前沿科技，數智經濟
" 人已經多到炸館，逛展堪比廟會。"
2025 年，WAIC 的火爆程度已經不用多說：閑魚上炒到 2000 元一張的門票；現場隨處可見的老外；各個展區被人流擠得水泄不通 ......
光是外圍的火爆就已經說明——今年，AI 大模型在應用上已經勢如破竹。
前所未有的參展產品數量，是 AI 應用遍地開花的佐證：創紀錄的 800 家企業參展，帶來 3000 余產品及 100+ 首發新品參展，涵蓋 40+ 大模型、50+AI 終端產品、60+ 智能機器人，和去年相比，產品數量整整翻了一番，不少觀眾散會紛紛戲稱 " 逛到斷腿 "。
在一個展區中，你能看到各個品類下不同廠商演繹的多種玩法：機器人 1：1 復刻人類動作、給人類調酒、搬東西；Agent 寫代碼、作文、當理財助手；AI+ 教育不僅有 AI 學習機、還搬上了 AI 黑板 ......
比起看得見摸不著的 Agent" 數字員工 "，能看到實體的智能機器人成為了會場的 " 頂流 "。
H3 展館中，大片機器人 " 整活 " 的場景相當壯觀：和真人對打的宇樹機器人、練習摞百事可樂的智元機器人、魔法原子的機器狗繞著場館跑來跑去 ......
除了面向 C 端用戶的產品爆發，在 B 端，AI 也已經在企業中應用起來。
" 就在我們公司內部，員工每天需要寫很多代碼，做很多研究型實驗，這里邊大概有 70% 的代碼是 AI 來寫，90% 數據分析是靠 AI 來做。" 在 MiniMax CEO 閆俊杰的分享中，Agent 構建的智能系統已經真正幫上了員工的忙。
隨著年初大模型進入深度推理階段，性能進入高可用的程度，加上訓練和推理成本進一步降低。經過三年的一路狂奔，廠商們終于高調地秀起了肌肉。
推理模型的 " 爆發年 "
從模仿學習到強化學習，大模型已經進化到 2.0 時代。
以 OpenAI 的 o1 模型為分水嶺，2025 年成了推理模型的 " 爆發年 "。區別于以往靠大量監督數據提升性能，通過 RL（強化學習）算法的訓練模式，讓大模型的能力邁上新一個階段。
由此，文字、視覺、多模態等領域，疊加推理能力成了國內大模型公司上半年角逐的重點。
在 WAIC 大會上，" 大模型新五強 " 之一階躍星辰就在會上發布了自家原生多模態推理模型 Step-3，在開源梯隊中達到 SOTA；商湯同樣在論壇中發布日日新 V6.5 多模態基座大模型，強調強推理、高效率和智能體三大優化。
大方向轉向強化學習的基礎上，一個明顯的趨勢是，訓練和推理的成本在上半年進一步降低。通過使用新模型架構的優化、訓練算法的進步以及軟硬件協同的算力效率提升，大模型們開始比肩 DeepSeek，給出更便宜的訓練和推理成本。
閆俊杰給出了一個更為樂觀的判斷，認為在接下來一兩年之內，最好模型的推理成本可能還能再降低一個數量級。
再從應用方向來看，出于商業化落地考慮，絕大部分模型不會再去做上萬的參數，同時向著商業化路線的應用要求考慮。
以視頻生成來說，生數科技 CEO 駱怡航認為，目前整個視頻生成還有進一步優化空間，他總結為 " 好快省 "。
" 首先一致性還需要提升，然后在生成的速度上還需要加快，第三是，在視頻生成的成本上還要大幅降低。" 駱怡航說。
對應到落地產品上，幾家視頻模型產品不約而同地貼合專業賽道的制作方向做優化。生數科技旗下的產品 Vidu 7 月發布的 Vidu Q1 參考生視頻功能，改變傳統視頻制作流程和 AI 圖生視頻流程，僅需上傳人物、道具、場景等參考圖，即可直接生成一段視頻，完全省去了分鏡制作的環節，并且參考生支持 7 個主體一致不變形；快手可靈 AI 則在會議期間發布 " 靈動畫布 "，把 AI 輔助和多人協作放到了一塊無限大的工作界面中。
Vidu Q1 參考生視頻
另外，AI公司們也開始圍繞著兩個業內更加關注的產品落地—— Agent 和具身智能，為其打造專屬能力匹配的模型。
從智能體的發展來看，今年上半年涌現出一些為 Agent" 量身定做 " 的模型，比如更匹配上下文理解的超長文本模型、優化 Agent" 視力 " 的視覺推理模型。再有，隨著具身智能的火爆，為機器人打磨 " 視覺 " 和 " 大腦 " 的任務也落在了大模型公司們的身上。在商湯、科大訊飛、階躍星辰等公司的展臺，也有機器人在站臺表演。
最火熱的落地
Agent、具身智能
當大模型能力突破到一定階段，應用也隨之爆發。
階躍星辰創始人、CEO 姜大昕表示：" 從 Step 1 到 Step 2 兩代基模的快速迭代，促使我們深入思考什么才是最適合應用的模型。隨著大模型進入到強化學習發展階段，新一代推理模型成為主流，模型性能的提升固然顯著，但這是否完全等同于模型價值？面對這一產業之問，我們必須回歸客戶需求，立足真實應用場景，探索模型創新落地的可行路徑。"
在 WAIC 現場，Agent 和具身智能成了會場中最熱門的兩個賽道。多模態能力和推理能力的提升，讓 Agent 和具身智能裝上了 " 眼睛 "和 " 大腦 "。
Agent，幾乎出現在各個展臺中：
面向 C 端用戶，有少量通用 Agent 和多種面向細分場景的垂類 Agent。比如百度的 GenFlow 2.0 支持多個智能體協作，階躍星辰的 Agent 則裝到了智能手機端上，搭載 AI 拍照問、AI 助手等功能；剛上新全棧功能的 MiniMax Agent，能讓用戶在幾分鐘做個網頁出來。
在智能硬件端，Agent 也開始接管起人的生活體驗。美的高端定位 AI 科技家電品牌 COLMO 落地應用了行業首個適配家電家居全場景的 AI Agent 智能體—— COLMO AI 管家，通過 " 多維感知 - 自主學習 - 推理規劃 - 決策執行 "，提升智能家居對場景的理解能力。
做 To B 生意的軟硬件廠商，智能體成為企業幫助客戶增量提效的落地手段。除了在軟件端應用，軟硬件協同的廠商也在 AI 平臺中植入智能體服務。在 DeepSeek 一體機展臺，光錐智能就見到了政務 / 醫療等領域的 Agent，作為其軟件服務端的新產品能力。
在上半年的進展中，一個明顯的趨勢是，AI Agent 從打輔助的定位，已經開始過渡到自主驅動任務完成的階段。
以亞馬遜云科技發布的編程智能體 Kiro 為例，它的 Spider 模式，在 Agent 執行任務的需求 - 計劃 - 執行過程中，AI 已經能在每個環節中提供助力。Kiro 技術專家舉了個例子，比如，當用戶給出一句話需求后，AI 會根據需求創建更為詳細的 PrD（產品需求文檔），把各種隱性的需求挖掘出來，確保 AI 能夠精準執行任務，做出可交付的產品。
在企業內部，多智能體的運轉協作已經初見成效。
談及大模型在工廠內部的落地，美的集團副總裁兼 CDO 張小懿告訴光錐智能，目前已經看到了工廠用大模型的能力在進行工廠的運營改進，在 3-4 個月的嘗試中，目前靠智能體已經能幫助產品實現品質和效率上的提升。
" 在美的洗衣機荊州工廠，我們已經上線了 14 個智能體，這 14 個智能體能夠互相關聯起來運行，" 張小懿說。過往，這些數據全都需要人和人直接溝通協作，尋找問題根源。但交給智能體后，它自己就會找當時的參數情況、設備、產線和具體型號，再判斷出大致的結果。
" 把控品質的智能體，它能夠把相關數據全部回流到其中，實時判斷情況，當發現品質波動，它反過來會影響到負責產品設備維護的智能體和設備工藝智能體。" 張小懿說。
縱觀下來，Agent 市場在半年的搭建過后，在和企業磨合試驗的過程中，暴露出一些技術上亟待完善的工作。
有 Agent 平臺工作人員告訴光錐智能，目前開發者們更關注長時記憶和 MCP 的生態擴充，前者決定了讓 Agent 能夠在需要長久記憶的場景保留上下文信息，而針對一些即時場景，則需要及時將信息清理，避免無謂的成本浪費；MCP 的擴充讓 Agent 有更多工具可供調用。
同樣靠大模型武裝 " 大小腦 " 的具身智能，成為了這次展會品類數量最多的一個。
以具身智能的頭部來說，其主要包含大腦、小腦兩個部分。以主流的 " 大小腦 " 分層架構來說，其中多模態大模型作為 " 大腦 "，負責感知、理解和規劃；再由多個小模型結合運動控制算法組成 " 小腦 "，負責運動控制和動作生成。
不過，對于產品百花齊放、融資熱切的具身智能賽道來說，一切還處在開始階段，距離實際場景來說，還離落地太遠。
其中發生在機器人賽道的一個問題是，今年，軟硬件拉開的差距更大了。
和云深處合作布局安防機器人賽道，康迪機器人技術總監崔廣章對光錐智能表示，目前，硬件與軟件之間的代差還在加大。軟件已經進入了驗證到量產的過程，但硬件還沒有達到，在功能、穩定性和成本表現上還差了一些。
目前，面向工業的機器人的軟硬件水平，已經可以滿足在特定工業場景下的一些任務。康迪科技和云深處合作的機器狗將銷向北美，用于北美倉庫的安防巡檢場景。
猶如去年徘徊的大模型落地，這兩條賽道還需要更多的摸索和模型能力的進化支撐。
加速落地
"AI 大模型的發展，從人工智能第四次浪潮的元年 2022 年開始，各路英豪都在一路狂奔。" 科大訊飛副總裁李翔說。
在大模型技術上線不斷被拓寬的過程中，AI+ 大模型也在重構產業智能的生態。在 B 端，通過 AI 挖掘數據和產業互聯網的價值，大模型和智能體逐漸承擔起更多提升收入、降低成本的任務。
" 市面上的開源大模型很多，但它們都是獨立的個體 "，做 AI+ 工業互聯網的卡奧斯化工行業總經理康健告訴光錐智能，" 無論是垂類小模型還是行業模型，散點的價值還是有限的。"
以化工大模型為例，卡奧斯沒有選擇上來就做模型，而是搭了一個工業互聯網平臺，把三個城市的所有集團和二級單位的業務和數據拉通，再進行數據收集和治理。在這個基礎上，大模型和智能體，就有了業務的需求拉動及數據的支撐。
康健舉了個例子，以延長石油為例，生產經營智能體及市場產品價格預測智能體的協同應用，會根據產業鏈上的實時情況調整生產策略。根據成品油及化工品的價格及收益情況，調整生產計劃及各自產能，讓集團產業鏈價值最大化。
" 沒有業務及數據的互連，它拉通不了全產業鏈和全價值鏈，就不能把用戶本身和供應商連起來，如果不連起來，智能體的價值就無法最大化。" 康健說，" 用單場景模型，你一年可能省 10 萬，如果基于我們的全產業鏈大模型進行智能優化，可能全年的價值是一個億 "。
比起去年清一水但稍顯蒼白的行業客服、對話助手，通過深度結合行業數據，AI 今年在各行各業跑出了一些更具行業針對性的新功能，展現出更為成熟和實用的應用前景。
在 AI+ 醫療行業中，大模型公司通過和醫院合作，在數據訓練的基礎上，一些有應用價值的功能開始陸續落地。阿里在展示臺放了一個 AI CT 掃描的功能，基于其通用多模態醫療大模型，模型能夠根據病人的醫學影像自動生成詳細的診斷報告，輔助醫生做判斷。
模型的能力決定應用的上限，今年同理。其中一個明顯的節點就是推理模型 DeepSeek-R1 為代表的各個推理模型發布，進一步提升了 AI 在行業中的應用能力。
以教育行業為例，以 DeepSeek 為代表的推理大模型能力突破，在 AI 教育方面找到了對應的應用場景。
" 通常來講，家長對于 AI 教育有很多顧慮，比如擔心直接抄答案、誤導學生，但是今年最大的一個利好就是 DeepSeek 的出現。" 學而思學習機 AI 產品負責人李通說。" 只有當家長自己試過大模型，并且認可了能力，他才會愿意讓自己的孩子也試一試。"
李通提及，編程和解題是基座大模型過去一段時間提升較為明顯的能力。對于純文本數學題，大模型能在完全沒見過的情況下，做到 92% 的準確率。在解題率提升的基礎上，今年 AI 在大模型一對一講題這個場景，在過去的這段時間里面出現明顯的突破。
從 " 炫技 " 到 " 實干 "，AI 大模型正破冰行業深水區。隨著 AI 能力的進一步突破，冰山之下蘊藏的價值，才會慢慢展現全貌。
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王一粟
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