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AI创新加速落地 硬核成果重构产业生态

沄森™2026-03-30
  人工智能正从技术爆发迈向产业落地的关键阶段。3月29日,2026中关村论坛年会“人工智能主题日”特色专题论坛“AI未来论坛:跃迁.投资.共生”在京举办,聚焦人工智能前沿创新与产业转化。生数科技、光轮智能、探微芯联等人工智能企业分享了世界

  人工智能正从技术爆发迈向产业落地的关键阶段。3月29日,2026中关村论坛年会“人工智能主题日”特色专题论坛“AI未来论坛:跃迁.投资.共生”在京举办,聚焦人工智能前沿创新与产业转化。生数科技、光轮智能、探微芯联等人工智能企业分享了世界模型、具身智能数据基础设施、国产GPU高速互联方案等硬核创新成果。

  投资者们认为,人工智能正在重构产业生态,带来创业创新机遇。产业生态与资本赋能协同发力,将为人工智能规模化落地提供支撑。

  ● 本报记者郑萃颖杨洁

  前沿创新引领

  论坛现场,三家人工智能企业集中展示核心创新成果,在大模型、具身智能、算力通信三大方向取得技术突破。在大模型领域,世界模型成为行业焦点。生数科技创始人、清华大学人工智能研究院副院长朱军现场展示了公司如何用世界模型提升机器人作业泛化能力,完成下棋、叠衣服等需要自主决策的任务。

  朱军认为,世界模型需要可扩展的架构、大规模的数据,而数据规模与质量仍是当前行业瓶颈,大规模数据训练成本居高不下。“在数据金字塔内,底层数据是互联网视频数据,中层为第一视角交互数据,顶层为任务相关标注数据。”朱军介绍,生数科技采用无标注数据预训练结合少量高质量标注数据的模式,大幅提升训练效率与数据利用率。

  朱军表示,公司正在优化基座世界模型,并在此基座之上拓展两大核心模型:世界生成模型(WGM)服务数字世界内容生成,世界行动模型(WAM)赋能物理世界机器人交互与自主决策。

  今年3月刚刚完成融资的光轮智能,是行业首个具身数据领域的独角兽企业。光轮智能联合创始人兼总裁杨海波表示,稳定的数据供应是具身智能产业化落地的前提。公司通过与场景方合作构建具身智能仿真数字平行世界,建立数据评测体系并推出工业级仿真评测平台RoboFinals,再依托落地部署回收真实场景数据优化模型,形成“数据-评测-部署”闭环,推动具身智能从实验室走向规模化应用。

  截至目前,光轮智能已经与1000家场景方合作,累计获得1000万小时具身数据。杨海波预测,2026年将成为具身数据规模化元年,具身智能产业化全面提速,率先落地汽车总装、3C电子精密装配等工业场景,物流仓储领域存在高频刚需,零售商用可实现规模复用,家庭与康养场景为长期发展方向。

  在模型与数据基础设施持续突破的同时,算力作为人工智能产业核心底座,需求同步激增,成为产业化落地的关键支撑。探微芯联作为通信解决方案提供商,实现了Scale-Up超节点通信互联完整解决方案。探微芯联创始人兼CEO刘学表示,大模型训练依赖海量数据(603138),GPU多卡通信是行业共性技术瓶颈。公司已突破多项关键技术,适配多种训推框架与大模型应用,填补国内高性能通信基础设施空白。

  重构产业生态

  技术创新驱动产业变革,人工智能正加速重构产业生态。在圆桌环节,多位投资人一致认为,人工智能技术尤其是AI智能体(Agent)的快速发展正在重构产业生态,新的创业机会不断涌现。

  经纬创投创始管理合伙人徐传陞表示,对于PC时代的工具类SaaS而言,其核心价值在于实现大组织中的信息对齐与办公效率提升,但AI原生创业者的思路正打破这一传统逻辑。随着智能体的广泛应用,信息传达、会议安排等工作无需通过传统的软件工具来进行交互即可实现需求匹配。不过他也表示,市场的核心考验在于大家是否愿意抛弃传统的工作方式,为新产品付费。

  红杉中国合伙人周逵则表示,AI时代“模型即应用”的模式让更多创业公司拥有了挑战SaaS行业巨头的底气,他们能够借助人工智能技术以更低的成本、更高的效率来切入市场。不过周逵也强调,创业者也要选对方向,“不要站在防守方,要站在进攻方,很多大公司就站在防守方,创业者站在进攻方会有更多机会。”

  在AI创业的十字路口,选对方向的确很重要。五源资本创始合伙人刘芹认为,当前AI仍处于非常早期的进行基建的阶段,大公司依托资金与人才优势主导人工智能基础设施建设,但人工智能产业空间广阔,创业公司可深耕细分赛道实现突围。他强调,大模型能力仍在持续提升,简单的应用创新易被模型迭代侵蚀,贴近产业场景的创业方向,更容易构建护城河。

  随着技术与产业深度融合,资本市场投资逻辑加速转变,对人工智能与大模型的关注点从虚拟世界转向物理AI,业内围绕物理AI展开深度讨论。

  星连资本管理合伙人张鸣晨重点关注世界模型的进展,他认为,世界模型要实现规模扩张,关键在于打破数据墙的限制,破解高质量数据稀缺的困境。奥迪中国研发副总裁Ivo Muth则表示,将世界模型融入汽车领域仍面临诸多挑战,算力成本控制、数据隐私保护及数据安全保障等问题亟待解决。清华大学副教授章明星表示,当前智能体之间的差距主要体现在数据层面,通过补充更多场景化数据,模型可自然演化出适配更多场景的操作能力,同时数据的多元化与高质量也是推动智能体升级的关键要素。

  共建创新生态

  技术创新、产业重构与资本助力最终汇聚于区域生态建设,北京正以完善的人工智能产业生态体系,成为全国人工智能创新发展的核心引擎。大会现场披露:2025年北京市人工智能产业规模达4500亿元;人工智能上市公司超60家,市值超千亿元企业有15家;人工智能独角兽企业约40家,占全国超半数;AI领域专利申请量达8.5万件,位列全国第一。

  北京市海淀区以“人才-技术-场景-资本”高效协同为核心,打造AI产业创新生态。论坛现场,中关村科学城国际创新服务集聚区与红杉中国、高瓴创投、经纬创投、五源资本、金沙江创投、真知创投6家头部投资机构集中签约,成为聚集区的核心共建伙伴。

  聚集区联动十余家活跃生态社群,常态化举办科技交流活动,激发创新活力;同时通过开放大企业场景对接机制,让成果更好地服务产业实际需求。例如,打造Z Hub——大企业与产业资本的创新生态平台,加速大企业与科技企业高效对接,目前已联动180家头部企业,促成251家科技企业实现产业链深度合作。

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