出品｜虎嗅科技组
作者｜宋思杭
编辑｜苗正卿
头图｜2026 年 WAIC 现场
这是虎嗅 WAIC "追踪 Token 商业新范式"系列文章 11 期。
7 月 17 日，39 ℃的上海，世界人工智能大会（WAIC）如期而至，门票也和上海的气温样，热度暴增，票难求。
"今年 WAIC 的门票有的地已经炒到原票价数倍了，甚至有喊价近万元的，非常紧俏。"位参展商告诉虎嗅。
WAIC 开幕式结束后的中午 12 点，距离上海世博展览馆正式开放还有个小时。
距离场馆还有约 1 公里的道路，已经堵得水泄不通。除了参展商和媒体，多的是从全国乃至全球赶来的"游客"。
但这些所谓的游客不是来看热闹的。他们中的很多人，是来找作、找项目、找客户，也是在寻找下张属于自己的 AI "船票"。
今年的 WAIC 迎来了举办以来大规模的届大会，上海世博展览馆、徐汇西岸和张江三大片区同步开放，共吸引 1100 余企业参展。其中，仅具身智能企业就过 200 。
热闹的依然是世博展览馆主场馆。这里聚集了今年 AI 行业受关注的两条主线：大模型和具身智能。
值得注意的是，和去年相比，以具身智能、AI 硬件等"物理世界"、"真实世界"为代表的" AI "元素，成为对主角——几乎来看展的创业者、投资人、科研员，都迫切希望知道，AI 在真实世界的"渗透度"到什么程度了。
从世博展览馆北门进入，迎面而来的依旧是各种各样的机器人。与去年"求稳"的机器人很相似的是，大都只想展示给别人好的面，今年会摔倒的机器人依然不太多。
但比起去年，和真实世界的真实互动，成为了展示的焦点：多了很多展示自机器人在产线上工作的真实样子，比如上下料、搬运物品，以及商场景的展示。
不过展会愿景和产业现实依然有距离。近期虎嗅与多位具身智能行业人士交流后，得到的答案是，"依然还在 POC（概念验证）阶段，虽然甲企业很想 ROI，但实际上是目前还不过来账。"
虎嗅还了解到，目前真正能部署机器人的工厂并不多。即便已经部署，个拥有上千名工人的大型工厂，真正下场工作的机器人，也只有两台。这似乎与我们在 WAIC 现场感受到的具身智能的热度不符。
除了具身智能，2026 年 WAIC 的另大主题就是 Token 了。简单来说，它原本只是种模型计中的个计量单位，如今却逐渐演变成种新的商业语言。准确地说，Token，已经不止是 WAIC 的关键词。从上海虹桥机场的广告，到 2026 年的 WAIC 现场，Token 都处不在——它似乎要包裹住这个真实世界了。
在 WAIC 现场，越来越多企业开始围绕 Token 讲商业故事，甚至些名不见经传的企业总是想把自己包装成" Token 工厂"，仿佛找到了自己的救命稻草。
在 Token 这个语境下，你也能看到 AI 圈迫切希望与真实世界度链接：几乎每个主 Token 概念的厂商，都在强调办事。
这可能是当下 AI 圈的种隐喻：行业对遥遥期的" AI 理想主义"的耐心在降低，AI 正在务实地进入" ROI 周期"——它需要能够在真实世界创造可量化的价值，以证明它真有价值。
具身智能的"贫富差距"
在二层 H3 具身智能展区逛了圈，个直观的感受是：会跳舞的机器人少了，会干活的机器人多了。
去年，机器人还在展示奔跑、翻跟头、跳舞；今年，越来越多企业开始展示机器人在工厂、机场、商里的真实作业场景韶关家具封边胶价格 ，比如上下料、搬运、巡检、分拣。
现场还有人调侃，今年的机器人可以分成四类：" A 类机器人会干活，B 类机器人会跳舞，C 类机器人动不动，D 类机器人连机器人都没有。"这句玩笑话虽然夸张，却某种程度上概括了今年具身智能展区真实的状态。
头部企业开始展示产业化；多企业还停留在展示能力；甚至还有些企业，连机器人本体都没有带来。
有些机器人已经进工厂、机场和市了，有些机器人还只会拳、跳舞和炫技。例如，智元展示的是机器人在广州地铁等真实场景中的应用；而宇树机器人则用载人变形机甲来吸引观众。后者甚至把这只变形机甲直接移步到楼展厅的 C 位，试图吸引所有游客的目光。
当然，两公司路线不同，也很难直接比较。是 toC 的机器人，是 toB 的机器人。但论哪种，都足以支撑起整个展台。
相比之下，在 H4 展区，些知名度还不的具身智能公司显得安静得多。有的展位只有几张展板，有的甚至没有机器人，只能通过介绍自己的技术路线。
这也是今年 WAIC 让我感受的点：具身智能开始出现明显的头部应，甚至能感受得到明显的"贫富差距"。
如果说去年大比拼的是谁先做人形机器人，那么今年，比拼的已经是谁接近商业化。而商业化带来的，不只是订单，重要的是资源。这些资源包括资本、作伙伴、真实应用场景、媒体关注、人才以及训练数据。它们正在不断向少数头部企业集中。
现实的是，这种集中正在形成个不断强化的循环。机器人进入工厂，就意味着能够积累多真实数据；多真实数据，又意味着模型能够继续迭代；模型能力提升之后，又容易获得新的客户、多融资，以及优秀的人才。
相反，那些还没有进入真实场景的企业，则很难获得批订单，也很难拿到质量数据，进步吸引人才和作伙伴。
而这或许才是今年 WAIC 比机器人数量增加值得关注的变化。
据企查查，截至 2025 年底，我国在业存续 2744 具身智能相关企业；现场来到 WAIC 的只有 200 ，而真正赚取到"流量"的机器人公司也不过是个位数。
从虹桥机场到 WAIC，Token 处不在
Token，PVC管道管件粘结胶已经不止是 WAIC 的关键词。从上海虹桥机场的广告，到 2026 年的 WAIC，Token 都处不在。它已经不只是个技术概念了，是整个 AI 产业新的商业语言。
走进 H1 模型展区，会发现这里几乎所有企业，都在围绕 Token 做生意。
甚至可以说，H1 展区只有两类企业。类是 AI Infra 企业，它们把自己包装成 "Token 工厂 "，的是理、力、调度和交付能力，本质上是在降低每个 Token 的成本。另类则是大模型公司，例如 MiniMax、月之暗面 Kimi、阶跃星辰、智谱、万物、百川智能等。它们看似的是模型，出售的同样是 Token。
从这种意义上来看，模型越来越像"贩" Token 的机器。
今年，几乎所有头部大模型公司都来到 WAIC。相比去年，万物和百川智能重新回到展馆。万物不仅带来了吉祥物 " 金钱豹 "，李开复也亲自来到现场；百川智能同样搭建了自己的展台。
唯缺席的是智谱。有接近智谱的人士告诉虎嗅：" 公司目前正处于静默期。"
然而，比展台热闹的，是展台之外的竞争。就在 WAIC 开幕前两天，DeepSeek 被曝即将完成新轮融资，并计划启动 IPO。如果进展顺利，2027 年 DeepSeek 有望登陆资本市场。但这同时也意味着，留给其他头部模型公司的时间越来越少。
虽然 DeepSeek 连续二年没有参加 WAIC，但它依然是整个大会绕不开的存在。
今年，几乎每模型公司，都在回答同个问题，即自己的商业化，到底有什么不同？它究竟能否闭环？但问题的答案明显分化。
例如，阶跃星辰选择把放在了终端。
今年 WAIC 上，阶跃可以说是非常亮眼的存在，其不仅展示了氪 8X，还带来了刚刚发布的 STEPX Neo 手机。而且在阶跃星辰诺大的展台中，还有连续作业的机器人在搭积木，这是与阶跃星辰度绑定的机器人公司原力灵机，其表面上与阶跃星辰的作式是前者机器人公司会使用阶跃星辰的多模态模型；而层的原因是，原力灵机创始人唐文斌和阶跃星辰董事长印奇都来自 AI 公司——旷视科技。
就在 WAIC 开幕前三天，董事长印奇还抛出句颇具争议的判断："Coding 定不是大模型的商业化路径。"
某种程度上，这也是阶跃星辰选择终端的原因。
但要知道，国内以 Coding 作为主要商业化路径的不在少数。比如在 WAIC 开幕式前天晚上，大模型公司月之暗面 Kimi 重磅发布开源模型 K3，其甚至过了闭源模型。而 Coding 正是近年国内增长快的大模型应用场景之。
对此，商汤科技联创始人、席科学林达华告诉虎嗅，" 为什么 Coding 这个事情两年前大觉得不值钱现在就值钱了 , 因为两年前没走通，现在通了。用户价值能通了，市场对他的评价就自然会上来。所以，归根结底其实是商业价值闭环的问题。"
不同公司的答案并不相同，有人押注 Coding，有人押注终端，有人押注 Agent，也有人继续押注企业市场。但它们争夺的，其实都是同件东西—— Token。
今天的大模型竞争，已经不再只是模型能力的竞争，而是谁能够生产多 Token、消耗多 Token，以及终把 Token 变成收入。
谁在"" WAIC 门票？
近两年的 WAIC 都票难求，但今年明显不同。展馆里，来自世界各地的面孔随处可见，跨界人士也比往年多了。
如果只是两三千元，也许来的还是普通观众。但当张门票被炒到"近万元"时，愿意买单的人，也许就不是普通游客了。他们买的，甚至都不是门票，而是张进入 AI 产业的 " 船票 "。
个明显的变化是，今年 WAIC 里热闹的地，并不只是展馆内的机器人和所谓的" Token 工厂"，展馆外也同样热闹。展馆走廊聚集了交换名片的人，咖啡区也坐满了谈作的人。
有人来找融资，有人来找客户，有人来找供应链。还有些海外面孔，认为在还可以找到下 DeepSeek 和下宇树。
过去几年，来到 WAIC 的游客，可能还停留在参观，或者是看看 AI 发展到了哪步。但今年，大明显出现 FOMO（fear of missing out）心态：自己还能不能赶上这波 AI。
实际上，论是大模型还是具身智能，行业都远没有走到终局。
大模型能力仍然需要依靠持续迭代，理成本仍在下降；具身智能的数据积累、泛化能力，以及真实场景中的可靠，也都还需要长时间验证。
这些问题，没有任何企业能够在短时间内自解决。
DeepSeek 和宇树的出现，既来自长期的技术积累，也有定的时代机遇。它们当然值得学习，但并不意味着行业的发展路径，就是不断寻找 " 下 DeepSeek" 或"宇树 "。
真正动产业向前的，仍然是整个行业点点解决共问题。当数据越来越丰富、模型越来越成熟、机器人能够进入多真实场景之后，今天头部企业与后来者之间的差距，也可能不会像现在这样巨大。相关词条:管道保温施工 塑料挤出设备 预应力钢绞线 玻璃棉厂家 保温护角专用胶
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