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　　在日前舉行的外灘大會上，工業、救援、農業、醫療、生活陪伴等多領域AI應用亮相，展現了機器人從“技術演示”走向“產業應用”的最新趨勢。多位業內人士指出，展望未來，AI將與物理世界更加深度融合，擁有更強大的自主學習能力。不過，也面臨數據質量、能源支撐等諸多挑戰。

　　麥肯錫調查顯示，92%的高管計劃在未來三年增加對AI投資。在AI商業化剛剛起跑的當下，投資人選擇了不同的投資路徑。

潘悅　制圖

　　賦能千行百業　AI產業落地進行時

　　在模擬救援環境中，機器狗依靠多模態傳感器掃描生命信號、清除石塊，最終穩穩“救出”仿真嬰兒——這是外灘大會舉辦的“機器人職業技能表演賽”中的精彩一幕。

　　此次比賽中，多家具身智能廠商的機器人輪番登場，在模擬真實工業與救援場景的高難度任務中展開角逐，展現了機器人從“技術演示”走向“產業應用”的最新落地進展。

　　“具身智能在工業場景有巨大的發展潛力，涵蓋制造、質檢、產線巡檢、物流等重要環節。”螞蟻數科AI智能終端資深專家梁子說。曙光公益救援同盟指揮長王剛表示，機器人能夠突破人體極限，進入高溫、有毒等環境中承擔極端危險的任務。未來，它們將是救援隊的“超級隊友”。

　　除了工業和救援，AI也正加速融入農業、交通、醫療、生活陪伴等人們生產生活的全鏈條，賦能千行百業智能化發展。

　　例如在農業領域，復旦大學在會上展示的伏羲中短期氣象大模型和次季節大模型，可精準進行未來15天逐小時天氣和未來60天的氣象預測，為農業生產提供科學指導。

　　在醫療診斷環節，鷹瞳Airdoc眼底相機可以在1至3分鐘全自動拍攝眼底照片，識別心梗、腦梗等高發心腦血管病，以及動脈硬化、糖尿病、老年癡呆等重大慢病風險。

　　阿拉丁智能發布的情感陪伴與情緒撫慰機器人，可憑300余種表情配置實現情緒追蹤反饋，精準識別情緒并通過語言、表情回應，依托AI心理大模型開展生成式情感陪伴聊天。

　　“AI正在賦能所有關鍵科技趨勢，從智能體執行復雜任務，到推動專用半導體創新，再到加速生物工程研發和提升機器人自適應能力，催化作用覆蓋能源、制造、科研等多個領域。”麥肯錫中國區主席倪以理表示。

　　深度融入物理世界　業內探討AI未來

　　展望未來，多位業內人士指出，AI將與物理世界更加深度融合，擁有更強大的自主學習能力。

　　“人工智能正在經歷從大模型向智能體的關鍵躍遷，AI不再僅僅是一個具備知識的‘大腦’，而要成為一個能通過使用工具、自主學習來探索世界的行動者。”清華大學副教授、面壁智能首席科學家劉知遠說。

　　階躍星辰創始人、CEO姜大昕認為，智能體正在金融、醫療、教育等垂直領域快速滲透，而下一代智能硬件的競爭焦點將是“會做事、總在場、有記憶、能進化”。“智能體終將從數字世界走向物理世界。走向物理世界能夠從經驗中學習，自主學習，并且和人類科學家一起發現人類還沒有發現的物理規律。”

　　宇樹科技創始人兼CEO王興興也認為，AI的終極形態之一將是與物理世界深度交互的機器人，真正的“新大陸”在于創造能夠自主感知、決策并行動的“新物種”。對于AI原生創業者而言，挑戰不僅在于算法的優化，更在于如何將模型能力與硬件載體結合，在真實的、非結構化的環境中解決實際問題，這需要一種全新的、軟硬一體的系統性創新思維。

　　“現在創新創業的門檻已大幅降低，年輕創新創業者迎來好時代，可以用AI工具去實現新創意。要真正讓AI落地干活，現在還在大規模爆發性增長的前夜。”王興興說。

　　商業化落地挑戰仍存　投資人策略分化

　　在業內人士看來，盡管技術高速演進，但智能體的進一步商業化落地也面臨諸多挑戰。

　　Ponder　CEO盛思雄以AI制作PPT為例，從人機交互的角度指出，當前智能體輸出內容“碎片化”問題嚴重，缺乏對信息的深度組織與邏輯構建能力，導致用戶仍需花費大量時間整理和修改結果，真正意義上的“智能”尚未實現。

　　王興興認為，當前，具身智能發展的挑戰主要體現在高質量數據及模型算法層面。在數據層面，采集和質量問題比較突出，數據利用率也需提升。在模型層面，當前多模態數據的融合并不理想，模型與機器人的控制模態對齊也是難點。

　　成本與性能之間的平衡也是一大現實瓶頸。Pokee　AI創始人朱哲清坦言，盡管智能體在特定場景（如編程、數學）中表現優異，但其推理成本高、擴展性差的問題限制了大規模商用。尤其在高并發環境中，如何保持系統穩定與響應速度，仍是對技術團隊的極大考驗。

　　面對種種挑戰，在AI商業化剛剛起跑的黎明，投資人也選擇了不同的投資路徑。螞蟻集團戰略投資部資深總監黃海坦言，通用智能體和垂直智能體兩個方向都有成長的空間，目前螞蟻投資的智能體以垂類為主，其選擇關鍵在于“市場空間夠大、付費意愿強，且能夠在一定階段構建護城河”。他同時表示，在投資中對算力等底層基礎設施持續關注，未來能源支撐等是一定要解決的問題。

　　創世伙伴創投創始主管合伙人周煒認為，要采取兩頭分化的投資“啞鈴策略”，一方面，投“跟一個復雜的工作流有緊密的結合和糾纏”的企業端應用，以抵御技術迭代風險；另一方面則出于風險投資的使命，去投一些風險相對較高但天花板更高的通用方向，作為對未來方向的押注和參與。