格创东智看WAIC 2026：具身智能让AI从数字走向物理世界，工业知识是落地关键

7月17日至20日，上海世界人工智能大会（WAIC 2026）再次成为全球人工智能产业发展的重要窗口。今年WAIC 2026的现场，一个感受格外鲜明：这场大会的叙事重心，已经悄然发生了位移。

如果说前几届WAIC的核心议题还是模型参数的竞逐、多模态能力的比拼、生成式AI的技术奇观，那么今年，讨论最多的话题变成了Agent架构的工程化落地、具身智能的产业应用、垂直领域大模型的商业化验证。这不是技术热点的简单轮换，而是一个结构性信号：人工智能正在从技术创新阶段走向产业价值兑现阶段。

过去几年，我们见证了基础模型的爆发式进化，大模型推动AI解决了“理解”和“生成”的问题。随着模型能力逐渐成熟，产业开始关注AI如何进一步进入业务流程，参与复杂决策，推动真实世界运行效率提升。

而制造业，正在成为这一趋势的重要落点。作为数据密集、流程复杂、决策需求高度集中的产业，制造业拥有丰富的工业数据和大量高价值应用场景，也正在成为人工智能从技术创新走向产业变革的重要试验场。

AI Agent走向产业现场，制造业需要新的智能协同方式

今年WAIC，AI Agent成为人工智能产业关注的重要方向。随着大模型能力不断增强，AI正在从传统的问答助手，向能够理解目标、调用工具、执行任务的智能体演进。这一变化正在推动企业重新思考AI的应用方式。

过去，企业更多探索AI Copilot模式，即利用AI辅助员工完成信息查询、内容生成、分析总结等工作。而随着Agent技术发展，AI正在进一步走向Autopilot模式，逐渐参与业务流程运行和复杂任务执行。

而制造业正是这一趋势的重要应用场景。现代制造系统涉及生产计划、设备运行、质量控制、能源管理等多个复杂环节，每一个环节背后都存在大量需要分析和决策的问题。例如，一次设备异常，需要结合实时运行数据、历史故障记录、工艺参数变化和设备状态等信息进行综合判断；一次质量波动，需要关联设备状态、生产过程和检测结果等多个变量寻找根因。这些问题的解决，需要的AI具备对工业流程的理解能力，并能够连接数据、系统和业务，实现从问题发现到优化执行的闭环。

围绕这一方向，格创东智持续探索章鱼智脑工业智能决策中枢与工业AI Agent在制造场景中的应用，通过构建面向生产、质量、设备、能源、物流等领域的智能体能力，让AI深入制造业核心流程，推动制造系统从数据感知走向智能决策。

未来的智能工厂竞争，不只是自动化设备数量的竞争，更是工业智能体协同能力的竞争。

从智能机器人到具身智能，AI正在改写工业硬件形态

具身智能是WAIC 2026持续关注的重要方向。从智能机器人到智能装备，具身智能的发展推动AI突破数字空间边界，使机器具备感知环境、理解任务和执行动作的能力。这一趋势背后，体现的是人工智能向物理世界深入发展的方向。

制造业天然是具身智能的重要应用领域。过去，自动化技术解决了生产执行问题，通过机器人、自动化设备提升制造效率和稳定性。但随着产业向高端化发展，制造企业面对的问题正在变得更加复杂：设备运行状态如何提前预测？工艺参数如何动态优化？异常情况如何自主调整？生产资源如何智能调度？这些问题已然超越传统自动化系统的能力边界，需要AI参与生产过程中的分析、判断和决策优化。

尤其是在半导体、新能源等高端制造领域，生产流程复杂、设备价值高、工艺要求严苛，企业对于智能化能力的需求更加迫切。未来制造业的发展方向，将是AI、工业系统和物理AI、具身智能的深度融合，让生产系统具备更强的自主运行和持续优化能力。

格创东智长期聚焦先进制造业智能化升级，在具身智能层面，其成熟的AI+AMHS智慧物流解决方案，横向覆盖半导体工厂从库房存储、产线间传输到机台装卸的全物料流转场景，纵向以AI、多源数据融合、Physical AI技术为核心支撑，打造从“大脑决策”到“肢体执行”的端到端闭环智能物料搬运决策系统。

同时，公司正积极推进从物理AI向具身智能的战略延伸，已与行业头部具身智能企业展开战略合作，将AI能力从系统软件下沉到硬件设备本身，让每一台搬运设备不仅执行指令，更具备自主感知与局部决策能力，真正实现“远端规划、当地决策”，构建更加敏捷、高效的智能生产体系。

行业大模型深入垂直领域，工业知识成为AI落地关键

行业大模型成为WAIC 2026关注的另一重要方向。随着通用大模型能力快速发展，AI正在加速进入垂直产业领域。

但制造业对于AI提出了更高要求。工业生产拥有大量专业知识，包括设备运行规律、工艺控制逻辑、质量管理经验和生产优化方法。这些知识长期沉淀于工程经验和业务流程中，决定了AI能否真正服务于生产。

当前，制造企业已经积累了大量数据资源，但数据价值释放仍面临挑战。数据分散在不同系统中，业务知识沉淀不足，生产优化仍高度依赖人工经验。工业AI的发展，需要进一步推动大模型能力与工业知识、专业模型、业务流程深度融合。

通过大小模型协同，大模型负责复杂理解和推理规划，工业模型负责专业分析和精准预测，让AI既具备通用智能能力，也满足工业场景对于可靠性、实时性和专业性的要求。

格创东智持续探索工业大模型应用，通过大小模型协同，将通用AI能力与制造专业知识结合，让AI不仅能够分析数据，更能够理解制造逻辑，辅助企业完成更加复杂的生产决策，让AI更懂工业、更贴近生产需求。

WAIC之后，工业AI竞争进入产业理解与价值释放新阶段

回顾制造业发展历程，自动化提升了生产效率，数字化提升了管理能力，而AI正在推动制造系统进一步走向智能化。未来制造企业竞争的关键，将不仅体现在生产规模和设备能力上，也体现在利用AI持续优化生产系统的能力上。WAIC展示的是人工智能发展的前沿方向，而制造现场将决定AI价值释放的最终高度。

随着AI Agent、具身智能、行业大模型等技术不断成熟，工业AI正在成为连接人工智能与实体经济的重要桥梁。

格创东智将持续探索工业AI创新，围绕章鱼智脑工业智能决策中枢建设，让AI深入制造核心环节，推动企业从“看见”走向“行动”，从自动化迈向智能化、自主化。