一 | 中经记者 秦枭 上海报道
2026世界人工智能大会期间，“企业级Agent”成为各论坛的高频关键词。 8月19日，A股正式迎来“人形机器人第一股”宇树科技。从2025年的那一场春晚开始，整个世界已经通过官方视频、社交媒体、各类公司年会表演甚至演唱会，充分领略了宇树机器人的运动能力。但通往具身智能终局的路上，王者的皇冠上仍有一颗宝石缺失，那就是机器人的“大脑”——世界模型。与去年行业集中讨论技术框架、模型能力不同，今年的关注点已实质性转向规模化落地与商业价值验证。
在7月20日容联云企业级Agent论坛上，多位业内人士对《中国经营报》记者表示，AI Agent正跨越从“演示可用”到“生产可用”的临界点，开始切入客服、私域运营、金融等企业核心生产环节。但与此同时，数据连通、人机协同重构与价值闭环三大挑战仍横亘在规模化落地的道路上，真正获得投资回报的企业仍是少数。
这次IPO，模型研发成了宇树最大的单一募投方向：42.02亿元募集资金中，20.22亿元投向智能机器人模型研发项目，11.10亿元用于机器人本体研发，其余资金用于新型智能机器人产品开发和智能机器人制造基地建设。
从C端尝鲜到B端深耕
过去一年间，AI Agent完成了一轮从C端到B端的重心迁移。2025年下半年起，以“养虾”“养马”为代表的个人智能体应用掀起全民尝鲜热潮，用户通过配置智能体完成信息检索、文案撰写等轻量任务，社交平台上一度出现“一虾难求”的盛况。
二 | 但进入2026年，C端热度明显回落，GitHub下载量下降，普通用户的尝鲜需求逐渐消退。 上市次日，王兴兴在世界机器人大会（WRC）上，回顾了宇树的模型研发之路——“在2020年年初，我们就开始做基于视频生成的世界模型方向，当时做的效果不是特别理想，中间搁置了一段时间。 “老百姓尝鲜需求降低了，B端价值开始慢慢验证。”他透露，去年公司再次聚焦这一方向。“我们对AI模型的投入一直是非常大的，应该是公司目前资金和人力投入最大的一个方向。
三 | ”中关村数智人工智能产业联盟副理事长、秘书长贾昊表示，智能体的发展正在从技术探索走向产业应用，从单点能力走向业务流程重构。
四 | ” 时间倒回宇树上市前一天，工信部科技司副司长甘小斌在中国人工智能产业发展联盟第十八次全会的致辞中指出，下一步将把握变革机遇，一体化推进技术创新、应用落地、生态培育、安全治理，包括要以技术攻关为驱动，加快智能芯片等关键核心技术攻关，探索类脑智能、世界模型、物理模型等前沿技术。他将这一转变概括为“从对话工具到行动主体”——早期大模型只是问答式的反馈，用户问什么答什么；而现在的智能体已经进入“我让你干什么，你帮我去做什么”的阶段。 ▌为何是世界模型？ 在2026世界人工智能大会（WAIC2026）上，行业专家已形成标准化界定，区分“视觉生成模型”与“物理原生世界模型”。 真正面向物理世界的世界模型作为AI的物理直觉引擎，核心能力不是渲染画面，而是预测动作发生后的世界真实状态，遵循动力学、空间、力学、因果客观规律。 中国信通院此前发布的智能体技术框架十大关键词，也印证了这一技术演进路径。其四大必备能力包括：多模态融合感知的能力、物理规律认知的能力、因果长时序推理的能力、闭环自迭代的能力。 其运作的完整智能链路为看见环境→推演世界变化→预判自身动作后果→执行动作→采集真实反馈更新模型。从单体智能体到群体协同创新，从可进化的基础设施到可协作的生态基座，再到可信化的安全底座，技术体系正在从单点突破走向系统成型。
五 | 伴随技术成熟度提升的，是政策层面的明确信号。2026年5月8日，国家网信办、工信部联合发布《智能体规范应用与创新发展实施意见》，标志着智能体行业进入有法可依、有规可循的发展阶段。地方层面，浙江率先发布OPC（一人公司）相关标准，上海、广州、北京、深圳等20余个重点城市相继出台地方性支持政策，OPC从民间自发探索上升为国家战略方向。
六 | 在8月19日的宇树上市答谢午宴和次日2026世界机器人大会上，王兴兴都在发言中都谈到了宇树最近在做的一件事：物理AI机器人模型自进化。
七 | 所谓OPC，即“一个创业者加N个智能体等于高效运转的公司”，被视为新质生产力的重要微观载体。 让AI模型自行编写机器人的控制代码，随后在仿真环境进行训练和验证，再放到真机中进行反馈分析。他表示，基础模型越强，自进化能力越强；多源数据越规模化，自进化的规模效应越明显；真机部署越多，数据积累和能力迭代也会越快，技能累加扩展，走向规模化技能生态。 这种“真机-数据-模型”的闭环，正是物理AI行业的一大主要技术趋势，也解释了为何宇树会瞄准世界模型。 中信建投研报显示，物理AI正接棒成为下一阶段AI增长的核心变量。其背后的逻辑是：算力与模型成本大幅下降，Token获取门槛降低，一人公司不再需要算力集群，只需按需调用模型服务即可支撑业务运转。 “一个人干出一个团队的产出，人力和试错成本骤降。”贾昊认为，智能体正在重塑生产关系——原来需要十人团队完成的工作，现在三个人加智能体就能完成，而这三个人又能通过服务更大的产业生态创造更多就业岗位。物理世界数据作为贯穿感知至反馈的关键引擎，面临巨大需求刚性缺口。 企业级落地的三重鸿沟 尽管趋势明确，但企业级Agent的落地之路并不平坦。容联云产研中心副总经理唐兴才直言，全球88%的企业已经有Agent在运行，但真正发挥价值的不到10%。“很多企业拿Token消耗量来类比自己的智能化程度，最后发现成本快速上升，但价值没有被发挥出来。
八 | 受制于保真、规模与成本的“不可能三角”，物理世界数据获取倒逼行业有望迎来三重变革：商业模式端通过社会化众包采数，技术范式端依托世界模型虚拟造数，资产属性端跃升为企业高溢价核心无形资产。 其中，技术环节，基于“种子数据为基、世界模型扩容、持续学习闭环”战略，打造“虚拟扩容与持续闭环”的造数引擎，打破物理时空限制，将商业侧采集到的种子数据实现指数级放大。
▌巨头混战 当然，世界模型早已不是新概念，从科技巨头到技术大牛，都早已挤上了这条赛道。 比如英伟达今年6月发布了“全能”世界模型Cosmos 3，是全球首个完全开源的全能模型，黄仁勋表示“得益于多模态推理语言、视觉和世界模型的突破，物理AI爆发式增长指日可待”；谷歌此前发布Genie 3，可实时生成交互式3D环境，除了游戏外还能为机器人或自动驾驶系统提供多元化训练场景。“AI教母”李飞飞、Meta前首席AI科学家杨立昆各自创办的初创公司，也都是瞄准了世界模型。”
他以编程场景举例，如果不加节制地使用AI编程工具，一个程序员可能跑出相当于自身人力成本10倍的Token费用，投入产出严重倒挂。这一现象背后，是企业级Agent落地必须跨越的数据、人机协同、业务闭环的三重鸿沟。 谷歌DeepMind首席执行官兼联合创始人Demis Hassabis去年末还曾直言，世界模型是他彼时投入最多时间的领域，世界模型将是通往AGI的关键部分。
以客服场景为例，传统模式下只有主管能通过报表和抽听录音发现问题，效率极低。接入Agent后，模型可以对每一通通话进行逐句分析，自动提取投诉风险、销售商机等关键信息，并反向推送到CRM系统中持续提醒，销售与客诉部门每天都能获得可跟进的具体线索。 站在当前，世界模型可以说还是处于较为初期的发展阶段，技术发展路径仍是一片“混战”。
Agent进入核心生产场景，正在催生新的商业模式——从传统的软件售卖、按调用量付费，走向按业务效果付费。
效果付费的前提是价值可衡量。分析师按照技术定位，将各家的世界模型划分为三大类：通用底座型、垂直专用型与跨域复用型。 通用底座型以能力输出为核心，其中，通用时空认知基座专注物理规律与因果推演，代表性模型包括英伟达Cosmos 3、Meta V-JEPA 2、Google Genie 3；场景仿真型底座面向特定范畴提供标准化仿真基建，代表性模型包括国外的Runway GWM-1、World Labs Marble，国内的腾讯HY-World 2.0、阿里HappyOyster等。
九 | 垂直专用型锁定单一场景，自动驾驶领域以Waabi Copilot4D、Wayve GAIA、蔚来NWM等为代表，具身智能以1X World Model、流形空间WorldScape 0.2、高德ABot-PhysWorld等为代表。“Agent能帮客户赚到钱，客户赚到钱之后分一部分给你，才能达成效果付费的闭环。”唐兴才表示，创收类场景天然适合效果付费，而像金融质检这类场景，客户的采购习惯仍是买断式服务，就很难转向效果付费模式。 这也解释了为什么容联云此次重点发布Voice Agent与私域运营Agent两款产品。
十 | 跨域复用型作为产业新趋势，以特斯拉FSD World Simulator和小米MiMo-Embodied为代表，头部厂商率先构建横跨自动驾驶与具身智能的统一潜空间，实现技术与数据的跨场景协同。
十一 | 其中，Voice Agent，以全维感知、策略预生成、实时博弈与持续学习，推动语音服务从固定话术迈向自主决策。 世界模型为物理系统提供了两类关键能力，一是在行动前进行推演和风险预判，二是生成大规模合成训练数据，缓解真实世界数据采集昂贵且危险的问题。私域运营Agent，Agent统一编排并自主执行多渠道个性化触达，目前已独立管理私域客户数超80000，推动经营规模增长87%。 在整个Agent生态中，不同玩家的定位边界也在逐渐清晰。 国泰海通证券认为，虽然现在世界模型多是技术产业案例，但其政策含义非常直接：谁掌握世界模型，谁就更有机会定义下一代机器人、自动驾驶与工业AI训练方式。大模型厂商提供底座能力，但其不会深入到具体业务场景的细枝末节；云厂商提供基础设施与算力支撑；垂直SaaS厂商与应用厂商则负责注入行业know-how，在具体场景中实现价值闭环；创业公司虽然灵活，但受限于客户积累与场景沉淀，落地速度往往跟不上。 “我们有一个落地方案，可以立马在几万家客户里圈出一批种子用户快速验证，创业公司要一个个去聊、去探索，时间就跟不上。
十二 | 分析师进一步指出，世界模型的竞争本质是“下一代智能基础设施”定义权之争。”唐兴才认为，时间窗口是当前阶段的核心竞争要素，企业级Agent落地的先发优势大概有3到6个月，率先获得投资回报的玩家将快速进入规模化复制阶段，建立起场景与数据的双重壁垒。AI竞争重心正从“大语言模型”转向“物理AI”，世界模型作为机器人与物理世界交互的“认知引擎”，已成为全球政策新焦点。 对于Agent产品形态的未来演进，唐兴才判断短期内不会出现类似ChatGPT那样的划时代交互变革，核心原因是现阶段的业务闭环仍离不开人的参与。 高质量数据集、仿真平台、训练算力和真实场景验证都需要长期投入，而且一旦形成平台，将产生显著的生态锁定。因而，世界模型不可能完全依赖碎片化创业公司自发演进，最终必然向国家主权AI框架、龙头科技平台和场景型大型企业集中。（文章来源：财联社）。但随着智能硬件的发展，耳机、工牌、工作手机等终端都可能成为Agent的入口，融入整体的智能作业体系中。 （编辑：张靖超 审核：李正豪 校对：张国刚）。
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Published on:19:50:20