夏日的上海热浪翻滚。7月17日，2026世界人工智能（885728）大会暨人工智能（885728）全球治理高级别会议在上海拉开帷幕。《证券日报》记者在现场注意到，展馆内人气爆棚，“落地”与“闭环”成为各方热议的关键词。
如今，AI(人工智能（885728）)产业已进入商业化兑现周期（883436）。智能体能否成为真正的数字生产力？具身智能能否扛住真实使用场景下的严苛考验？算力底座能否支撑起下游需求爆发？带着这些问题，记者在会场内外深入采访，试图勾勒出当下AI产业发展的真实轮廓。
智能体进化：
从“对话”到“执行”
针对“智能体能否成为数字生产力”这一核心问题，本届大会给出了清晰答案：智能体已成为核心赛道，行业发展迎来明确拐点。在大会现场，上下游企业从应用、系统、基础设施、消费（883434）终端等多维度布局，集中展示行业全新发展成果。
“以前我们问AI‘怎么写周报’，现在AI直接帮我们‘写好周报’。”在腾讯展台，腾讯工作人员向观众演示智能体WorkBuddy如何自主拆解任务、调用工具并最终交付成果。这一场景，正是智能体赛道发展的缩影——AI正在从单纯的对话工具，进化为能解决复杂问题的数字员工。
百度（BIDU）展出的“百度（BIDU）搭子”(DuMate)同样强调了“执行”能力。这款桌面级智能体能够看见屏幕、操作软件、处理文件，实现从“想法”到“结果”的全程自动化。百度（BIDU）工作人员对《证券日报》记者表示，DuMate的核心在于让智能体用最少的对话轮次把事办成，真正进入用户的日常办公流程。
“执行”能力的背后，是技术架构的深层变革。滴普科技（HK1384）股份有限公司(以下简称“滴普科技（HK1384）”)带来的DeepexiOS AI级企业操作系统，试图构建“日常工作入口—企业知识底座—行业Skills集合”的完整闭环。滴普科技（HK1384）创始人赵杰辉对《证券日报》记者表示，工业AI落地不缺会思考的模型，缺的是AI和企业业务之间的“翻译官”。这意味着，企业级AI正在从通用的“闲聊”转向对特定行业知识的深度理解和精准执行。
派想未来集团(以下简称“PPIO”)则从基础设施层面为智能体提供了新的“栖息地”。其“Agentic Cloud”致力于打造面向智能体时代的“智能词元工厂”。PPIO相关负责人对《证券日报》记者表示，通过提供安全隔离的沙箱环境和低成本的词元服务，PPIO试图解决智能体在长程任务中面临的成本高企和安全隐患问题。
综合来看，智能体正从“问答工具”进化为“执行主体”，但想要实现规模化可用，还需突破任务规划稳定性、跨系统兼容性和行业知识注入三大关卡。不过，行业未来方向已经清晰——谁能在具体场景把“完成率”做到极致，谁就掌握了竞争优势。
具身智能落地：
物理世界中的“实干家”
如果说智能体解决了数字世界的任务执行，那么具身智能则让AI真正走进了物理世界。在本次大会的各个具身智能展台，机器人不再是只会跳舞的“大玩具”，而是变成了能搬货、能质检、能泡茶的“实干家”。
赛那德科技有限公司(以下简称“赛那德”)带来了其最新迭代的自主作业机器人iLoabot-X2.0，直击工业物流“最后20米”的装卸痛点。赛那德首席技术官王义山表示，通过自研的“物流装卸垂直物理引擎”，机器人具备了在抓取前预测物理后果的“预见”能力，从而在重载搬运中实现全流程无人自主作业。
北京极智嘉科技股份有限公司(以下简称“极智嘉”)选择从“拣货”这一高频场景切入。其发布的4D WAM(世界动作模型)具身智能操作模型，不再局限于视觉上的预测，而是学习三维空间的运动规律。极智嘉联合创始人陈曦对《证券日报》记者表示，机器人世界模型不能只学习“看起来对”的未来，还要学习“符合三维空间运动规律”的未来。这种对物理世界的深度理解，让机器人在处理非标、复杂的真实产业场景时更加稳定。
睿尔曼智能科技(北京)有限公司则展示了“真干活”的机器人理念。其展出的GLN(远程作业网络)智能水吧，不仅能实现全自动冲咖啡，操作员还能通过GLN实时操控异地的机器人完成精细的泡茶工序。“一位老师傅可以远程指导多地生产线，解决的是优质技工分布不均的真实产业痛点。”该公司相关负责人表示。
不过，具身智能距离大规模商业化仍有一定距离。多家品牌负责人均表示，目前单台机器人综合成本仍在20万元—30万元左右，回报周期（883436）长达2年—3年。
产业分工正在形成破局路径。智元机器人的“灵犀X2”则通过百度（BIDU）智能云提供AI基础设施和数据采标能力，助力人形机器人（886069）“听得清、算得快”。腾讯云方面则明确表示，不造机器人，只做所有机器人的数字化伙伴。通过提供高性能算力、多模态数据存储和实时音视频交互能力，构建具身智能的底层基础设施。这种“平台+本体+场景”的分工格局，为具身智能成本下降和规模化落地打开了新通道。
有行业分析师对《证券日报》记者表示，整体来看，具身智能已经从能动的机器人进化到能干活的机器人，但要从单台定制走向标准化复制，仍需物理引擎迭代、数据标准统一和场景方案模块化等三方面的持续突破。这并非两三年之功，但产业分工的形成让这条路变得清晰可辨。
算力底座重构：
为词元经济筑基
智能体越能干、具身智能越实干，对算力的需求就越惊人。大规模推理成本能不能降到企业用得起的水平？
华为展示了其Atlas950SuperPoD超节点产品，现场陈列的1024张昇腾卡构成了目前全球最强算力的超节点之一。华为方面强调，算力基础设施的博弈已从单卡指标升级到系统集群工程能力，其50万卡级的集群规模旨在为大模型长稳训练提供坚实的国产底座。
中兴通讯（HK0763）股份有限公司联合多家伙伴打造的OEX超节点系统，通过光电融合技术大幅降低了通信功耗和时延。上海曦智科技有限公司则带来了全球首款基于光电混合计算芯片的边缘计算盒“天枢.光立方”，以解决电子通信的高延迟瓶颈。
在云服务侧，“词元工厂”概念引发了关注。数据显示，2026年6月份，PPIO日均词元调用量已超1.2万亿。PPIO相关负责人表示，未来，云计算（885362）将围绕智能体运行的核心需求，提供更低成本、更高性能的词元服务。
算力绿色化也成为本届大会上的共识。南方电网展示的“电碳算协同运营系统”，通过AI算法精准预测算力任务的电力消耗，实现算力与绿电的动态匹配。长飞光纤光缆（HK6869）股份有限公司则展示了空芯光纤等新型传输介质，为海量数据（603138）的高速传输提供低损耗的物理通道。
算力底座正经历从“卖CPU”到“卖词元”的商业模式跃迁，以及从“拼单卡”到“拼集群”的技术路线升级。
这些技术突破共同指向更低成本、更高效率的算力供给。硬件底座的持续进步，正在扫清供给侧的基础障碍。但算力“够不够”只是前提，AI产业还面临着一个现实问题——生产力如何兑现为真实的商业价值？
广州艾媒数聚信息咨询股份有限公司首席执行官张毅对《证券日报》记者表示，头部客户能否从试用走向年度合约，大模型企业能否在重资产模式下实现持续盈利，都将决定AI产业是停留在技术红利的概念期，还是真正迈入商业红利的价值兑现周期（883436）。
