盧芳瑜

7月26日-28日，上海世博展覽館，正成為人形機器人盛大的秀場。

在宇樹科技的展臺，兩臺人形機器人正在擂臺上演“格斗賽”；不遠(yuǎn)處的數(shù)字華夏舞臺上，仿生機器人“夏瀾”正與真人Coser共舞；而在智平方的展臺，通用智能機器人“愛寶”則在熟練地為觀眾制作冰淇淋，還能隨時切換角色，敲上一段激昂的架子鼓。

與此同時，在大模型論壇上，商湯科技董事長兼CEO徐立展示的人形機器人，正對著PPT侃侃而談，風(fēng)趣幽默地講解著“長安的荔枝”，甚至還能隨時停下與觀眾互動問答。

這些能與人自然交互、完成復(fù)雜任務(wù)的“新物種”，吸引著大量觀眾和無數(shù)閃光燈。機器人，已成為這屆世界人工智能大會（WAIC）上最受關(guān)注的“顯眼包”。

然而，當(dāng)目光穿透這些日益靈活的物理實體，一場更深刻、更務(wù)實的變革正在產(chǎn)業(yè)的“幕后”悄然發(fā)生。南都灣財社記者觀察到，相較于前兩年“百模大戰(zhàn)”的喧囂，今年關(guān)于大模型的討論似乎“降溫”了。但這并非熱度消退，而是大模型正在從喧囂的臺前走向務(wù)實的幕后，集體聚焦“落地”這一核心場景。

從華為首次在線下展出為大模型訓(xùn)練打造的昇騰384超節(jié)點，到阿里通義千問宣布模型下載量突破4億、騰訊發(fā)布混元3D世界模型，再到階躍星辰開源其321B參數(shù)的新一代基礎(chǔ)大模型Step-3，此次展會上，頭部廠商的動作清晰地表明，競爭的焦點已從單純比拼參數(shù)規(guī)模，轉(zhuǎn)向了算力基礎(chǔ)設(shè)施的構(gòu)建、全模態(tài)能力的覆蓋以及開源生態(tài)的建設(shè)。

一場圍繞“如何讓AI真正好用、便宜、可靠”的產(chǎn)業(yè)淘汰賽，已經(jīng)悄然打響。

告別“表演賽”

“很多巨型公司，其實還在做一些表演類的動作，比如翻跟斗、跳舞，但很難做到執(zhí)行層的動作?！蹦救斯ぶ悄軇?chuàng)始人兼CEO王維日前在復(fù)旦大學(xué)管理學(xué)院“管理大視野”走進深圳2025年會上，指出了當(dāng)前機器人行業(yè)的普遍現(xiàn)象，“大家都在說2025是量產(chǎn)元年，但我們發(fā)現(xiàn)其實還是很難，大部分還停留在科研和演示?！?/p>

而此次展會上，從“展示”走向“實戰(zhàn)”，正成為整個AI產(chǎn)業(yè)最迫切的共同命題。

在本屆WAIC上，以智平方為例，其演示了機器人在橫跨生活、工業(yè)、娛樂三大場景的技能。無論是打冰淇淋，還是在模擬產(chǎn)線上進行2X2碼垛，其通用智能機器人“愛寶”都展現(xiàn)了場景適應(yīng)性和任務(wù)執(zhí)行能力。

“通用智能機器人并不是從一個場景開始做，而是從多個場景開始做，在多個場景中找到一個最小公倍數(shù)，”智平方創(chuàng)始人兼CEO郭彥東在接受記者采訪時表示，“我們要同時滿足這么多場景，模型和產(chǎn)品應(yīng)該長什么樣子？這樣我們的產(chǎn)品才真正具有競爭力。”

這種務(wù)實的理念，讓“愛寶”走向真實的產(chǎn)業(yè)一線。在汽車制造領(lǐng)域，智平方已與頭部車企合作，讓機器人在工廠執(zhí)行上下料、貼標(biāo)簽等任務(wù)；在生物科技領(lǐng)域，則與華熙生物攜手，在無菌車間進行物料轉(zhuǎn)運和智能拆包；在半導(dǎo)體領(lǐng)域，也已進入吉利科技旗下晶能微電子的生產(chǎn)基地。

“技術(shù)展示只是第一步，真正的壁壘在于深入產(chǎn)業(yè)，在真實的高強度的場景中打磨?！惫鶑〇|強調(diào)。

不止智平方，在這場“上崗”競速中，多家機器人公司也正從不同行業(yè)切入，尋找自己的第一份“工作”。

智元機器人憑借其“機器人+具身模型”的技術(shù)路徑，現(xiàn)已在工業(yè)制造、倉儲物流、電力巡檢、交互引導(dǎo)四大場景實現(xiàn)突破性落地。銀河通用則將目光瞄準(zhǔn)了商超運營，其Galbot機器人已在北京近十家藥店實現(xiàn)常態(tài)化運營，單“人”管理著超過5000種藥品和6000條貨道，真正實現(xiàn)了全天候值守。

服務(wù)場景的顆粒度也在不斷細(xì)化。傅利葉智能將賽道聚焦在更需要信任感的康養(yǎng)領(lǐng)域，其即將發(fā)布的GR-3機器人創(chuàng)新性地引入了柔膚軟包覆材設(shè)計，主打交互陪伴，承擔(dān)導(dǎo)診咨詢、引導(dǎo)康復(fù)訓(xùn)練等角色。而擎朗智能則在餐飲場景發(fā)力，其雙足人形機器人XMAN-F1不僅能制作爆米花，還能與其它形態(tài)的服務(wù)機器人協(xié)作，共同完成餐廳的復(fù)雜任務(wù)。

從工廠車間到商超藥店，再到康養(yǎng)病房，機器人正在用一份份來自真實產(chǎn)業(yè)的“工作履歷”，證明自己已不再是只會表演的展品。

“大腦”的進化

機器人從“展品”走向“產(chǎn)品”的背后，是關(guān)于“大腦”的深層進化。如果說靈活的本體是機器人與物理世界交互的四肢，那么不斷迭代的大模型，則是賦予其智慧與靈魂的核心。

在大模型算法層面，頭部廠商的競爭焦點已從單純的參數(shù)比拼，轉(zhuǎn)向了對多模態(tài)能力和產(chǎn)業(yè)落地能力的深度挖掘。

作為國內(nèi)最早布局多模態(tài)大模型的廠商之一，商湯科技在本屆大會上發(fā)布了其最新的“日日新SenseNova6.5”大模型，并推出了「悟能」具身智能平臺。徐立認(rèn)為，人工智能的發(fā)展正從感知AI、生成式AI，邁向與物理世界交互的“后生成式AI”時代。

“語言模型是通向AGI比較容易切入的第一步，但最終要通向人工智能，不可缺少的是多模態(tài)的能力。”商湯科技聯(lián)合創(chuàng)始人、首席科學(xué)家林達(dá)華在接受南都灣財社記者采訪時進一步解釋道。他認(rèn)為，世界是多模態(tài)信號共同存在的，AI要理解世界，就必須融合處理這些信號。

商湯從“日日新6.0”開始，便走向了“融合多模態(tài)”的技術(shù)路線，即用一個多模態(tài)模型統(tǒng)一處理所有任務(wù)。到了最新的6.5版本，更實現(xiàn)了“融合的思考”，即在思考過程中能生成新的圖像來啟發(fā)下一步的邏輯。

這種“價值回歸”的趨勢，也體現(xiàn)在其他廠商的戰(zhàn)略中。本屆WAIC上，騰訊發(fā)布的混元3D世界模型和具身智能平臺Tairos，旨在打通從數(shù)字內(nèi)容生成到物理實體控制的全鏈路；榮耀開源其MagicGUI多模態(tài)大模型，希望降低開發(fā)門檻，與全球開發(fā)者共建AI終端生態(tài)；中興通訊則秉持“AIforAll”的理念，將AI能力全面融入手機、云電腦等終端產(chǎn)品，構(gòu)建全場景智慧生態(tài)。

以榮耀為例，榮耀CEO李健表示，“阿爾法戰(zhàn)略”，計劃在未來五年投入超100億美元，此次開源MagicGUI多模態(tài)大模型，便是其核心舉措之一。在李健看來，此舉旨在降低技術(shù)研發(fā)門檻，賦能全球開發(fā)者，推動AI技術(shù)從同質(zhì)化競爭走向多樣化突破。

同樣致力于構(gòu)建全場景生態(tài)的還有中興通訊。其一方面打造開放普惠的智算基座，另一方面則發(fā)力AI終端。本屆大會上，其首度亮相的AI萌寵Mochi，便是一個探索情感陪伴的新范例。此外，其展出的AI游戲手機、AI云電腦等全系列終端，亦展示了其讓AI能力全面融入硬件的決心。

從各大廠商的行動中可以看到，大模型不再是束之高閣的“屠龍之技”，而是正通過平臺化、開源化、終端化的方式，加速成為驅(qū)動各行各業(yè)變革的“新質(zhì)生產(chǎn)力”。

AGI還有多遠(yuǎn)？

當(dāng)大模型的能力日益強大，一個終極問題也隨之而來：我們距離通用人工智能（AGI）還有多遠(yuǎn)？

“我覺得有一個消息，可能值得大家去留意，是關(guān)于最近谷歌在IMO（國際數(shù)學(xué)奧林匹克競賽）上拿到金牌的這個消息。”林達(dá)華提示道。在他看來，這件事的意義不在于金牌本身，而在于要觀察其背后是通過專科化的方法，還是已經(jīng)形成了可泛化的推理能力。

“現(xiàn)在的推理模型，能力主要體現(xiàn)在做數(shù)學(xué)題、編程這兩個事情上。但當(dāng)你到一些日常生活的復(fù)雜條件下，比如規(guī)劃一個兼顧時間、預(yù)算和交通的復(fù)雜行程，你做數(shù)學(xué)題做到奧賽的也解不出來?！绷诌_(dá)華認(rèn)為，大模型面臨的第一個重要瓶頸，就是推理能力能否從單一領(lǐng)域，泛化到廣泛的生產(chǎn)、生活場景中。

第二個瓶頸，則直指具身智能的核心——空間理解能力?！拔覀儍?nèi)部很多研究發(fā)現(xiàn)，包括國際頂尖的多模態(tài)模型，空間感都特別弱。你給它看一個積木，問里面有幾塊、哪塊跟哪塊連在一起，這種幾歲小孩都能搞明白的事它就搞不明白?！绷诌_(dá)華坦言，“這個事情不突破的話，未來會成為具身智能落地重要的障礙?！?/p>

因此，可泛化的推理與空間能力的結(jié)合，被認(rèn)為是通往AGI的下一個關(guān)鍵突破點。對此，產(chǎn)業(yè)界也在通過不同的技術(shù)路徑尋找“最優(yōu)解”。

正如復(fù)旦大學(xué)管理學(xué)院兼職教授、深圳創(chuàng)業(yè)投資同業(yè)公會會長陳瑋所指出的，當(dāng)前我國面臨關(guān)鍵技術(shù)“卡脖子”等結(jié)構(gòu)性瓶頸，亟需通過提升自主創(chuàng)新能力實現(xiàn)根本性突破。在AI算力領(lǐng)域，這種以底層技術(shù)創(chuàng)新尋求破局的探索，正是對這一時代命題的直接回應(yīng)。

AI產(chǎn)業(yè)的競爭，已從單一維度的算法或模型比拼，演進為一場涵蓋軟件、硬件、算法、數(shù)據(jù)和場景理解的“全棧式”系統(tǒng)工程競賽。問題的答案，最終將在工廠的產(chǎn)線上、醫(yī)院的診斷中、以及千家萬戶的日常服務(wù)里得到檢驗。

采寫：南都灣財社記者嚴(yán)兆鑫

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