步优化空间，他总结为“好快省”。
“首先一致性还需要提升，然后在生成的速度上还需要加快，第三是，在视频生成的成本上还要大幅降低。”骆怡航说。
对应到落地产品上，几家视频模型产品不约而同地贴合专业赛道的制作方向做优化。生数科技旗下的产品Vidu 7月发布的Vidu Q1 参考生视频功能，改变传统视频制作流程和AI图生视频流程，仅需上传人物、道具、场景等参考图，即可直接生成一段视频，完全省去了分镜制作的环节，并且参考生支持7个主体一致不变形；快手可灵AI则在会议期间发布“灵动画布”，把AI辅助和多人协作放到了一块无限大的工作界面中。
另外，AI公司们也开始围绕着两个业内更加关注的产品落地——Agent和具身智能，为其打造专属能力匹配的模型。
从智能体的发展来看，今年上半年涌现出一些为Agent“量身定做”的模型，比如更匹配上下文理解的超长文本模型、优化Agent“视力”的视觉推理模型。再有，随着具身智能的火爆，为机器人打磨“视觉”和“大脑”的任务也落在了大模型公司们的身上。在商汤、科大讯飞、阶跃星辰等公司的展台，也有机器人在站台表演。
最火热的落地：Agent、具身智能
当大模型能力突破到一定阶段，应用也随之爆发。
阶跃星辰创始人、CEO姜大昕表示：“从Step 1到Step 2两代基模的快速迭代，促使我们深入思考什么才是最适合应用的模型。随着大模型进入到强化学习发展阶段，新一代推理模型成为主流，模型性能的提升固然显著，但这是否完全等同于模型价值？面对这一产业之问，我们必须回归客户需求，立足真实应用场景，探索模型创新落地的可行路径。”
在WAIC现场，Agent和具身智能成了会场中最热门的两个赛道。多模态能力和推理能力的提升，让Agent和具身智能装上了“眼睛”和“大脑”。
Agent，几乎出现在各个展台中：
面向C端用户，有少量通用Agent和多种面向细分场景的垂类Agent。比如百度的GenFlow 2.0支持多个智能体协作，阶跃星辰的Agent则装到了智能手机端上，搭载AI拍照问、AI助手等功能；刚上新全栈功能的MiniMax Agent，能让用户在几分钟做个网页出来。
在智能硬件端，Agent也开始接管起人的生活体验。美的高端定位AI科技家电品牌COLMO落地应用了行业首个适配家电家居全场景的AI Agent智能体——COLMO AI管家，通过“多维感知-自主学习-推理规划-决策执行”，提升智能家居对场景的理解能力。
做To B生意的软硬件厂商，智能体成为企业帮助客户增量提效的落地手段。除了在软件端应用，软硬件协同的厂商也在AI平台中植入智能体服务。在DeepSeek一体机展台，光锥智能就见到了政务/医疗等领域的Agent，作为其软件服务端的新产品能力。
在上半年的进展中，一个明显的趋势是，AI Agent从打辅助的定位，已经开始过渡到自主驱动任务完成的阶段。
以亚马逊云科技发布的编程智能体Kiro为例，它的Spider模式，在Agent执行任务的需求-计划-执行过程中，AI已经能在每个环节中提供助力。Kiro技术专家举了个例子，比如，当用户给出一句话需求后，AI会根据需求创建更为详细的PrD（产品需求文档），把各种隐性的需求挖掘出来，确保AI能够精准执行任务，做出可交付的产品。
在企业内部，多智能体的运转协作已经初见成效。
谈及大模型在工厂内部的落地，美的集团副总裁兼CDO张小懿告诉光锥智能，目前已经看到了工厂用大模型的能力在进行工厂的运营改进，在3-4个月的尝试中，目前靠智能体已经能帮助产品实现品质和效率上的提升。
“在美的洗衣机荆州工厂，我们已经上线了14个智能体，这14个智能体能够互相关联起来运行，”张小懿说。过往，这些数据全都需要人和人直接沟通协作，寻找问题根源。但交给智能体后，它自己就会找当时的参数情况、设备、产线和具体型号，再判断出大致的结果。
“把控品质的智能体，它能够把相关数据全部回流到其中，实时判断情况，当发现品质波动，它反过来会影响到负责产品设备维护的智能体和设备工艺智能体。”张小懿说。
纵观下来，Agent市场在半年的搭建过后，在和企业磨合试验的过程中，暴露出一些技术上亟待完善的工作。
有Agent平台工作人员告诉光锥智能，目前开发者们更关注长时记忆和MCP的生态扩充，前者决定了让Agent能够在需要长久记忆的场景保留上下文信息，而针对一些即时场景，则需要及时将信息清理，避免无谓的成本浪费；MCP的扩充让Agent有更多工具可供调用。
同样靠大模型武装“大小脑”的具身智能，成为了这次展会品类数量最多的一个。
以具身智能的头部来说，其主要包含大脑、小脑两个部分。以主流的“大小脑”分层架构来说，其中多模态大模型作为“大脑”，负责感知、理解和规划；再由多个小模型结合运动控制算法组成“小脑”，负责运动控制和动作生成。
不过，对于产品百花齐放、融资热切的具身智能赛道来说，一切还处在开始阶段，距离实际场景来说，还离落地太远。
其中发生在机器人赛道的一个问题是，今年，软硬件拉开的差距更大了。
和云深处合作布局安防机器人赛道，康迪机器人技术总监崔广章对光锥智能表示，目前，硬件与软件之间的代差还在加大。软件已经进入了验证到量产的过程，但硬件还没有达到，在功能、稳定性和成本表现上还差了一些。
目前，面向工业的机器人的软硬件水平，已经可以满足在特定工业场景下的一些任务。康迪科技和云深处合作的机器狗将销向北美，用于北美仓库的安防巡检场景。
犹如去年徘徊的大模型落地，这两条赛道还需要更多的摸索和模型能力的进化支撑。
加速落地
“AI大模型的发展，从人工智能第四次浪潮的元年2022年开始，各路英豪都在一路狂奔。”科大讯飞副总裁李翔说。
在大模型技术上线不断被拓宽的过程中，AI+大模型也在重构产业智能的生态。在B端，通过AI挖掘数据和产业互联网的价值，大模型和智能体逐渐承担起更多提升收入、降低成本的任务。
“市面上的开源大模型很多，但它们都是独立的个体”，做AI+工业互联网的卡奥斯化工行业总经理康健告诉光锥智能，“无论是垂类小模型还是行业模型，散点的价值还是有限的。”
以化工大模型为例，卡奥斯没有选择上来就做模型，而是搭了一个工业互联网平台，把三个城市的所有集团和二级单位的业务和数据拉通，再进行数据收集和治理。在这个基础上，大模型和智能体，就有了业务的需求拉动及数据的支撑。
康健举了个例子，以延长石油为例，生产经营智能体及市场产品价格预测智能体的协同应用，会根据产业链上的实时情况调整生产策略。根据成品油及化工品的价格及收益情况，调整生产计划及各自产能，让集团产业链价值最大化。
“没有业务及数据的互连，它拉通不了全产业链和全价值链，就不能把用户本身和供应商连起来，如果不连起来，智能体的价值就无法最大化。”康健说，“用单场景模型，你一年可能省10万，如果基于我们的全产业链大模型进行智能优化，可能全年的价值是一个亿”。
比起去年清一水但稍显苍白的行业客服、对话助手，通过深度结合行业数据，AI今年在各行各业跑出了一些更具行业针对性的新功能，展现出更为成熟和实用的应用前景。
在AI+医疗行业中，大模型公司通过和医院合作，在数据训练的基础上，一些有应用价值的功能开始陆续落地。阿里在展示台放了一个AI CT扫描的功能，基于其通用多模态医疗大模型，模型能够根据病人的医学影像自动生成详细的诊断报告，辅助医生做判断。
模型的能力决定应用的上限，今年同理。其中一个明显的节点就是推理模型DeepSeek-R1为代表的各个推理模型发布，进一步提升了AI在行业中的应用能力。
以教育行业为例，以DeepSeek为代表的推理大模型能力突破，在AI教育方面找到了对应的应用场景。
“通常来讲，家长对于AI教育有很多顾虑，比如担心直接抄答案、误导学生，但是今年最大的一个利好就是DeepSeek的出现。”学而思学习机AI产品负责人李通说。“只有当家长自己试过大模型，并且认可了能力，他才会愿意让自己的孩子也试一试。”
李通提及，编程和解题是基座大模型过去一段时间提升较为明显的能力。对于纯文本数学题，大模型能在完全没见过的情况下，做到92%的准确率。在解题率提升的基础上，今年AI在大模型一对一讲题这个场景，在过去的这段时间里面出现明显的突破。
从“炫技”到“实干”，AI大模型正破冰行业深水区。随着AI能力的进一步突破，冰山之下蕴藏的价值，才会慢慢展现全貌。
原文标题 : 人在WAIC，和大模型一起“狂奔”
（来源：维科网）
相关推荐
-
国产存储巨头，拟投资349亿元扩产
9月28日晚间，长鑫科技发了一则重要公告，大体内容是在当天董事会上通过一项议案，打算把180亿元超募资金，投到两个新项目上。 公司拟使用130 亿元超募资金投建技术研发项目；同时以增资 + 借款的形式
-
企业级AI智能体怎么落地？金秋10月，深圳有答案！
企业级AI智能体怎么落地？金秋10月，深圳有答案！ 近期，AI 进千行百业在一路铺开，从办公到制造，好像哪里都能塞进去一个AI智能体。热度涨得快，退得也快。等这一波热闹过去，问题集中暴露出来，工具调用
-
保利物业携手海康威视 以AI大模型打造智慧小区管理新模式
传统小区管理长期依赖人工巡检、被动响应的运营模式，园区安防排查、设备运维、业主服务等各项工作，高度依靠人力值守跟进。人工巡查存在覆盖盲区、排查效率有限等痛点，不仅增加运维压力，也难以全方位保障社区居住
-
AI时代，独立思考和原创知识更有力量
人工智能时代，跨界人才怎么培养？知识还是不是力量？9月19日，《知识就是力量》创刊70周年活动圆桌对话现场，主持人抛出了这些直接的问题。对此，植物病理学藻类学家、中国科学院院士赵进东，化学工程专家、中
-
阿里巴巴，最新AI芯片亮相
维科网9月22日消息，9月22日上午，杭州国际博览中心，2026云栖大会上，阿里巴巴CEO吴泳铭上台，抛出了一个机器智能的新说法。他把AI模型、AI芯片、AI云说成机器智能时代的三大基石，表态阿里会坚
-
AI系统可快速精准匹配X光与三维扫描图像
手术中的二维X光图像与术前三维CT或磁共振成像（MRI）如何快速“对上”？美国麻省理工学院等机构科学家开发的人工智能（AI）系统“xvr”给出了新方案。该系统可针对患者进行个性化适配，在数秒内将术中X
-
AI为珍稀鸟儿“上户口”
初秋的南京绿水湾国家城市湿地公园万木葱茏，植被茂密的林间，一台AI声纹监测设备挂在树上，静静“聆听”树林的“密语”。“这台设备集成了高灵敏度音频采集与抗干扰处理技术，能在复杂野外环境中自动剔除风雨声、
-
我国首款藏语多语言全模态AI输入法发布
9月20日，在青海师范大学教师教育高质量发展暨建校70周年大会科研成果展示环节，我国首款藏语多语言全模态AI输入法——智达AI输入法及配套藏文字体集正式发布。据悉，近年来，青海师范大学藏语智能全国重点
-
约五分之一英国成年人使用AI获取新闻
英国通信管理局9月15日发布的一项调查显示，约五分之一的英国成年人过去一个月曾使用人工智能（AI）应用或服务获取新闻，其中ChatGPT是使用最广泛的相关AI工具。英国通信管理局当天发布的《2026年
-
AI系统可让3D打印实现同步质检
美国劳伦斯利弗莫尔国家实验室研究人员开发出一种利用摄像头和人工智能（AI）检测3D打印质量的系统，在打印过程中，3D打印机可逐层“检查”自己制造的零部件，并及时发现断丝、尺寸异常等细微缺陷。研究人员表
