WAIC 2026汇聚近30位中外企业家：开源、具身智能与产业应用成为中国AI发展焦点

【软盟资讯·新闻导读】7月17日至20日，2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议在上海举行，主题为“智能伙伴，共创未来”。大会期间，近30位中外企业家通过媒体表达对人工智能发展的期待，开源开放、具身智能落地、产业应用与全球治理成为高频词。与往年偏重模型能力展示不同，今年的讨论重心明显转向真实场景价值、生态协作方式与治理准备。对企业而言，这既是一次技术选型题，也是一次场景落地与合规节奏的组织题。

据第一财经等媒体报道，7月17日上午，2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议在上海开幕，会期持续至7月20日。官方信息显示，大会主题为“智能伙伴，共创未来”，定位为全球合作平台，集中展示核心AI突破并促成多项关键合作。开幕式主旨讲话中提出，要抓住历史性机遇，鼓励开源开放、合作共享，全面促进人工智能科技创新、产业发展、场景应用，让人工智能赋能千行百业。这一表态被多家参展企业视为本届大会的政策基调。

围绕“中国及全球AI如何创新、携手并进”，近30位企业家在大会期间集中发声。从公开报道和企业披露的内容看，这些观点并非分散表态，而是集中在算力底座、开源生态、具身智能落地和产业融合四条主线上。需要说明的是，以下企业负责人的表述属于观点引用，IDC等机构的判断属于研究预测，均不等同于已经发生的市场结果。

开源：从权重开放走向接口与标准开放

在开源议题上，企业家的关注点已从“模型是否开源”扩展到“接口与标准是否开放”。

智谱方面表示，人工智能的竞争不是零和博弈，真正的安全源于开放而非封闭，并将继续践行“开源可信”“普惠向善”等宗旨，把技术突破“铺成”更多主体能够使用的台阶，为全球人工智能治理与普惠发展贡献方案。这是一段典型的立场型表态，其价值在于明确了开源与安全并非对立关系。

另一类期待更偏工程层面。有企业家提出，希望行业加速建立统一标准与开放接口，让智能体之间真正“聊起来”、能力可以共享，形成“智能伙伴网络”，而不是各自为战的工具集合；同时希望新质生产力在真实场景中扎下去，看到更多在工业、医疗、特种场景里解决实际问题的案例。

对企业决策者而言，这两类表态指向同一个问题：开源带来的成本优势，并不自动等于可控性。许可证条款、版本迭代节奏、数据边界、私有化部署与后续维护责任，都需要在选型阶段就写进评估清单，而不是等上线后再补。

具身智能：从“能动的演示”走向产线场景

具身智能是本届大会最集中的展示方向之一。IDC在大会闭幕日举办的“Physical AI时代开启”线上专场会议纪要中指出，本届WAIC特设具身智能专属展区，展品不再只是“能动的演示”，而是围绕3C电子、汽车制造、仓储物流、商用服务、家庭陪伴等真实场景展开应用展示，反映出中国具身智能机器人正由技术验证迈向商业化落地。这是研究机构的观察判断，可作为趋势参考。

同一份会议纪要中，IDC预计未来五年中国具身智能支出将由14亿美元增长至770亿美元，年复合增长率达94%。该数字属于机构预测，用于说明潜在市场空间，不宜当作确定性结论使用。

企业层面的动作同样具体。高擎动力在本届大会上展出了经国际赛事实战验证的小派机器人与开源机械臂，现场演示奔跑、舞蹈、视觉跟随及拖动示教等能力，并与伊利合作推出IP联名机器人项目。据其公开信息，“派+”平台采用模块化设计，关节、手臂、头部为独立模块，支持个性化定制皮肤并联动IP形象，适配过程与动作、语音、视觉跟随整合为统一角色。此外，有鹿机器人发布新一代商用巡扫机器人AI130S，并联合绿源集团推出全生命周期“具身智能5S服务包”；凌迪科技则围绕具身智能数据底座与AI数字伙伴两个方向参展，展示仿真引擎在时尚产业与具身智能场景中的应用。

技术路径上，亮源新创创始人兼CEO姜旭认为，下一阶段的重要课题是让基础模型在物理世界中模仿和超越人的能力，互联网规模的人类视频数据将成为下一代基础模型持续学习和进化的重要来源，具身智能将沿着规模化预训练、规模化对齐和规模化部署三大范式演进。模思智能联合创始人、CEO李世民则认为，只有理解真实世界不断变化的情境，AI才能从回答问题走向完成任务，成为人与现实世界之间真正的智能伙伴。

这些表态合并起来，勾勒出一条相对清晰的落地逻辑：本体能力决定下限，数据与场景决定上限，而运维能力决定项目能否长期存在。

产业应用：衡量单位从“模型”换成“任务”

产业应用是本届大会企业家发言中分歧最小、也最接地气的部分。

语生科学董事长陈大年表示，中国企业在这一轮大模型浪潮中展现出巨大创新活力，但目前AI落地尚未惠及普通用户，尚未转化为各行业的生产力，这是每位从业者都需要解决的问题。

剂泰科技联合创始人、董事长兼CEO赖才达则从生命科学角度提出，AI与产业创新的深度融合，不是简单把AI接入既有流程，而是让AI成为产业创新体系的重要组成部分，成为科研范式、研发流程和产业能力的一部分，而不是附加其上的工具或插件。

这两段表述对企业有直接参考价值。它意味着评估人工智能项目时，更实用的衡量单位不是“用了哪个模型”，而是“哪一类任务被稳定完成、节省了多少人力或周期、异常时谁负责”。把任务清单、验收标准和责任边界先写清楚，再谈模型选型，往往能减少反复试错的成本。

算力与治理：两个容易被低估的“底座”

算力方面，摩尔线程创始人、董事长兼首席执行官张建中表示，算力是人工智能发展和治理的基石，既关乎技术突破，更事关战略主动；没有自主可控、普惠可及的算力，就难以掌握人工智能发展与治理的主动权。他同时提到，公司依托万卡级智算集群，赋能千行百业以及大模型、具身智能等应用场景。以上为企业公开表态。

治理方面，本届大会同期举行人工智能全球治理高级别会议，全球治理体系完善成为大会核心议题之一。多位企业家在发言中把“开放”“可信”“普惠”与治理能力放在同一语境下讨论，这与“安全源于开放而非封闭”的判断一致。对准备规模化部署AI的企业来说，治理不再是合规部门的单独事项，而是与模型选型、数据流转、供应商管理直接相关的工程问题。

企业可以着手准备的四个动作

结合上述公开信息与观点，可以整理出四个相对务实的着手方向。

1. 以任务为单位做评估。 把候选场景拆成可验收的任务，明确输入、输出、人工兜底环节和失败成本，再决定采用闭源API、开源模型还是混合方案。
2. 把开源成本算全。 除推理成本外，还要计入微调、部署、监控、版本升级和安全维护的人力投入，避免只看调用单价。
3. 具身智能先算运维账。 关注本体之外的备件、场景适配、数据采集与现场维护，参考行业内出现的全生命周期服务模式，判断自身场景是否具备规模化条件。
4. 治理前置而非后补。 在项目立项阶段就明确数据来源、留存规则、内容安全策略与供应商责任划分，减少后期返工。

【软盟观察】本届WAIC最值得记录的，或许不是某款产品的能力参数，而是话语重心的转移。过去两年，行业讨论常围绕“谁的模型更强”展开，参数规模、榜单排名和刷新纪录构成主要叙事。今年近30位企业家的公开发声，几乎都绕开了单一能力对比，转向三个更朴素的问题：技术能不能在真实场景里稳定跑起来，生态能不能通过开源与标准实现协作，治理能不能跟上部署速度。这个转向不是口号变化，而是产业进入投入产出考核阶段的自然结果。

值得注意的是，三类信息需要分开看待。第一类是政策与官方信息，例如大会主题、开幕式主旨讲话中关于鼓励开源开放、合作共享和赋能千行百业的表述，这是方向性信号。第二类是企业观点，例如智谱对开放与安全的判断、姜旭对具身智能三大范式的推演、李世民关于从回答问题到完成任务的描述、赖才达关于AI应成为产业创新体系组成部分的提法。这些是有信息量的行业判断，但本质上是立场和推演，不是已验证的结论。第三类是研究机构的量化预测，例如IDC对未来五年中国具身智能支出的测算。预测可以用于说明趋势量级，却不应被当成确定性目标写入企业预算。

对企业决策者而言，真正的分水岭在于能否把趋势翻译成任务。开源降低了试错门槛，但也把版本管理、数据边界和安全责任的复杂度转移给了使用方；具身智能从展台走向产线的过程中，本体能力只是入场券，数据采集、场景适配和长期运维才是决定项目存续的部分；全球治理议题的推进，则意味着合规能力会逐渐成为供应商筛选的硬性条件，而不是加分项。这些变化不会在同一天发生，却会在接下来的一到两年里持续作用于采购、研发和组织流程。

因此，更稳妥的做法是把今年的会议信息当作一张待办清单的起点：先确定哪几个任务值得用AI稳定完成，再判断开源与闭源的成本结构，最后补齐治理与责任边界。对多数企业来说，跑通一个可复用的场景，比追逐一次能力发布更有长期价值。