AI應用WAIC“搶跑”：熱鬧是真，但差異化是假

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智能體成絕對主角 但它們“長”得太像了 AI應用落地的風，終於真真切切地吹進了人群裡。在場館最直觀的感受是，用戶對AI產品的接納度明顯提升，才催生了這麼多獨立AI應用。 “和去年相比，今年我們上來用戶就直接翻了兩倍。”京東健康展臺的工作人員告訴光錐智能。 在一眾貼近C端的賽道中，AI健康是今年最擁擠的方向之一。WAIC現場，螞蟻阿福的0.01元送體重秤減肥吸引現場觀眾報名，京東健康旗下的AI醫生“大為”、科大訊飛的AI健康助手“訊飛曉醫”、百川智能的“百小醫”等等，都是面向C端的健康助手產品。 現場觀察中，通過和醫療行業、供應鏈的聯動，今年的AI健康產品從最初的問診輔助定位，變得更專業。去年，AI還只能給點“建議”，今年能與真實醫院醫生的“數字人”聊天、藥品配送也都安排上了。 聚焦到具體產品，智能體是今年C端產品的絕對主角。 騰訊的智能體產品之多，一面牆都裝不下。除了年初的WorkBuddy和QClaw，還有給設計師用的Ardot、更像AI版電腦管家的Mavis、“手搓”獨立應用的吐司……這些井噴的智能體，更像是大廠先在內部用起來，再“推出去”的成果。 阿里“秒悟團隊版”的工作人員告訴光錐智能，秒悟的誕生更多源自內部需求。比如秒悟搓應用的功能一開始在內部呼聲就很高，隨著更多內部員工自發用了起來，才決定推出C端產品。後來又因為企業客戶的需求，比如做個報名表單，演示功能等，才延伸出了企業版。 一部分智能體靠定位做成了獨立App，還有一些則直接和自家王牌產品結合，靠Agent能力促進付費轉化。 百度是其中典型的一家。在自家的工作搭子DuMate、AI應用創意產品秒噠之外，展臺上的GenFlow更像是百度網盤的衍生產物。以GenFlow為例，它既可以在百度網盤中心區域喚醒對話，也能靠Agent能力用來幫忙整理視頻關鍵信息、編寫文件等等。談及GenFlow未來的規劃，工作人員告訴光錐智能，它後續更多考慮加入百度網盤的訂閱付費服務。 百度網盤的App下方中心區，長出了“Genflow” 但在一片Agent“繁榮”中，“重複”也非常明顯。 光錐智能逛遍了現場的AI展臺，雖然產品繁多讓人眼花繚亂，但總結下來，其實都集中在幾個大的方向：各類以Claw做尾綴，或者自命名的個人智能體、幫你“手搓”應用的智能體、接管AIGC內容創意生成的圖像/視頻智能體、甚至是各種類Mac mini的智能體盒子。 以個人智能體為例，多款產品在演示場景的展示高度雷同，跑數據分析、寫報告是“招牌展示”。當問及產品的差異化優勢時，“支持接多種模型”、“擁有自建的Skill庫”幾乎成了“通用答案”。 逛下來一圈，光錐智能對科大訊飛的Loomy和麵壁智能的智能體印象更深——兩者均在內部融合了“資料庫”功能，把用戶上傳的文件按類型自動歸類，並對不同文件用AI做基礎標註，對打工人更友好。 Lommy的“資料庫”界面 除了少數完成度和目標指向清晰的之外，更多產品處在探索“爆款需求”的摸索階段。 光錐智能和多家廠商的講解人員交流時，幾乎都會被反問一句：“你覺得我們還可以做什麼新功能？” “大家都在做，而且都趨同了。因為要把別人的功能拿過來太快了。看上誰的新功能，實現一下就好了。真正在實踐中好用的功能，它都是趨同的。”一位工作人員告訴光錐智能。 這樣的回答，看似積極，實則無奈。當前C端智能體的繁榮，可能根本談不上場景定義權的爭奪，本質上是一場功能軍備競賽。所有人都在抄，好用的功能又都差不多。那差異化最終只能回到生態、數據和入口，而不是產品本身。 在OpenClaw之後，“智能體商業化元年”裡，每一家廠商都希望找到下一個爆款場景。這是C端Agent的集體寫照——熱鬧，但所有人都擠在一起，拉不開差距。 但似乎，繁榮就應該永遠和泡沫並行。 去B端掘金 FDE抬起了頭 如果說C端是“百花齊放”，那麼B端就是在走一條越來越確定的路——把自己的能力拿出來打包給更多企業，讓他們買單。這一點，最簡單的是賣API，Anthropic已經證明了。 在大模型能力仍然遵循Scaling Law進化、Agent產品爆火的當下，B端更多是在舊有的基礎上完善自己的工作。 企業智能體平臺和產品方面，去年大多還停留在“針對具體場景做優化”。今年“數字員工”成了更流行的概念——按角色分類，在財務、運營、客服這些經典角色之外，又追加了人事、行政等“AI員工”角色，一個公司就快“五臟俱全”了。 以網易智企為例，公司的企業級 AI Agent平臺帝王蟹 ClawHive可以為一家小型製造企業圍繞產品報價、原材料採購、老闆日報、會議決策等需求搭建應用，可以很大程度上減少人力在蒐集、整理、分析工作上的消耗，增強過程管理、關鍵決策和項目推進的效率。 垂類行業裡，推出智能體已不意外。以科大訊飛為例，其員工告訴光錐智能，他們今年推出了“星火曉法超級智能體”，並且成立了獨立公司。它針對的是律師等法律行業的角色，打通談案收案、訴前準備、立案保全等訴訟流程，AI現在可以替人直接完成證據梳理核對、風險點識別、各類訴訟文書生成等。這對於律師來說非常有用，因為實際情況下，委託人往往連自己的訴求都說不清楚。 相對於C端，B端拼的是落地。相比去年用來降本增效，今年智能體可以在瞭解工作項目的基礎上，接手更多複雜任務。 西門子工業智能體的一個客戶在WAIC現場分享了實際效果。一類是壓力容器等設備的遠程開關控制，以往需要現場操作，如今由AI直接調度，顯著降低運維成本；另一類是出海風電場的維護排程，AI需要同時預測風機狀態與天氣，在恰當時間窗完成維護，把風功率損失降到最低。 對任務成功率、可靠性追求更高的B端，還是需要在工程細節下更多功夫。 談及當前智能體的技術卡點，面壁智能的工作人員表示，智能體的落地體驗由海量工程細節堆砌而成，現階段仍然有諸多工作需要完善，比如智能體的記憶問題。下一步，面壁智能想讓智能體“主動發現任務”。“項目你在看著，但人去休息了，交給AI來完成查漏補缺。” 在標準產品之外，光錐智能注意到，B端市場另一個明顯變化，是FDE模式已經走紅。WAIC現場，越來越多企業開始宣傳自己支持FDE，可以先深入企業挖掘AI能力需求，再做定製化產品。 金山辦公WPS員工告訴光錐智能，他們從2025年下半年開始佈局FDE：“我們之前已經做過一些成功的場景，比如人力、財務、法律等，現在開始延伸到幫企業做處理，針對他們的業務場景做各種AI能力，比如智能體。” 做FDE的必要性是什麼？面壁智能的工作人員告訴光錐智能，“企業必須要有一個小團體，哪怕只有一個人也好，他必須要又懂業務又懂技術。”他進一步透露，面壁智能也正在籌備這項業務。 這其實有點諷刺。AI創造出來本該是期待“一題多解”、具備泛化能力，結果B端落地卻重新回到了高度定製、交流密切的FDE模式。這簡直跟SaaS時代的駐場實施、諮詢式交付一模一樣。AI模型廠商能力再強，交付最後一公里還是要懂業務、懂AI的人去填。 或許，FDE模式是當前AI產品化能力不足的權宜之計。但總而言之，好用、能賣貨就是好策略，模型廠商現在也只能這麼堅持下去。 大模型退居幕後 世界模型火熱，硬件成新戰場 回到AI應用的底層基礎——大模型，今年的變化仍然值得關注。今年月之暗面一如既往只提供一個供人打卡的展位。但在WAIC之外，2.8T的Kimi K3掀起的關注已經傳到了硅谷。 聚焦到WAIC現場，世界模型的火熱堪比大模型最初的狂熱。 “更關鍵的變化正在發生，AI不再只停留在生成內容，他開始理解世界怎麼運行，預判行動會帶來什麼結果。我們篤定判斷2026年是世界模型的元年。”崑崙萬維董事長兼CEO方漢說。 圍繞這一判斷，崑崙萬維自己又把之前“AII in”的熱情蔓延到了世界模型賽道。本屆WAIC上，他們發佈了一款面向遊戲場景的可交互世界模型Matrix-Game 3.5。Skywork首席科學家成宇在論壇上披露，3.5版本在Matrix 3.0的基礎上做了三大方向的聯合迭代——數據、模型、推理。 由於世界模型的技術路線尚未完全收斂，這決定了賽道本身的分歧和差異化——從給具身智能打基礎的世界模型，到應用在遊戲、AI社交行業的模型。 聚焦到其它模型分支，今年另一個明顯趨勢是實時視頻模型，它們正在殺入娛樂賽道。 “當模型進入真實世界，關鍵不只是識別聲音和畫面，而是理解這些信息在什麼情境中發生，並據此判斷何時回應、如何回應。”模思智能相關負責人在WAIC分享。 今年，實時視頻模型的玩家越來越多了，比如之前就在AI視頻領域佈局的愛詩科技、生數科技，並衍生了AI遊戲、數字人互動等玩法。在WAIC，我們也體驗了很多AI互動的玩法： 谷歌帶來的AI互動展示是“情緒雲”——通過面部識別給出情緒判斷。光錐智能圍觀中，一位用戶被識別為“焦慮”，頭上的雲朵就變成了“烏雲”，然後用戶一邊握著毛茸茸的情緒球、一邊聽AI的安撫。 一些視覺類的輔助硬件被用來提升交互質量。科大訊飛現場展示了一塊透明的玻璃屏幕，可用於輔佐現實交互場景，包括翻譯、回答問題等。工作人員告訴光錐智能，配備攝像頭是為了在嘈雜場景中鎖定具體說話人物，避免識別到其他人發言導致串音的情況。 不過，論及WAIC 2026當仁不讓的“互動主角”，是智能體手機。今年不得不談兩家公司——一家是豆包手機，一家是階躍自研的AI智能體手機。 豆包和努比亞合作的第二代手機出現在現場，光錐智能實際體驗後的感想是，字節把做豆包App的耐心放到了做豆包手機上，相比“簡單粗暴”的一代，二代雖然在權限上做得更謹慎剋制，但是具體的功能更完善、更穩定了。 階躍星辰做得更徹底——他們選擇自研手機，現場大排長龍。體驗下來，手機的界面上比較大膽，開場就是一個智能體界面，演示的功能包括讓手機幫忙記住碎片記憶，做一個聰明的智能體。 更多AI廠商不僅在硬件端廣泛合作，選擇自己試水做產品的也大有人在。 以面壁智能為例，他們此前預告的AI硬件“松果派”（Pinea Pi）於年中正式上市。這是一款AI原生的端側智能開發板，定位給開發者使用——通過整合燈光、語音、視覺等模態、加上硬件算法與底層模型的深度適配，為開發者提供demo驗證環境。 談到為何選擇開發者群體，松果派負責人告訴光錐智能，這是一個可以快速驗證的場景：如果橫向去跟眼鏡、手環等產品對比，上述鏈路看起來功能豐富，但在觀測領域其實有非常多需要驗證的東西。 作為一家端側模型公司，面壁智能做硬件的邏輯更像是現在AI企業和硬件端合作的共同問題。 “對端側模型公司來說，如果只做軟件部分和其他硬件廠商合作，那我們其實議價權很低，如果我們把供應鏈體系建起來，再做硬件，其實也是幫我們把整體做得更可控一些。”他告訴光錐智能。 當物理AI即將落地現實，AI軟件如何與硬件廠商合作、獲得更多話語權？這個問題，大模型公司們正在加速磨合中。 模型在迭代，需求尚模糊，邊界在試探。對所有玩家來說，今年只有一個選擇——跑起來再說。 本文來自微信公眾號“光錐智能”（ID：guangzhui-tech），作者：關魏琳華，編輯：劉俊宏，36氪經授權發佈。 該文觀點僅代表作者本人，36氪平臺僅提供信息存儲空間服務。+11好文章，需要你的鼓勵光錐智能特邀作者0收 藏+10評 論打開微信“掃一掃”，打開網頁後點擊屏幕右上角分享按鈕微 博沉浸閱讀返回頂部舉報參與評論評論千萬條，友善第一條登錄後參與討論提交評論0/1000你可能也喜歡這些文章《2026年 AI 應用市場洞察報告》：競爭、商業與數字經濟新格局當AI給出標準答案，人如何“不同凡想”？一場WAIC UP! 思享會撕開的全球追問三萬步爆走WAIC：300多臺機器人同臺“打工”Work Buddy續命，但不能幫騰訊拿到AI船票581億，北大校友又幹出一個AI獨角獸教培AI能走多遠，核心取決於國產模型走多遠AI 預測西班牙奪冠，還把四強全押中，跟著它真能躺贏？AI 公司，集體走進視頻播客把張益唐坑苦的雅可比猜想，被Fable 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