WAIC 2026：AI 从数字世界走进工厂，工业智能体全球部署提速！

AI 从技术突破走向产业落地

过去两年的 WAIC 上，西门子中国董事长、总裁兼 CEO 肖松提出“消费 AI 创造头条，工业 AI 产生实效”的观点，如今正照进现实。过去两年，AI 从技术突破走向产业落地，大量企业完成了第一轮 AI 部署，如接入大模型、搭建知识库等。然而，麦肯锡与 MIT NANDA 2025 年报告显示，约 88%的企业应用 AI，但仅约 39%带来可衡量利润贡献，95%的项目未能转化为可持续生产能力。这表明当前企业 AI 产生的实效远远不够，AI 落地要扎根产业场景。今年，AI 正从第一轮部署走向深度价值落地。

物理 AI 成为热词，机器人走进工厂

在 2026 世界人工智能大会（WAIC 2026）上，物理 AI 成为一大热词，人工智能加速从数字世界走进工厂、车间、产线。一台机器人进工厂前，厂长更关心它能否适配现有运营系统、稳定完成任务等问题。在 WAIC 2026 微亿智造展台上，具身智能多臂协同机器人能完成精准抓拍与检测，已走进全球顶级车企在中、美、德三地的生产基地，用于检测车身核心大型压铸件外观。传统车企产线该环节依赖人工肉眼检测，检出率仅 90%，而机器人检出率高达 98.5%。此外，上下料也是机器人进厂的成熟场景，微亿智造的上下料机器人看一遍就能学会，让工厂换线时间从几天压缩到几小时甚至几分钟，效能提升最高达 40%，且价格与传统自动化设备持平，投资回报周期可稳定控制在 1 到 1 年半，作业成功率可达 99.75%。

从“数据时代”迈向“经验时代”

2024 年图灵奖得主理查德·萨顿在 WAIC 2026 主论坛上提出，依赖静态人类数据训练的模型触达天花板，真正的智能应来自智能体与环境的实时交互，从“人类数据时代”迈向“经验时代”。蚂蚁集团首席执行官韩歆毅进一步提出，通用大模型未必能理解企业运行逻辑，真正的企业级 AI 智能需扎根企业真实业务流程，形成“经验型智能”。不少企业 AI 产品停留在工具部署层面，无法解决组织问题。韩歆毅分享了企业 AI 走向深度价值落地的三点思考：智能不止于知识积累，更在于经验沉淀；更高价值不止于个体提效，更在于组织进化；实现深度落地的路径是打造“组织智能”。

AI 落地的困境与解决方案

蚂蚁数科 CTO 闫莺指出 AI 落地卡在四件事上：模型强但落不了地，工具多但接不上最后一公里，企业要整车而非零件，智能体多但没人定规矩。一家新能源企业在海外建厂，可在蚂蚁数科发布的“商业智能体超级工厂”系统上像搭乐高一样搭建智能体“流水线”，拥有全天候工作的 AI 队伍和规模化协作的 Agent 工厂。该平台首批预置近 200 个岗位级数字专家模板，提供数百个可订阅的 Skills 级开箱可用的智能体工具。据 IDC 报告，蚂蚁数科在相关市场份额表现出色，“商业智能体工厂”已服务众多金融机构，落地超 300 个金融行业智能体。蚂蚁数科 CEO 赵闻飙表示，AI 时代需要新的基础设施让百万智能体高效、可信协作。

工业 AI 的特征与落地关键

肖松认为中国发展工业 AI 有独特优势，工业场景是 AI 应用的“深水区”，工业 AI 要从真实业务场景入手。他总结工业 AI 有四个特征：痛点够高频，数据可获取，价值可量化，具有推广复制和泛化的潜力。质量检测是符合这些特征的高价值场景，西门子 Smart Detection 智能质检平台已在多家工厂实现规模化部署，可降低硬件成本 90%，缩短项目交付周期。肖松还强调数据质量是工业 AI 成功的关键，要以具体场景为牵引让数据有序生产。西门子与十五冶合作打造炼铜行业智能体，提升了冰铜品位稳定性。工业 AI 落地是复杂的系统工程，要与工业软件等深度结合，打通全链路才能转化为现实生产力。

工业智能体的全球部署与转变

Eigen 工程智能体斩获 WAIC 2026 最高荣誉奖项——SAIL 之星奖，已在全球 19 个国家、逾百家企业部署，部分工业自动化任务效率提升 2 至 5 倍，整体解决方案质量提升 80%。以往工程师需到现场排查修改 PLC 程序，现在 Eigen 工程智能体可自动完成相关任务。在西门子 WAIC 展台，电池模组智能拆解原型机吸引了众多工业“老师傅”，开发过程中 Eigen 工程智能体介入提升了工程实施效率。此外，西门子与中科摩通合作打造的设备，在 Eigen 工程智能体助力下，程序开发时间减少 30%，产线现场调试周期缩短 30%，人工与物料损耗降低 10%。西门子股份公司执行副总裁、数据与人工智能负责人 Vasi Philomin 认为，制造商面临挑战，智能体从提供建议到交付成果，让 AI 在工业领域完成了跨越式转变。

AI 进入“责任时刻”

中数睿智董事长、创始人韩涵提到，大模型在安全攸关的生产场景中，“大概是对的”远远不够，必须“知道为什么对”。中数睿智在 WAIC 2026 上发布了 AI for Reasoning 因果智能，提出因果世界模型，研发了动态因果构建与演化引擎，让产业 AI 实现跃迁和认知升级。在石化场景中注入因果智能后，系统能基于因果逻辑推演干预路径，辅助企业作出最优决策。中数睿智沉淀出《因果世界模型技术体系蓝皮书》，其因果世界模型引擎已在多家大型央国企及行业头部单位部署，覆盖多个零容错核心业务场景，安全运行超 15000 小时。正如《蓝皮书》结语所述，AI 要从“描述世界”走向“理解世界如何运转”，成为可托付信赖的伙伴。那么，未来工业 AI 还将有怎样的发展和突破呢？