在日前举行的外滩大会上，工业、救援、农业、医疗、生活陪伴等多领域AI应用亮相，展现了机器人从“技术演示”走向“产业应用”的最新趋势。多位业内人士指出，展望未来，AI将与物理世界更加深度融合，拥有更强大的自主学习能力。不过，也面临数据质量、能源支撑等诸多挑战。
麦肯锡调查显示，92%的高管计划在未来三年增加对AI投资。在AI商业化刚刚起跑的当下，投资人选择了不同的投资路径。
潘悦 制图
赋能千行百业 AI产业落地进行时
在模拟救援环境中，机器狗依靠多模态传感器扫描生命信号、清除石块，最终稳稳“救出”仿真婴儿——这是外滩大会举办的“机器人职业技能表演赛”中的精彩一幕。
此次比赛中，多家具身智能厂商的机器人轮番登场，在模拟真实工业与救援场景的高难度任务中展开角逐，展现了机器人从“技术演示”走向“产业应用”的最新落地进展。
“具身智能在工业场景有巨大的发展潜力，涵盖制造、质检、产线巡检、物流等重要环节。”蚂蚁数科AI智能终端资深专家梁子说。曙光公益救援同盟指挥长王刚表示，机器人能够突破人体极限，进入高温、有毒等环境中承担极端危险的任务。未来，它们将是救援队的“超级队友”。
除了工业和救援，AI也正加速融入农业、交通、医疗、生活陪伴等人们生产生活的全链条，赋能千行百业智能化发展。
例如在农业领域，复旦大学在会上展示的伏羲中短期气象大模型和次季节大模型，可精准进行未来15天逐小时天气和未来60天的气象预测，为农业生产提供科学指导。
在医疗诊断环节，鹰瞳Airdoc眼底相机可以在1至3分钟全自动拍摄眼底照片，识别心梗、脑梗等高发心脑血管病，以及动脉硬化、糖尿病、老年痴呆等重大慢病风险。
阿拉丁智能发布的情感陪伴与情绪抚慰机器人，可凭300余种表情配置实现情绪追踪反馈，精准识别情绪并通过语言、表情回应，依托AI心理大模型开展生成式情感陪伴聊天。
“AI正在赋能所有关键科技趋势，从智能体执行复杂任务，到推动专用半导体创新，再到加速生物工程研发和提升机器人自适应能力，催化作用覆盖能源、制造、科研等多个领域。”麦肯锡中国区主席倪以理表示。
深度融入物理世界 业内探讨AI未来
展望未来，多位业内人士指出，AI将与物理世界更加深度融合，拥有更强大的自主学习能力。
“人工智能正在经历从大模型向智能体的关键跃迁，AI不再仅仅是一个具备知识的‘大脑’，而要成为一个能通过使用工具、自主学习来探索世界的行动者。”清华大学副教授、面壁智能首席科学家刘知远说。
阶跃星辰创始人、CEO姜大昕认为，智能体正在金融、医疗、教育等垂直领域快速渗透，而下一代智能硬件的竞争焦点将是“会做事、总在场、有记忆、能进化”。“智能体终将从数字世界走向物理世界。走向物理世界能够从经验中学习，自主学习，并且和人类科学家一起发现人类还没有发现的物理规律。”
宇树科技创始人兼CEO王兴兴也认为，AI的终极形态之一将是与物理世界深度交互的机器人，真正的“新大陆”在于创造能够自主感知、决策并行动的“新物种”。对于AI原生创业者而言，挑战不仅在于算法的优化，更在于如何将模型能力与硬件载体结合，在真实的、非结构化的环境中解决实际问题，这需要一种全新的、软硬一体的系统性创新思维。
“现在创新创业的门槛已大幅降低，年轻创新创业者迎来好时代，可以用AI工具去实现新创意。要真正让AI落地干活，现在还在大规模爆发性增长的前夜。”王兴兴说。
商业化落地挑战仍存 投资人策略分化
在业内人士看来，尽管技术高速演进，但智能体的进一步商业化落地也面临诸多挑战。
Ponder CEO盛思雄以AI制作PPT为例，从人机交互的角度指出，当前智能体输出内容“碎片化”问题严重，缺乏对信息的深度组织与逻辑构建能力，导致用户仍需花费大量时间整理和修改结果，真正意义上的“智能”尚未实现。
王兴兴认为，当前，具身智能发展的挑战主要体现在高质量数据及模型算法层面。在数据层面，采集和质量问题比较突出，数据利用率也需提升。在模型层面，当前多模态数据的融合并不理想，模型与机器人的控制模态对齐也是难点。
成本与性能之间的平衡也是一大现实瓶颈。Pokee AI创始人朱哲清坦言，尽管智能体在特定场景（如编程、数学）中表现优异，但其推理成本高、扩展性差的问题限制了大规模商用。尤其在高并发环境中，如何保持系统稳定与响应速度，仍是对技术团队的极大考验。
面对种种挑战，在AI商业化刚刚起跑的黎明，投资人也选择了不同的投资路径。蚂蚁集团战略投资部资深总监黄海坦言，通用智能体和垂直智能体两个方向都有成长的空间，目前蚂蚁投资的智能体以垂类为主，其选择关键在于“市场空间够大、付费意愿强，且能够在一定阶段构建护城河”。他同时表示，在投资中对算力等底层基础设施持续关注，未来能源支撑等是一定要解决的问题。
创世伙伴创投创始主管合伙人周炜认为，要采取两头分化的投资“哑铃策略”，一方面，投“跟一个复杂的工作流有紧密的结合和纠缠”的企业端应用，以抵御技术迭代风险；另一方面则出于风险投资的使命，去投一些风险相对较高但天花板更高的通用方向，作为对未来方向的押注和参与。
