多方猛攻AI入口竞争格局与未来发展趋势分析

走进2026年世界人工智能大会（WAIC），有三件事想忽视都难：人山人海、热浪滚滚，还有展台终端的惊人相似。算力厂商沐曦和大模型厂商阶跃星辰的展台上都摆着车；阿里千问和科大讯飞，这两家以大模型为主赛道的公司，把巨大的AI眼镜放在了展台入口；没走几步，就能看到一台正在做咖啡或泡茶的机器人。

回想两年前，WAIC的焦点还是百模大战和参数比拼；一年前，大家还在为算力焦虑和应用难产争论不休。而今年，最拥挤的展台，属于那些试图长出眼睛、耳朵和手脚的物理设备。

官方数据很能说明问题：本届WAIC期间，超过300款产品全球首发，其中消费级AI产品和具身智能终端占了相当比例。如果说过去三年AI的发展是云端的快速扩张，那么2026年的WAIC，标志着一个转向的开始——大模型公司、传统终端巨头和初创企业，开始在具体方向上展开真实的商业竞赛，试图把AI从云端拉进物理世界。

各方都在猛攻AI入口。在这场争夺中，硬件不再是算力的容器，而是大模型商业闭环和数据飞轮的物理锚点。但这届WAIC最重要的变化，不是AI终于有了“身体”，而是每一种身体都开始被追问一个核心问题：它到底能负责什么？

人满为患的WAIC现场。

01

智能体手机：系统底层权限的争夺战

手机是距离用户最近的计算中心，也是竞争最激烈的战场。

在WAIC开幕式主论坛上，阶跃星辰董事长印奇把智能体带来的下一阶段变化概括为“新系统、新载体、新网络”。这首先是一家模型公司的路线判断，但也说明了一点：在苹果、华&为、荣耀等成熟生态之外，大模型公司即使不以卖出更多手机为唯一目的，也很难放弃对终端的尝试。

基于这一判断，阶跃星辰在WAIC展出了旗下STEPX品牌的首款AI终端STEPX Neo。现场观察显示，这也是阶跃星辰展台上排队参观队伍最长的产品，没有之一。

相似的一幕也出现在老牌通信厂商中兴的展台上。本届WAIC前后，字节跳动旗下的豆包与中兴努比亚合作推出了“第二代豆包手机”。一位体验者尝试了语音操作订机票，流程已经打通，感觉也很新奇，但就是有点慢：“手动一分钟的事，AI得好几分钟。”

模型公司执意造手机，根源在于现有的移动生态结构。过去十年，超级App在操作系统之上建起了各自的数据孤岛。大模型如果只是一个 App，很难跨越这些孤岛去理解用户的跨平台意图。而一旦试图触及其他App的核心数据，往往就会引发防守反击。

因此，模型公司试图绕过超级App，直接获取系统底层权限。阶跃星辰自研了智能体原生操作系统Step AOS，豆包则选择GUI Agent路线，让AI看懂屏幕并模拟点击，以减少对应用厂商API的依赖。

印奇在WAIC主论坛上提出，电脑、手机、汽车和机器人将成为同一智能体在不同场景下的不同“身体”；与此同时，产业还必须回答一个关键问题：智能体代表谁行动，行动后果由谁负责？这解释了模型公司争取终端入口的动机——硬件不只是数据的起点，也是AI商业模式从单纯按Token收费，转向硬件出货分成或订阅制时可能的落脚点。

面对模型公司的动作，传统手机厂商也在调整策略。WAIC期间，荣耀发布了Robot Phone，并宣布将MagicOS升级为“伙伴型多模态智能体操作系统（Agentic OS）”。

与阶跃和豆包的路径不同，荣耀选择与阿里千问大模型合作，提出“一主多专、三端协同”的架构。Robot Phone是这一架构的视觉化呈现：它搭载了四自由度云台系统，播放音乐时云台会随节奏转动；在官方演示中，它展示了连续完成订蛋糕、打车、预约KTV等任务的能力。

荣耀Robot Phone。图源：荣耀

荣耀CEO李健在论坛上说，AI的演进将“脱离冰冷的工具属性”，从操作系统走向具身交互，全面迈向“伙伴型”的类人生命体。这对应的是手机厂商对系统入口的重新定义：不再只承载应用，而是尝试承接用户的连续意图。

无论是STEPX Neo还是Robot Phone，都指向同一个事实：AI手机的竞争已经从预装智能助手，升级为争夺系统级权限与跨应用执行能力。

不过，一位现场的产品经理指出，要真正实现跨应用的操作闭环，不仅需要突破端侧模型的内存与功耗瓶颈，还得建立新的权限治理规则。大模型跨App调度数据时，如何向用户解释数据流向？超级App是否愿意向操作系统让渡核心业务流？

简单来说，模型要离开聊天框，就必须更接近系统权限和服务调用链路。但这恰恰是现有移动生态中最难重新分配的利益，绝不可能单纯靠提升模型参数来解决。

02

AI眼镜：争夺“持续佩戴”的感知层

AI眼镜是另一个寻找增量入口的尝试。

本届WAIC 2026现场，AI眼镜是参展数量激增最明显的品类。科大讯飞、阿里千问、李未可、Rokid、Moonix等20余家厂商带来了40多款形态各异的眼镜产品。

在这些产品背后，AI眼镜的竞争维度已经发生了转换。过去几年，AR/VR头显受困于重量、续航和眩晕感，难以跨越从小众极客到大众消费品的鸿沟。如今的AI眼镜，多数放弃了构建复杂的虚拟空间，转而追求轻量化和日常可用性。

排队体验科大讯飞眼镜的人。

科大讯飞在主展台上，将重约40克的AI眼镜作为其软硬一体生态的入口，主打翻译与办公助理。Moonix展示的莫奈AI眼镜则标称仅14.9克，主攻无感记录。在交互层面，Rokid等厂商已打通支付软件，试图通过语音指令直接完成购买。

比单品更进一步的是跨硬件形态的协作。在WAIC现场，HGR展示了一套“人·眼镜·机器狗”的协同系统。人眼高度约1.6米，机器狗摄像头仅0.4米，双方视角存在差异。当佩戴眼镜的用户盯着外卖位置发出“去那里”的指令时，系统需要对齐两个视角，将人的视线落点转化为机器狗的导航目标，完成取件与送达。这表明，未来的智能硬件调度可能不再依赖遥控器，而是视线与自然语言。

然而，实时处理视觉与语音会消耗大量云端算力，并带来延迟。因此，端侧模型成为可穿戴设备的关键支撑。例如，RWKV等新架构试图通过状态压缩降低内存占用；面壁智能则在本届WAIC上宣布其端侧模型搭载于三星手机，并展示了智能座舱等端侧应用。将AI能力下放至端侧，是眼镜等设备在弱网环境下保持高频可用的基础。

IDC预测，2026年中国智能眼镜市场出货量将达到450.8万台。

从产业视角来看，AI眼镜是最接近“随身感知层”的终端，但也最受生理与社会规范约束。短期内，音频、翻译和第一视角拍摄等单点功能更容易形成习惯；但若直接将其定义为“手机替代品”，就忽略了佩戴时长、隐私共识与线下验配的门槛。眼镜能否真正成为入口，不仅考验供应链与渠道，更取决于周围人是否接受“被它看见”。

03

具身机器人：不是更像人，而是更不需要像人

与2025年相似，会格斗、跳舞的具身机器人仍是人气最高的展区。但2026年更明显的变化是，厂商都在寻找可讲清楚的差异化场景；换句话说，缺乏场景支撑的具身机器人正在失去叙事空间。

智元机器人将一条产线搬进了展馆，演示机器人完成上料、成品装盒、整箱转运的连续流程。乐聚机器人则让人形机器人包揽纸箱拆垛、塑料箱拆垛、小件上料等场景，并在箱体偏移时进行自动校准。而它石智航在现场用环形流水线复刻了汽车线束作业，演示“取线—布线—插接”等工序。其A1线束智能机器人解决方案搭载了自研的AWE具身大模型，并配备了21自由度的DexHand灵巧手。

一位它石智航的客户表示，其线束产线已开始落地测试。他认为线束场景切入点“非常讨巧”：线束作业虽然涉及柔性物料与精细插接，但工位、物料流转和质量标准相对明确，能把复杂操作拆解为“取线—布线—插接”等可示教、可验收的步骤。相较于开放环境中的通用服务，机器人也更容易先在这类重复、节拍清晰的任务中积累数据，并以租赁和试点验证效益。

它石智航的机器人在作业中。

除了重工业，新零售与服务场景也是重点。蚂蚁集团灵波大模型与国大药房合作，展示了三台不同构型机器人接单、取药、打包的协同系统，称约90秒可完成一单。首次参展的Sharpa则展示了机器人自主拍照，工作人员表示，其难点在于手部的精细化操作，未来可适配各类手持工具。

但这些展示都有一个共同的前提：展馆中的路线、物料、光照和人员分工相对可控。真正进入工厂或门店后，机器人还要处理物料缺失、箱体变形、指令歧义、网络波动和人工接管等异常。

这也是今年展会最大的变化：厂商主动将评价标准从“会不会动”转向了“能否连续工作”。然而，完成一次演示、跑通一个试点与形成可复制的商业部署，仍是三个截然不同的阶段。相比于非标且容错率低的家庭场景，工业流水线与标准化零售柜台是目前更具可行性的落地选择。

行业普遍预期，具备量产能力的产品将在今年率先落地，但必然是从任务边界清晰的搬运与流转切入，而非一蹴而就地具备通用劳动能力。

智元机器人合伙人、高级副总裁姚卯青在WAIC圆桌中认为，短期更容易落地的是“高频、刚需、环境可控、确定性强，并具备一定容错空间”的简单场景、简单任务。它石智航创始人兼CEO陈亦伦则认为，制造业的数据密度高、任务完成标准明确，并积累了人类操作数据，因此是具身智能较友好的早期环境；而真正的物理世界模型还需要力、接触等视频难以提供的信号。

04

AI硬件的真门槛不是智能，而是责任

无论是试图获取系统权限的智能体手机，力求融入日常的AI眼镜，还是在特定场景中测试操作能力的具身机器人，WAIC 2026上的硬件展品共同指向一个尚处于起步期的变化：AI正在获得更接近现实世界的感知与执行界面。

在这个过程中，数据不再只来自用户在屏幕上的点击，也来自视觉、听觉、空间坐标与运动轨迹。硬件因此不再只是接收指令的终端，而是开始参与感知、推理与执行的链条。但三类硬件并不共享同一种商业闭环：手机要解决的是服务调用与权限治理，眼镜要建立的是高频佩戴和社会接受度，机器人则需要客户为可靠性、维护成本与安全责任买单。

一位从硬件转向Agent创业的从业者在展会现场分享了他的判断：以多年硬件从业经验来看，当前AI硬件供应链仍未成熟。他以智能手机发展史类比——iPhone改变了交互范式，供应链才随之快速成熟。放在当下，这并非断言AI硬件必须等待某个“iPhone时刻”，而是提示行业：只有当一种形态同时跑通用户价值、软件能力和供应链效率，围绕它的零部件、渠道与服务网络才会大规模跟进。这也是其团队当前先做软件系统、暂不涉足硬件制造的原因。

因此，更可能的路径不是某一件设备在短期内接管所有入口，而是三类终端先在各自擅长的边界内形成分工：手机负责协调服务，眼镜补充随身感知，机器人在标准化场景承担执行。它们共享模型、芯片和传感器等底座，却需要分别回答权限、隐私与责任问题。

如果这些条件被逐步满足，AI硬件的下一步，改变的不会只是某一台手机、眼镜或机器人，而是人们获取服务、设备完成工作，以及数据在真实世界中流动的方式。

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