01 WAIC 2026。
让技术行业的展会变得像迪厅，到底是谁的主意？进入WAIC 2026世博展览馆地下H4展区，把所有大公司的广告标语抛到脑后，就像进入了通往另一个世界的隧道，入口处吊着迪斯科灯球，向所有过路者泼洒霓虹光点。
WAIC已经是第二次在地下空间开设展览，去年它就设立了Future Tech创新孵化板块，当时有200多个项目展出，都来自成立不足5年的初创公司.今年则集中展示了15个项目。除去欧莱雅、Google、小红书等大公司，H4以两三平方米的小展位为主，分为紫、橙、蓝等不同颜色，代表算力、AI应用和具身智能方向。
与去年相同的是，这里依然是年轻人的地盘。不同的是，去年这里展示的项目更偏向投资人视角，但今年这里首次举办了“WAIC Future Tech OPC独立先锋挑战赛”，更关注“超级个体”和“一人公司”。
这些超级个体带来的项目也与之前显著不同。去年，这里出现的基本都是flowith之类的Agent项目，今年，Agent们都有了身体，变成了各种硬件。
H4展区的变化是WAIC的风向标，它传达了AI领域过去一年是如何改变的、在往什么方向变，以及以什么速度改变。
硬件热：初创公司脑洞大开，大公司回到无聊的手机
Blinkko的创始人沈彤欣是00后，毕业于加州大学伯克利分校，曾在苹果公司担任员工互动职位。现在，她正在和团队开发一款长得像小狐狸的肩戴式AI宠物Blinkko—它可以通过尾部亮灯与人互动。来到WAIC之前，Blinkko在YouTube发布了产品概念视频，已经获得了3万浏览量，积累了3000人的线上社群。
Blinkko是H4展区展出的十多款“语音+”硬件之一。
HooRii Technology联合创始人刘一聪身后的长桌上立着几台全息屏立方体，屏幕里悬浮着二次元风格的虚拟角色。随着OpenClaw走红，他们开发了一款叫ClawStage的产品，在Kickstarter上众筹到了60万美元。
02 参观者陆续前往H4展 厅。
ClawStage的官方定义是“AI物理载体开发套件”，简单来说，AI开发者买了这个终端，就不用再操心硬件怎么与智能家居系统连接，能直接连接物联网设备与各类外设。刘一聪的团队也发布了一套软件工具箱，支持开发者给系统自定义“人设”，包括性格和外观，而这些都是AI擅长的领域。
同样受OpenClaw启发，王心怡给出的“Agent+”硬件是一款AI打印机，用户跟它语音交互提出打印需求，它就能自主完成排版并打印，王心怡想象的是，有了这台打印机，用户就可以把每天的日程安排、当天可以学习的知识小卡片，或者当日的心情本身打印出来带在身上。打印机本身没什么特别的，智能的是后面的语音交互Agent和排版Agent。Mira Light的台灯同样基于Agent能力，它能听懂人类说的话，按照指令“跳个舞”，被人抚摸灯罩时还能用“低头”表达害羞的情绪。
还有人在这些可语音交互的“Agent+”硬件背后的那一层找着了创业机会。陈炳州的idea是让用户直接vibe出自己想要的硬件，他的平台提供1000多款硬件元部件和一个硬件设计与编程Agent，用户只需提需求，Agent可以自动帮用户完成元器件甚至电路板的设计和验证。
如果只看H4展厅的项目，你会觉得来到了造梦的CES，但回到楼上，那里才是技术行业的现实。
包括字节跳动、阿里巴巴和阶跃星辰在内的大模型公司都在今年的WAIC参与或独立推出了具备AI功能的“智能体手机”。三家公司给出的方案差得并不多，它们都想将用户从在App内部和不同App之间点来点去的操作中解放出来，只要像吩咐助手一样交代任务，手机里的Agent可以自动完成操作、交付结果。
01 Blinkko通过尾巴部亮灯与人互动。
02 ClawStage是一个物理性的AI hub。
03 可交互的台灯Mira Light。
04 叽里呱呱AI打印机。
05 硬件设计及其背后的电路可以被vibe出来了。
阶跃星辰的STEPX Neo为此从操作系统层面重构了手机的操作系统，用户打开手机时，手机提供两种交互界面，一种是常规的App集合展示面，另一种是只有一个AI交互入口的空白页面，就像互联网从黄页时代进入Google时代一样，用户如果要使用微信，可以直接对着AI框说“打开微信”。
字节跳动没有亲自参展，但它和中兴努比亚合作的第二代豆包手机努比亚NaviXUltra手机成了中兴展台的主角。相比第一代手机使用GUI Agent通过读屏的方式操作手机，第二代豆包手机开始采用Agent协议调用的方式。
“AI时代，所有硬件都值得用大模型重新做一遍”已不是什么新鲜观点，但这三家公司选择从手机这个终端切入，是出于一个相当现实的因素：众多硬件中，手机的商业价值仍然是最高的。
阿里实际上并没有推出自己的手机设备，但荣耀Robot Phone使用了阿里与荣耀合作开发的类似STEPX Neo那样的智能体操作系统和适配模型。至于手机本身，除了荣耀Robot Phone真的长出了更强大的“眼睛”——一个类似运动相机那样的云台—阶跃的STEPX Neo和努比亚NaviXUltra的外观跟一台iPhone没有多大不同。究竟什么样的硬件形态适合AI？今天还没有答案。也许未来所有设备都可以是智能的、有大小脑的、能说会道通情达理甚至可灵活移动的，将AI能力装进硬件只是迈出了第一步。
AI在这些设备中是否真的能跑起来？想要真的跑通究竟有多难？率先起步的AI眼镜和机器人提供了参照。
AI眼镜热度不再，厂商耐心开始被考验
去年，小米、阿里巴巴等公司都在WAIC前后发布了AI眼镜。今年，做AI眼镜的公司已基本失去了热度，这类展台被安排在主会场之外的一个分会场。不过相关参展厂商的数量增加了不少，一年过去，这类公司的数量翻了一番。
这类硬件的外观设计变化最明显。它们大部分变成了分体式结构—镜腿和镜框可分离，一些显示模组、摄像模组也可以独立。这让AI眼镜更日常化了，消费者可以选择自己喜欢的款式，并自行配镜片。而且，由于麦克风、扬声器、摄像头、芯片等都集成在镜腿上，镜框上没有电子元器件，更换镜腿就能把它变成一副普通的眼镜。
另外，眼镜的重量也在下降。很多带显示屏的眼镜做到了40g以内，一年前这类产品的重量普遍在50g左右。不带显示屏的眼镜则被做到了20g以内，佩戴感受和普通眼镜已经差不多了。心眸科技的一款产品仅保留对话和录音功能，只有14.9g，是全场最轻的。
带屏眼镜越来越成为大厂的优势阵地。阿里在WAIC期间宣布将“千问AI眼镜”升级为“千问智能体眼镜”。官方称，新品引入了眼动追踪，升级了3D空间显示体验，还能监测体征，调用Skill和Agent。科大讯飞的AI眼镜具有唇动识别技术，摄像头会通过看谁的嘴在动，辅助判断该识别谁的声音。
无屏AI眼镜的核心能力在于记录（包括录音和摄像），今年相关产品普遍进化至“主动记录”。WAIC首日，心眸科技的Moonix眼镜开售，它会每隔一段时间自动采集周边环境和状态信息，然后同步至MoonixApp，形成用户个人的数据库。李未可则在大会期间发布了“AI记忆眼镜”，它的卖点是能识别会议场景并自动开启、终止录音。
也有AI眼镜厂商主打场景方面的差异化。BleeqUp把运动相机、耳机、对讲机整合到了骑行用的专业护目镜上，据称还会推出与跑步、登山、滑雪等有关的AI运动装备。Rokid也切入了户外运动场景，面向机车爱好者推出了专业的机车头盔AI Helmet，AI眼镜可以插在头盔上，提供导航、录像、对讲等功能。
但总体来说，这些AI眼镜的功能仍然是拍摄、翻译、录音、语音交互、导航等，与去年并没有什么不同。在这个同质化的市场，继续做下去是需要耐心的。
机器人们想要证明自己能干活，但这种能力仍然只存在于demo里
去年具身智能馆的热度就超过Kimi、MiniMax等所在的大模型馆，把“人工智能大会”变得像一场机器人大会，今年更是如此。
一大变化是，机器人不再热衷于表演，转而重点展示工作能力—腾讯机器人小六展示了给人按摩肩膀的能力，银河通用的机器人用面包机烤了叶司，智元的机器人展示的是茶道。在春晚上表演武术出圈的宇树科技将展台一分为二，左侧布置G1机器人集体跳《爱情鸟》，右侧佩戴头显的工作人员用遥操作教机器人插花、整理沙发。另外有多家公司将零售店购物、工厂产线上下料、重载越障的作业场景搬进展馆。
不过，机器人麻利干活的形象更多只存在于这些机器人公司的展台电视墙中播放的demo里，它们在WAIC现场的表现并不怎么样。
银河通用的机器人在没有实际对准杯子的情况下仍然坚持倒水，显然没有真正理解“倒水”是要将液体倒入杯中才算成功。UnixAI的机器人给面饼涂番茄酱的速度迟缓得像开了0.5倍速—现场观众吐槽：等早餐做好，人都饿坏了。
决定机器人能力的是模型，决定模型能力的是数据。用智元合伙人、觅蜂科技董事长兼CEO姚卯青的话说，“模型决定了机器人的起点，数据决定机器人的上限”。但对于机器人来说，什么模型最work、什么样的数据适合学习目前还没有答案。
去年，机器人公司们寄希望于视觉-语言-动作（Vision-Language-Action，VLA）模型。一年过去，这个方案已经被抛弃了。新的信仰换成了世界模型（World Model），这个新信仰的假设是，如果模型理解了世界的物理规律、能够成功预测下一步的世界状态，那么模型就能让机器人成功与外部世界交互了。比如智元今年发布的GO-基座模型还是VLA路线，接下来它就将推出“世界动作模型”，而且还打算将两者结合起来，“结合VLA的规划认知能力与世界模型的推理能力，形成兼具语义理解和物理规律推理能力的世界推理动作模型（WorldReasoning Action Model）”—没有人知道智元具体要怎么做。
世界模型、物理AI……这些词充斥了今年WAIC的多个会场，但假设目前仍然只是假设。在没有足够的数据证明哪个框架可行、哪个架构不可行之前，模型竞争的问题几乎没有答案。而机器人模型需要的数据目前是不够的—整个行业都在探索属于具身智能的ImageNet：一个具备海量物理数据、所有机器人通用的标准化数据集。
01 第二代豆包手机。
02 机器人给人按摩。
数据采集成为新风口
H4展厅里的新风口除了AI硬件，还有一批数据采集公司。
早期，机器人公司主要通过遥控操作一台台真实的机器人获得“遥操”数据，这种采集数据的方式昂贵且缓慢。“至少慢1倍”，一位机器人研究者说。
一些初创公司便投身进来开发了更加轻便、低成本、快速的数据采集模式。
渊澈太初在H4展厅展出了它的“神经肌电采集设备”—用户在手腕上套上手环后就可以去忙自己的事，手环会自动采数据。旁边的艾欧智能给出的是头部、腕部、夹爪等多个采集单元组合成的系统，联合起来可用于真机数采，拆分则适用于无本体采集，能用一个系统覆盖两类需求。
业内人士对《第一财经》杂志称，一批自动驾驶行业的从业者也在进入这个领域，他们经历过智驾行业的数据采集和商业化，机器人的数采几乎是个可以直接把经验拿过来复用的机会。
数据采集本质上和英伟达的芯片一样，都是卖铲子的生意。大模型AGI到来前，模型厂商要采购AI芯片。同样，在机器人具身模型迎来智能涌现之前，机器人公司需要采集源源不断的数据—数据采集会比机器人更早赚到钱。
投资人的下一步：在AI4S里找机会
硬件、世界模型和数据主导了今年的WAIC，但投资人对《第一财经》杂志称，这些项目对他们来说已是过去，热钱的新流向是AI4S（AI for Science）。
中国工程院院士、之江实验室主任王坚在WAIC主论坛上也发表了演讲，称人工智能的下一次转折将由科学数据推动。“当前的大语言模型建立在文本数据之上，在科学研究方面只能调用论文，但科学的关键信息存在于文本之外。”他说，以地球科学为例，超过70%的信息存在于光谱、地震波和声波等自然界的原始信号中。
如果用AI挖掘已有数据，就可能发现新的科研价值。王坚举例说，一名18岁的高中生利用退役卫星的数据，发现了近150万个此前未被编目的太空物体。王坚所在的之江实验室几年前发布过一个“科学基础模型”项目021（Zero to One），研究人员能把文本、代码和观测数据放进同一个模型，目标是让科学数据成为大模型的“本地居民”。王坚认为，这将是一种独立的基础模型。之江实验室与南京大学沈树忠院士的团队联合开发了地球科学大模型GeoGPT，该模型支持把10万种生物和近2万个剖面的资料放到统一的地质时间轴上，他们的目标是将对地质年代的判断从百万年级推进到万年级。
我们至今没有提及大模型，不是因为它不再重要，而是它们的主战场已经蔓延到了每个月、每一天。
今年WAIC举办期间，Kimi、阿里先后发布了参数超过2万亿的最新模型，智谱也宣称很快会发布新模型，夺回被Kimi K3抢走的风光。
硬件无法以软件那样的速度迭代，但当加速度成为AI行业的常态，硬件公司们也将越来越像潮牌。明年是否还能留在WAIC上，对它们是一次考验。
