WAIC 2025深度观察：喧嚣的人形机器人背后，谁在真正用AI赚钱？

趁热聊聊 | 资深媒体人 Alan WAIC 2025 现场手记

大家好，我是Alan。

刚刚结束了在WAIC 2025（世界人工智能大会）现场整整两天的“特种兵式”逛展。从B2地下的“早餐铺”式创业公司，到楼上巨头林立的宏大展区，我和老友戴着满脑子的问号，试图拨开技术的迷雾，看清中国AI产业的真实基本面。

总的来说，今年的WAIC很“热”，氛围热，讨论也热。但它不像一个消费电子展，C端产品寥寥无几，更像一场产业的内部研讨会。它不负责描绘普通人眼中酷炫的未来，而是毫不掩饰地展示了AI在中国to B（面向企业）和to G（面向政府）领域的落地现状、挑战与思考。

接下来，请允许我用三个板块，带你“云逛展”，分享我们最核心的观察和感受。

一、 人形机器人：理想主义与商业现实的终极辩论

一进展馆，最震撼的莫过于人形机器人。整个二楼几乎被几十家机器人公司占据，从硅胶脸的“秦始皇”到动作略显僵硬的“帕金森女友”，形态各异，声势浩大。

这让我全程带着一个巨大的问号：我们真的需要长得像人的机器人吗？

坦白说，我是一个坚定的“实用主义者”。我并不认为“人形”是机器的最优解。在工厂搬运、分拣，一个高效的夹具、一个轮式底盘，成本更低、效率更高、实现也更容易。为什么非要执着于复制人类这个并不完美的生物结构呢？

我能想到的“人形”的刚需场景，可能只有三个：

1. 情绪价值：高度拟真的陪伴、家政服务。
2. 生理价值：（你懂的）。
3. 暴力价值：兼容人类武器与城市设施，在巷战等复杂环境中替代人类士兵，成为昂贵且无情的“耗材”。

但我的朋友老戴，代表了“长期主义”的信仰。他认为，人类社会的一切工具、建筑、设施，都是围绕人的形态构建的。 门把手、按钮、桌椅，无一例外。人形机器人具备终极的通用性，能无缝接入人类世界的一切。

这场辩论没有终点，但它揭示了行业的两条路径：

路径A（理想主义）： 坚信人形是终极形态，直接挑战最复杂的技术，推动整个行业的技术天花板。 路径B（实用主义）： 先在特定领域（如工业、物流）用更经济高效的形态（如轮式、机械臂）创造商业价值，活下去，再逐步向通用化、人形化演进。

一个有趣的洞察是，当你去问这些创业者“你的机器人用在哪”，他们大多也语焉不详，答案往往是“科研、展示”。拧螺丝的演示很酷，但懂行的人一眼就能看出问题：为什么不用电钻直接集成在机械臂上？灵巧手腕的扭力能承受工业级的力矩吗？这更多是“秀肌肉”，离真正的产业应用还有相当的距离。

小结一下我们的思考：

• 别被“秀肌肉”迷惑： 人形机器人距离大规模商用还很远，成本、稳定性、灵巧手的精细操作（比如给被套系绳子）都是巨大的挑战。
• 硬件成本下降是催化剂： 激光雷达、谐波减速器、伺服电机等核心组件的国产化和成本“白菜化”，是大模型之外，引爆这波机器人热潮的根本原因。
• “向下兼容”是价值所在： 即使我们不马上需要人形机器人，研发它所积累的灵巧手、AI感知、运动控制等技术，可以“降维”应用到更实际的工业机器人上，这本身就是巨大的进步。

或许几年后，这批玩家会换掉一半，但人形机器人这个主题，无疑将是未来几年WAIC最值得持续关注的焦点。

二、 产业应用：沉默的大多数与“原生战略”

如果说机器人是WAIC的“面子”，那深入到各行各业的产业应用，才是真正的“里子”。在这里，我们看到了AI最朴素也最强大的力量——降本增效。

两个案例让我印象深刻：

1. 炼钢：高炉曾是个“黑匣子”，输入参数微调，输出的钢材性能却有很大随机性。现在，AI通过学习海量数据，精准找到了输入和输出间的“神秘关联”，实现了对品质的稳定控制。
2. 水泥：和炼钢同理，一家水泥厂利用AI优化燃烧过程，一年省下了200万的燃料费。

这些案例背后，藏着一个通用公式：

AI价值公式 = 海量、多维的输入数据 + 难以捉摸的“黑盒”过程 + 明确的产出目标

只要你的业务符合这个模型，AI就能帮你从“不确定性”中找到“确定性”的规律。

这也引出了一个关键结论：真正成功的AI转型，必须是“由内而外”的。 现场我们交流的所有成功案例，无一例外，都是企业自己先发现了痛点，再寻求AI技术来解决。指望外部的AI公司来给你“看病开方”，最终很可能只会沦为昂贵的“AI技术外包”。

这也对人才提出了新的要求——复合型人才。你既要懂业务流程的“know-how”，又要懂AI能做什么、边界在哪，才能嫁接起需求与技术。

在大型企业层面，我们更是看到了一个更深刻的逻辑——“原生战略”。

• 美的COMO的启示：他们早在2018年，就在所有高端家电中预埋了联网和功率监测芯片。当2022年大模型浪潮来袭时，他们手中已经握有了海量的、结构化的真实运行数据，可以迅速构建有意义的智能家居模型。这种战略前置，是后来者砸再多钱也无法在短期内追赶的。
• 特斯拉FSD的逻辑：从第一天起，特斯拉就将“全自动驾驶”作为公司级战略，自研算力平台，统一硬件迭代。这与许多“先堆硬件再想软件”的车企形成了鲜明对比。

核心洞察： 对于大公司而言，AI不是一个可以事后添加的“功能补丁”，而是一种需要从顶层设计开始就融入血脉的“原生能力”。你的战略领先多少，最终产品的竞争力就会领先多少。

三、 巨头博弈：从“秀模型”到“铺生态”

作为AI产业的“军火商”和“基建狂魔”，今年的科技巨头们，画风也变了。他们不再执着于C端炫技，而是不约而同地走向了更“重”、更深入的产业服务。

• 华为：非常务实，直接带着攻坚小组深入矿山、港口等行业一线，为客户“定制”解决方案。展台一半是昇腾硬件，一半是实打实的行业应用。
• 百度：刷新了我的认知。他们构建了一个开放的全栈体系：底层兼容多种算力，中间层模型平台也允许接入第三方，上层则以“外包”和“陪跑”两种灵活模式深入企业。策略清晰，执行力强。
• 阿里与腾讯：更偏向于“平台+生态”的打法。提供模型、算力等底层工具，将具体的应用场景“交给半条命”的合作伙伴和被投公司去完成。阿里在政务AI领域，尤其是在浙江的实践，走得非常靠前。
• 一个关键的“活水”：支付宝、微信支付等平台正在将支付能力“Agent化”，打包成简单易用的工具。这将打通AI Agent完成服务闭环的“最后一公里”（例如，帮你搜索外卖并直接下单支付），是未来C端应用爆发的一个重要信号。

写在最后

两天的WAIC逛下来，最大的感受是：AI正在褪去魔幻的光环，回归商业的本质。

喧嚣的人形机器人代表着我们对未来的向往，而那些沉默的、深藏在工厂、矿山、政府部门的应用，才是当下真正创造价值、推动社会进步的齿轮。

这个行业不再需要空谈家，而是需要更多的“复合型人才”和具备“原生战略”思维的企业家。它充满挑战，也充满机遇。就像我们看到的一样，一个做客服AI的公司，最赚钱的产品竟然是帮人写标书的软件；一个做通信基站的中国铁塔，靠着遍布全国的塔顶摄像头，做起了山火预警和耕地保护的生意。

AI的能力已经摆在那里，剩下的，是你的想象力和执行力。

明年的WAIC，又会是怎样一番光景？我很期待。

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