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界面新闻编辑 | 文姝琪
2014年,首届世界互联网大会在浙江乌镇举行,当时的热门议题包括跨境电子商务、移动互联网和网络安全。如今,大会已经连续举办13年,人工智能成为讨论的重点之一。从能够回答问题的大模型,到开始尝试替人办事的AI智能体,再到走进工厂、门店的机器人,人工智能的应用范围正在扩大,开始承担更多具体的工作。
11月2日至5日,2026年世界互联网大会在浙江乌镇举行。今年的“互联网之光”博览会上,展品从基于6G网络的工程机械远程驾驶、AI算力集群,延伸到会分拣药品的机器人和生活服务智能体。来自54个国家和地区的671家企业与机构展示了1000余项新技术新产品。
从现场展示来看,AI能够完成的任务越来越多,但这些前沿科技能否在日常生活中稳定使用,成本和使用门槛能否降到普通人可以接受的水平,仍需要时间检验。
在蚂蚁集团展区,生活服务智能体“阿宝”展示了规划乌镇行程、叫车及结算花销等功能。另一款个人AI助理灵光2.0,则把提醒家长查看班级群通知、跟进孩子疫苗接种等日常事务作为应用场景。与过去主要提供信息的AI助手相比,这些产品开始尝试调用不同服务、持续执行任务。
机器人也开始承担更具体的工作。蚂蚁灵波在展区复原了一间智慧药房,机器人在80厘米宽的通道里识别药品、完成拣选和交付。蚂蚁相关工作人员向界面新闻记者介绍,相关方案已在国大药房多家上海门店上线。对于药店而言,价值不在机器人动作是否复杂,而在能否适应原有货架、减少人工重复劳动,同时保证拣选准确。

但走向真实门店,还要过稳定运行这一关。机器人如果需要工作人员不断调整环境,或完成一道工序的时间远高于人工,即使演示成功,也难以复制。
京东集团技术委员会主席曹鹏在乌镇峰会机器人与具身智能论坛上谈到,京东开发AI的路径是“先量脚,再做鞋”,先处理仓储、配送等业务中的实际问题,再积累数据、训练模型,而不是先研发产品再寻找场景。
目前,其具身智能数据采集已覆盖100余个细分生产服务场景,采集超过10万项真实作业任务。未来两年,京东计划累计采集超过1000万小时人类真实场景视频数据和超过100万小时机器人运行数据。
为什么需要这么多真实操作?一件商品如何摆放、一个包裹怎样抓起,光靠文字和模拟难以教会机器人。曹鹏说,有业务场景并不意味着天然就有可训练的数据,实际操作还需要经过合规采集、整理和标注。
京东的另一项尝试,是把机器人放进既有物流流程。据其披露,智元具身机器人已进入京东物流智狼仓,双方正在真实作业中测试其能力。京东物流还提出未来五年采购300万台机器人、100万台无人车和10万架无人机的计划。
不过,机器人进入仓库和工厂,只是规模化应用的一步。相比搬运、分拣等相对固定的工序,家庭、养老和酒店等场景更加复杂,对机器人执行不同任务的能力要求也更高。
11月4日,乌镇同期举行的另一场行业交流活动上,清华大学交叉信息研究院助理教授、破壳机器人创始人许华哲谈到一个有趣的现象:人们看到机器人跳舞、格斗,往往觉得很“帅”,但看到机器人倒水、放东西,却容易觉得“这也太简单了”。
“人太擅长操作了。”许华哲认为,公众容易低估机器人完成日常操作的难度,而让机器人真正能够通用地干活,仍是行业需要解决的问题。
他区分了两类能力:把一个动作重复做一万次,和面对不同环境做一万个不同动作。前者适用于节拍固定的工厂,家庭、养老和酒店服务则更需要适应新物体、新场景的能力。许华哲指出,许多机器人遇到新任务,仍要重新采集数据、微调和验证,可能耗费数周至数月。
从重复执行固定工序,到在陌生环境中连续完成不同任务,正是机器人走向家庭需要跨过的一道门槛。
小米集团具身模型与应用部负责人孔涛介绍,小米已在汽车工厂开展机器人作业测试,并将应用范围拓展至青年公寓。在后者的公共空间中,机器人尝试连续执行30分钟以上的任务,涉及50余种子任务。但孔涛也坦言,目前相关任务的成功率还不足以支撑正式运营,今年第四季度开始探索试运营。
机器人能否适应更多场景是一方面,AI如何改变现有的服务模式,也是行业关注的问题。深圳数经院AI经济研究中心联席主任王捷提出,互联网和移动互联网过去主要解决信息、商品和人与人之间的匹配。当AI开始进入决策和行动环节后,可能进一步改变交易与服务交付方式,并降低部分交易成本。
而这些应用无论是在云端运行模型,还是在机器人本体上完成推理,都离不开算力支持。
在“互联网之光”博览会展区,中科曙光带来了曙光8000十万卡AI超集群的部分真机。据公司披露,相关系统已有300余项重点应用完成优化,涉及气象、生命科学、材料研发等30多个科研与产业领域。这些计算任务对算力的需求各不相同,如何让大规模算力资源稳定运行,并提供给不同科研机构和企业使用,也是实际应用中的难题。
界面新闻记者在现场了解到,曙光8000采用国产计算芯片及浸没式液冷等技术,以支撑高密度算力集群运行。中科曙光展台工作人员马越向界面新闻记者表示,目前AI算力需求仍较为旺盛,除互联网企业外,科研院所对算力的需求也在增长。
在实际部署中,兼容性和运维是需要解决的问题。马越向界面新闻记者介绍,一些客户采用不同品牌设备组合建设算力集群,可能在设备连接、系统接入等环节出现故障,需要专业人员定期维护。
他表示,大型算力集群涉及计算、存储、网络和管理等多个环节。除了硬件性能,系统兼容性、长期运维和程序优化,也会影响算力的实际使用效率。
中科曙光董事长历军也提到了这一点。他认为,国产算力的发展不能只看单颗芯片的性能,还需要通过计算、存储、网络等环节的协同,提高系统整体效率。
历军披露,目前国家超算互联网平台注册用户已近200万。随着算力需求持续增长,如何通过平台化服务提高资源利用效率,让更多科研机构和企业用上算力,也是计算产业需要解决的问题。
从生活服务到机器人作业,再到科研算力,乌镇展示的这些技术,有的已经进入实际应用,有的仍处于测试阶段。
从2014年首届大会讨论电子商务,到今天展示具身智能,乌镇的技术议题变了,但如何让技术真正服务普通人的问题仍在延续。对AI、机器人等前沿技术而言,能完成一次展示还不够,能否长期稳定工作、降低使用成本,才是走进更多家庭和实际工作场景的关键。



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