WAIC 2026 现场：各方猛攻 AI 硬件入口

2026 世界人工智能大会（WAIC）上，最直观的变化不是某一款模型的参数刷新，而是展台形态本身——算力厂商沐曦和大模型公司阶跃星辰的展位上都摆着车，阿里千问和科大讯飞把巨大的 AI 眼镜放在入口处，走几步便能看到做咖啡或泡茶的机器人。据大会官方统计，本届 WAIC 期间有超过 300 款产品全球首发，消费级 AI 产品与具身智能终端占据显著比例。如果说过去三年的 AI 发展是云端的快速扩张，那么 2026 年的 WAIC 正在成为一个转向的节点：大模型公司、传统终端巨头与初创企业开始围绕具体的硬件入口展开真实的商业竞赛。

智能体手机：争夺系统底层权限

手机是距离用户最近的计算中心，也是今年 WAIC 上竞争最激烈的品类。阶跃星辰董事长印奇在主论坛把智能体带来的下一阶段变化概括为「新系统、新载体、新网络」，并在现场展出了 STEPX 品牌的首款 AI 终端 STEPX Neo，这也是其展台排队最长的产品。无独有偶，字节跳动旗下豆包与中兴努比亚合作推出「第二代豆包手机」，有体验者表示已能通过语音操作完成订机票等跨应用流程，但「手动一分钟的事，AI 得好几分钟」。

模型公司执意造手机，根源在于现有移动生态的结构。过去十年，超级 App 在操作系统之上建起各自的数据孤岛，大模型若仅作为一款 App 存在，难以跨越孤岛理解用户的跨平台意图。为此，阶跃星辰自研了智能体原生操作系统 Step AOS，豆包则选择 GUI Agent 路线，让 AI 看懂屏幕并模拟点击，以减少对应用厂商 API 的依赖。

面对模型公司的动作，传统手机厂商也在调整。荣耀在 WAIC 期间发布 Robot Phone，并将 MagicOS 升级为「伙伴型多模态智能体操作系统（Agentic OS）」，与阿里千问大模型合作，提出「一主多专、三端协同」的架构。荣耀 CEO 李健表示，AI 的演进将「脱离冰冷的工具属性」，从操作系统走向具身交互。AI 手机竞争已从预装智能助手，升级为争夺系统级权限与跨应用执行能力。不过，跨应用操作真正落地，还需突破端侧模型的内存与功耗瓶颈，并建立新的权限治理规则。

AI 眼镜：争夺「持续佩戴」的感知层

本届 WAIC 上，AI 眼镜是参展数量激增最明显的品类。科大讯飞、阿里千问、李未可、Rokid、Moonix 等 20 余家厂商带来了 40 多款形态各异的眼镜产品。竞争维度已从早期的 AR/VR 沉浸体验，转向轻量化和日常可用性：科大讯飞将重约 40 克的 AI 眼镜作为软硬一体生态的入口，主打翻译与办公助理；Moonix 展示的莫奈 AI 眼镜标称仅 14.9 克，主攻无感记录；Rokid 等厂商已打通支付软件，试图通过语音指令直接完成购买。

比单品更进一步的是跨硬件形态的协作。WAIC 现场，HGR 展示了一套「人·眼镜·机器狗」协同系统：佩戴眼镜的用户注视外卖位置并发出「去那里」的指令后，系统需对齐人与机器狗的视角差异，将视线落点转化为导航目标，完成取件与送达。实时处理视觉与语音会消耗大量云端算力，端侧模型因此成为关键支撑，例如 RWKV 等新架构试图通过状态压缩降低内存占用，面壁智能也展示了搭载于三星手机的端侧模型及智能座舱应用。

IDC 预测，2026 年中国智能眼镜市场出货量将达到 450.8 万台。眼镜是最接近「随身感知层」的终端，但也最受生理与社会规范约束——音频、翻译和第一视角拍摄等单点功能短期内更易形成习惯，能否成为入口，最终取决于周围人是否接受「被它看见」。

具身机器人：从「会动」到「能连续工作」

与 2025 年相似，会格斗、跳舞的具身机器人仍是人气最高的展区，但今年更明显的变化是厂商都在寻找可讲清楚的差异化场景。智元机器人将一条产线搬进展馆，演示上料、成品装盒、整箱转运的连续流程；乐聚机器人让人形机器人完成纸箱拆垛、塑料箱拆垛、小件上料等场景；它石智航用环形流水线复刻汽车线束作业，搭载自研 AWE 具身大模型和 21 自由度的 DexHand 灵巧手。有客户表示，线束场景「非常讨巧」：工位、物料流转和质量标准相对明确，能把复杂操作拆解为可示教、可验收的步骤。

新零售与服务场景同样活跃。蚂蚁集团灵波大模型与国大药房合作，展示三台不同构型机器人接单、取药、打包的协同系统，称约 90 秒可完成一单；首次参展的 Sharpa 展示了机器人自主拍照，其难点在于手部精细化操作，未来可适配各类手持工具。但展馆中的路线、物料、光照和人员分工相对可控，真正进入工厂或门店后，机器人还要处理物料缺失、箱体变形、指令歧义、网络波动等异常。厂商主动将评价标准从「会不会动」转向「能否连续工作」，但完成演示、跑通试点与形成可复制部署，仍是三个截然不同的阶段。

门槛不在智能，而在责任

三类硬件并不共享同一种商业闭环：手机要解决服务调用与权限治理，眼镜要建立高频佩戴和社会接受度，机器人则需要客户为可靠性、维护成本与安全责任买单。一位从硬件转向 Agent 创业的从业者认为，当前 AI 硬件供应链仍未成熟，只有当一种形态同时跑通用户价值、软件能力和供应链效率，围绕它的零部件、渠道与服务网络才会大规模跟进。

更可能的路径并非某一件设备在短期内接管所有入口，而是三类终端先在各自擅长的边界内形成分工——手机负责协调服务，眼镜补充随身感知，机器人在标准化场景承担执行。它们共享模型、芯片和传感器等底座，却需要分别回答权限、隐私与责任问题。如果这些条件被逐步满足，AI 硬件的下一步，改变的将不只是某一台手机、眼镜或机器人，而是人们获取服务、设备完成工作，以及数据在真实世界中流动的方式。