WAIC 2026 观察：大模型从参数比拼走向具身与落地

2026 年 7 月 17 日，世界人工智能大会（WAIC）在上海世博中心开幕。和往年聚焦参数规模与上下文长度不同，今年展会的关键词明显转向了端侧部署、具身智能与行业落地。从模型公司、芯片厂商到终端品牌与机器人企业，几乎所有头部玩家都在围绕「大模型如何走出对话框」这一命题交出答卷。

行业风向转变：不再只比参数大小

在 2023 年大模型浪潮刚刚兴起时，行业比拼的核心是参数规模、支持格式与榜单成绩；进入 2025 年，竞争维度延伸到上下文长度与推理能力。然而对终端用户而言，这些指标很难直接转化为可感知的体验——手机里再多 AI 功能，如果用户仍需在地图、支付、聊天、文档之间手动切换，设备就只是「装了 AI App 的手机」，而非真正的 AI 设备。

正是这一痛点推动了大模型行业走向 Agent 化。用户只需表达意图，模型即可理解需求并自主调用服务完成跨应用任务。本届 WAIC 上，多家厂商集中展示了这一方向：

• 阶跃星辰将个人智能体 Amoo 植入 STEPX Neo 手机系统底层；
• 豆包与努比亚推进 GUI Agent，让模型通过理解屏幕、模拟操作完成跨 App 任务；
• 面壁智能持续把 MiniCPM 系列送进一线终端设备，押注端侧智能。

此外，Kimi 在大会前夕发布了 3T 参数的 K3 模型，延续了头部厂商在大参数路线上的探索，但舆论焦点已明显转向落地形态。

具身智能：大模型走进现实世界的「Agent」

如果将大模型的能力演进分阶段，理解与生成内容是第一阶段，Agent 能力是第二阶段，那么具身智能与世界模型就是第三阶段。基座模型不再只理解语言，还需要具备对现实世界的感知与「自主响应」能力，例如 VLA（视觉-语言-动作）模型。

本届 WAIC 上，这一阶段已有具象落地：

• 智元将 GO-2 具身基座模型用于驱动机器人在流水线上下料、装盒；
• 魔法原子展示 Magic-VLA K02 处理叠盒封胶、整理衣物等任务；
• 乐聚机器人、启元等企业也在现场展示工业场景中的机器人作业；
• WAIC 现场导览工作由 60 多台智元机器人承担。

相较于机器人跳舞、打拳这类表演性展示，工厂流水线上的「枯燥」任务更能反映具身智能的真实价值：流程可拆解、判定标准明确，更利于积累真实数据用于后续模型训练。多家主流大模型企业在展会期间均提出未来将以千万台规模推进具身智能产品落地。

端侧智能与全栈能力：走向现实世界的基础设施

具身智能进入现实场景后，对模型能力提出了全新要求。以响应速度为例，在聊天或生图场景中几秒延迟通常无伤大雅，但在工厂流水线或智能驾驶场景中，每一秒延迟都可能被放大，直接影响生产效率甚至生命安全。这也是「端侧智能」在本届 WAIC 重新成为热词的原因。

面壁智能作为新 AI 六小虎中唯一专注端侧智能的厂商，早在 2024 年就以 MiniCPM 证明了端侧小模型的能力。其端侧模型并非云端完整版的蒸馏简化版，而是基于端侧 AGI 架构独立、原生设计的，这使其在无网络环境下仍能保持快速响应与推理能力，并率先完成了端侧智能体在汽车行业的量产交付。

此外，「全栈模型」被视为大模型走向现实世界的捷径：VLA 模型负责把视觉、语言与动作串联，世界模型负责推演动作后果，端侧模型负责现场快速响应。地瓜机器人在 WAIC 展示的旭日 S600 芯片，即是「全栈」思路在硬件层的体现。

行业分水岭：中国 AI 的下一程

逛完今年 WAIC 可以发现，行业竞争重心已从参数、上下文与推理能力等「能力上限」指标，转向端侧部署、世界模型与全栈能力等「能力下限」指标——后者直接决定了模型能否在严肃行业中稳定运行。

也正因此，本届 WAIC 上大模型公司谈端侧与世界模型、机器人公司谈技术落地、芯片企业围绕机器人调整产品方向，过去相对独立的技术路线正在被具身智能时代重新融合。可以肯定的是，AI 行业已经走到了一个更高的阶段：大模型正在走出只服务消费级应用的「学生时代」，进入更严肃的行业应用场景。中国 AI 产业，从本届大会各家企业的准备程度来看，已经为这一身份转变做好了准备。