从AI新物种，共生为AI新生态｜蓝驰家族WAIC 2026

2026年的WAIC，AI离真实世界了又更近了一点。

展馆里，机器人完成精密装配、集群协作和长程灵巧操作；也在场馆中为人们导航、完成一整套早餐制作；Agent不再只是一个聊天窗口，开始拥有属于自己的运行环境和基础设施。而Kimi K3的发布，则让基础模型开始具备长程智能。

*作为长期关注AI与机器人底层技术演进的早期投资机构，*蓝驰创投始终相信，机器人和AI的演进会在真实场景中循序渐进地拓展能力边界。从简单任务到复杂任务，从单机能力到系统协作，从实验室走向产业现场，

而在这届WAIC中，我们很高兴看到蓝驰家族伙伴**月之暗面、智元机器人、银河通用机器人、苏度科技、它石智航、灵初智能、优艾智合、PPIO等带来了最新的产品和技术成果。

我们也将继续与创业者同行，关注那些走进真实世界、持续创造价值的技术。

以下是我们在2026 WAIC现场的观察，enjoy:

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*月之暗面发布了新一代开源模型 Kimi K3。作为全球首个开源的3万亿级别模型，K3面向长程编程、知识工作和推理等复杂任务设计，在模型规模、工程能力和真实任务表现上迈出了新的一步。相比参数规模，更值得关注的是模型能力正在发生的变化：*从回答问题，逐渐走向持续完成复杂任务。

官方展示中，K3能持续完成复杂的软件工程任务，并完成从开发到验证的完整流程。除了编程，K3也可以承担更复杂，更长流程的知识工作。

⬆️Kimi K3能自主检索、阅读并交叉验证大量文献，生成数千行代码，完成通常需要研究人员一至两周完成的科研分析；也能够围绕产业主题，完成网页检索、数据整理、行业分析与可视化报告生成等长流程工作。

Kimi K3展示了模型规模的提升表明，AI开始能够持续推进真实任务，并在更长时间尺度上完成复杂工作。

在今年WAIC，智元机器人展示的重点是"部署态"。机器人开始进入真实的工业、商业和公共服务场景后，需要应对环境干扰、连续作业、异常处理和自主充电等问题。

⬆️60台不同类型的机器人被部署在主会场及两个分会场，在公共区域承担指路和引导等服务。

此次智元提出的"三智一体"技术架构，能把运动智能、交互智能与作业智能协同整合进连续的工作流中，并延伸到能否在真实环境中稳定运行、持续作业并进行后续迭代。

智元此次还展示了一系列模型和学习系统。 如具身基座大模型 GO-2；世界模型 GE-2 ；闭环真机强化学习系统 Genie Evolver 1.0。产品端，智元发布了远征A3 Ultra、精灵G2 Max、灵犀X2 EDU、灵巧手 OmniHand 3 Ultra-M及骑行机器人。

在银河通用展台，Galbot G1完成了一整套早餐制作流程，包括烤面包、倒饮料、装盘等。工作人员会临时移动面包、杯子等物，机器人会在干扰中自主调整，展示了长程任务执行和抗干扰能力。

重载机器人 Galbot S1 展示了新能源电池外壳打螺丝、30公斤料箱搬运、拆垛与码垛等工业任务。同一个机器人，既能够完成重载搬运，也能够进行精密装配，覆盖从物料搬运到装配作业的工业流程。

围绕**真实生产力，银河通用机器人展示了机器人从商业服务到工业制造的多种工作，官方介绍，目前银河通用的机器人已在宁德时代、博世等生产线连续自主作业一年以上，相关能力也开始在新能源制造等工业场景中进行验证。*

苏度科技展示了双臂协作、柔性物体操作、精密装配、多机器人协同等十余项机器人能力。今年4月，苏度科技的机器人 Sudo R1 首次亮相时主要展示了抓取能力；而到WAIC，机器人已经能完成多类复杂任务。

*这基于 Atomic Skills（原子技能），苏度科技将抓取、姿态调整、力控制、双臂协同等能力拆解为可复用的基础单元，*再根据不同任务需求，组合成更复杂的操作，比如包装、装配和搬运。

⬆️机器人利用双臂配合，将柔软布料包裹在物体表面。由于布料会在操作过程中不断形变，机器人需要持续感知其状态，并协调双臂动作完成包裹。

⬆️机器人还展示了双手精密装配：将两个零件准确插入对应孔位，过程中涉及视觉定位、双臂协同、姿态调整和接触控制等多项能力。

它石智航在今年WAIC**发布了新一代具身原生基座模型 AWE 3.5，并凭借该模型获得本届大会 SAIL 之星奖。**AWE 3.5有着超过百万小时的 human-centric 真实数据训练，提升机器人在真实环境中的泛化能力和稳定执行能力。

在展台上，由AWE 3.5驱动的A1机器人展示了手机装盒、书包打包、细小螺丝分类等不同任务。验证了同一模型在不同场景中的适应能力。

⬆️它石智航也在现场还原了汽车线束工厂的真实场景。多台A1机器人组成作业集群，完成关键的装配流程。

⬆️DexHand灵巧手页接入了AWE具身模型，与魔术师邓男子配合完成了一场魔术首秀。

从多任务操作，到工业线束场景，它石智航验证AWE泛化能力：理解任务，迁移到真实产线，并完成精准反馈。

灵初智能在今年发了策略模型 Psi-R2 和世界模型 Psi-W0 组成的双模型架构。*而在WAIC中，他们展示了长程灵巧操作。，能根据环境变化调整动作与力度，完成连续、多步骤的精细操作。**

在体验区，参观者可以佩戴外骨骼手套完成抓取、拼接等动作，系统同步采集视觉、触觉和关节等多模态信息，然后由世界模型实时转换为机器人可学习的训练数据。

⬆️相比遥操作采集方式，这一方式更关注真实工作环境中的人类操作过程，为模型训练提供更贴近真实场景的数据。

灵初智能还与长飞集团联合展示了光模块检测、插拔、真空封装、成品装箱等连续工序，让机器人在真实制造流程中完成长程任务。

⬆️机器人连续完成识别、抓取、检测和包装等多个步骤，展示了长程灵巧操作在工业场景中的应用能力。

PPIO是AI云计算基础设施企业，主要面向大模型和Agent提供推理、部署与运行服务。今年WAIC，PPIO正式发布全新的 Agentic Cloud 定位，联合创始人兼CEO姚欣提出："云的第一客户已经不是人，而是Agent"。

*而这来自于Agent时代的两层基础设施：上层通过 Agent Harness 支持Agent运行、任务编排和记忆管理；底层则通过智能Token工厂，为Agent提供更高效的模型调用和推理服务。

PPIO还发布了国内首发的智能模型网关*。它能够根据不同任务自动选择合适的大模型：简单任务调用轻量模型，复杂推理调用能力更强的模型，对于关键步骤，还能采用多模型融合（MoM）的方式完成推理。*

Agent能兼顾推理成本与运行效率。模型调用也从固定接入单一模型，逐渐转向更加灵活的智能调度。

*优艾智合在WAIC公开展示工业原生人形机器人"隙锋"，并将一条微缩工业产线搬进展馆。展台上，*5台"隙锋"机器人与一台移动搬运机器人集群协作，共同完成线边仓物料的拣选、配送等任务。

这基于优艾智合提出的"一脑多态"架构。"隙锋"机器人也展示了工业场景中的快速适应能力：能在作业过程中积累数据、持续迭代。

⬆️**不同形态的机器人由统一"大脑"进行调度，能自动拆解流程、分配任务，协同完成整条产线作业。

另一项展示则聚焦机器人在工业现场的快速部署能力。"隙锋"机器人仅需少量现场数据训练，即可完成新的工业任务，并通过持续采集作业数据进行循环训练，逐步提升任务完成能力。

热闹的展台上，机器人正在完成一项项任务，而另一边的论坛里，人们讨论的则是：下一步，AI将如何改变真实世界。蓝驰创投合伙人与创业者们分享了他们对于AI下一阶段发展的观察。

在圆桌对话《从工具到劳动力——硅基文明前夜的生产力重构》中，蓝驰创投合伙人曹巍认为，AI带来的变化，不只是工具效率的提升，更是"干活的主体"正在发生转移。未来，人类将更多承担流程设计、监督和决策的角色，而越来越多具体任务，将由AI和机器人完成。

他认为，这一轮AI发展的特点，在于学术前沿能够以前所未有的速度转化为商业价值。随着AI从完成简单任务逐渐走向复杂场景中的复杂任务，蓝驰更关注两类方向：一类是基于Human-Centric Model（以人类数据为中心）的人机交互模型，通过更丰富的人类行为数据，帮助机器人适应家庭和社会等复杂环境；另一类则是AI原生Agent平台，让普通用户能够以更低门槛使用AI能力，实现真正意义上的"即插即用"。

在WAIC主论坛《从虚拟到现实：世界模型如何驱动具身智能》圆桌中，智元合伙人、高级副总裁、具身业务部总裁、觅蜂科技董事长兼CEO姚卯青提出，世界模型的核心能力，并非简单生成下一帧画面，而是预测物理世界的下一个状态。这意味着模型不仅需要理解视觉信息，还需要掌握物理规律、时空关系、因果推理等能力，从而帮助机器人在真实环境中完成感知、决策和行动。

他认为，当前世界模型的发展仍面临两个关键挑战：一是真实交互数据不足，互联网视频能够提供视觉信息，却难以覆盖推、拉、拧、抓等机器人与物理世界交互产生的数据；二是数据规模仍然有限，机器人需要大量真实世界数据，才能逐步形成对物理规律的理解。姚卯青也指出，未来率先实现规模化落地的，仍将是制造业等高频、刚需、环境相对可控的场景。

在《从虚拟到现实：世界模型如何驱动具身智能》圆桌中，它石智航创始人兼CEO陈亦伦提出，一个真正的世界模型，不仅要预测机器人下一步动作（Action），更要预测动作执行后世界状态（State）将如何变化。机器人需要理解动作与环境之间的因果关系，而不仅仅是生成一个"看起来真实"的世界。

陈亦伦认为，仅依赖视频数据，机器人能够学习几何和语义信息，却难以获得触觉、力觉等真实交互信息。真正重要的是记录动作、环境状态及最终结果的"干活的数据"。他将制造业形容为"物理世界的 Coding"：这里既拥有大量真实作业数据，也具备明确的评价标准和丰富的任务类型，是训练世界模型、验证物理AI能力的重要场景。

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