AI竞争正从屏幕里的模型能力转向现实世界的硬件和产业。11月5日至10日，2026年第九届中国国际进口博览会在上海举行，全球首发、亚洲首展、中国首秀的代表性展品超过480件。相比过去围绕算法、参数和模型能力展开的竞争，今年不少技术成果开始直接面向通信、汽车、工业制造和民生服务等具体场景。
国家统计局披露，今年前三季度，规模以上制造业人工智能技术重点场景应用普及率超过1三分之一，全国累计建成5.6万余家基础级智能工厂、9000余家先进级智能工厂、500余家卓越级智能工厂。这意味着，AI产业正在从技术研发向实际应用扩展，企业关注的重点也开始从模型能做什么，转向能否解决生产和经营中的具体问题。
在消费终端，AI首先需要解决的是如何感知环境并与设备交互。高通在本届进博会上展出了全球首个符合3GPP最新定义的6G终端原型机，并与中国移动、中兴通讯等开展联合技术测试和互操作验证；索尼中国研究院展示的汽车AI方案，则通过视觉语言模型分析道路环境，在自动驾驶系统接近能力边界时向驾驶员发出接管预警，两类技术分别涉及通信基础设施和终端感知，背后是AI应用对实时信息获取、计算和设备协同提出了更高要求。
不过，消费终端上的智能功能只是AI落地的一部分。对于制造业而言，生产环境复杂得多，温度、湿度、设备状态、原材料变化等因素相互影响，生产过程不仅要求AI能够理解数据，还必须给出足够准确、稳定且能够执行的结果。
西门子在本届进博会上展示的工业AI案例中，包括已经落地飞鹤奶粉生产线的应用。奶粉生产中的喷雾干燥环节，多个工艺参数变化较快，传统人工调节通常一次只能调整一个参数，难以实现多变量协同。
据了解，西门子通过AI模型分析生产数据、预测参数变化，计算关键参数的优化值，再将调节建议下发至控制器。据上海市人民政府外事办公室披露，相关方案落地后，产线综合能耗降低10%，单位时间产能提升3%。
不难看出，工业AI并不是简单地把通用大模型接入生产系统。不同工厂的设备、工艺和数据各不相同，模型需要理解特定生产流程，还要与原有自动化系统结合。
类似的变化也出现在具身智能领域，机器人产业的关注点，也正在从能否完成行走、跳跃等动作，转向能否理解环境、适应任务并持续工作。工信部数据显示，2026年上半年我国人形机器人整机产品超过400款，产量超过4万台，相关产品已在仓储物流、餐饮零售、家庭服务等300多个重点场景开展验证和部署。
本届进博会上，酷哇科技展示的城市作业机器人能够自主识别垃圾并完成道路清扫，德国卡赫带来的自主清洁机器人则面向工厂、仓储和物流中心等大型空间，具备自主导航和避障能力。它们面对的是不断变化的实际环境，而不是预先设定好的动作指令。
从消费终端到工业生产，再到机器人作业，AI进入现实世界需要跨过的不只是模型能力这一道门槛。通信、传感器、芯片、工业软件和机械设备都需要协同，技术还必须适应具体场景的工艺要求和运行环境。对于企业而言，最终能够形成竞争优势的，不只是拥有更强的模型，而是能否将技术转化为可持续的效率提升和商业回报。
（《财经》新媒体综编）
10.10.48.194, 216.73.216.151
