近日，2026全球人工智能終端展（WAIDE）暨第七屆深圳國際人工智能展覽會（GAIE）在深圳落下帷幕。官方數據顯示，本屆展會匯聚了來自15個國家和地區的500余家展商，吸引75個國家和地區超過8萬人次專業觀眾到場，三天內達成意向合作項目超2000項。華為、騰訊、榮耀等頭部企業集中亮相，數千款AI終端產品同臺競技。同時，展會期間還舉辦了40余場專業論壇，圍繞智能體、具身智能、AI出海、大模型等熱門方向展開討論。

數據猿在三天走訪中最直觀的感受是：往年漫天飛舞的概念宣講明顯降溫，聚焦落地的方案增多。專業觀眾不再滿足于觀看炫酷的技術演示，而AI能否降本、方案在哪些場景落地、數據合規如何解決，成為本屆展商與潛在客戶交流的高頻話題。

一位端側硬件從業者原本只想來看看新品，結果一上午就加了十幾個潛在客戶的微信；面向工程企業數字化轉型的公司，帶來的數百本產品手冊沒到展會最后一天便被領取一空；OPC展區人頭攢動，觀眾圍著那些“超級個體”，觀看其從創意生成到產品落地的全鏈路展示。種種現象背后，折射出AI行業關注重心正在發生轉移：AI能否真正解決實際問題，并持續創造可量化的商業價值，正成為市場關注焦點。

在這一轉向之下，一批不追逐風口、深耕垂直場景的企業脫穎而出。數據猿選取本次參展的騰云智算、立韜信息、覺物科技、鼎耀宏科技等四家公司作為觀察樣本，它們分別聚焦算力效率優化、數據標注與數據資產化、野外具身智能以及建筑工程數智化等方向。透過這些企業的實踐路徑，我們試圖從行業視角，拆解AI落地過程中“算力、數據、場景、數智化轉型”等四個關鍵環節背后的新商業邏輯與現實挑戰。

來源：數據猿

算力底座的極限壓縮：

騰云智算如何幫客戶省算力

過去兩年，算力短缺與成本高企始終是AI產業發展的核心瓶頸。但比“缺算力”更隱蔽的問題是：不少企業即便采購了GPU，實際利用率依然長期徘徊在30%—40%。當前算力市場真正的矛盾，不僅在于資源的稀缺與昂貴，也在于嚴重的結構性浪費。

騰云智算的解法不是單純做算力“二房東”，而是提供“算力租賃+推理優化技術?！钡慕M合方案。

騰云智算解決方案專家張香華在展會現場告訴數據猿，一方面，公司能夠更快獲取最新GPU等硬件資源，形成一定代差優勢；另一方面，針對不同行業的大模型應用進行軟件層優化，通過推理調優、資源調度等方式提升單卡吞吐效率，在業務效果基本不變的前提下實現“同效降本”。

張香華表示，以一家出海情感陪護聊天機器人企業為例，采用騰云智算的算力+推理優化方案后，單張GPU卡可承載的實時并發用戶數翻倍，相當于綜合算力成本直接下降一半，并大幅降低用戶首Token的時延，提高了前端用戶的體驗感；而在電商營銷大模型、視頻生成、商品圖片生成等多模態場景中，騰云智算則通過軟硬協同優化，將客戶在單圖片、視頻生成的成本整體降低35%以上，將算力資源得以最大利用。

另值得關注的是騰云智算的推理加速收費模式。該公司市場總監湯達文表示，騰云智算的推理加速服務傾向于采用“幫客戶節省的成本進行價值分成”的方式，只有真正幫客戶省了錢，服務商才能獲得收益。

這種模式在算力租賃市場中并不多見，但亦面臨兩個挑戰：一是成本節省的量化標準需要供需雙方認可，存在博弈空間；二是該模式高度依賴技術能力，無法再簡單依靠GPU資源轉售獲取利潤。

騰云智算展臺，來源：騰云智算

盤活企業“沉睡數據”：

立韜信息在數據標注的差異化路徑

數據標注是AI產業鏈中相對“重人力”的環節。過去兩年，隨著大模型訓練需求爆發，數據標注行業經歷了快速增長，但也暴露出兩個問題：一是純人工標注成本持續上升，效率瓶頸明顯；二是面向通用大模型的數據標注公司往往項目規模大、周期長，動輒數百萬起步，并不適合中小企業或私有化部署場景。

上海立韜信息總經理雷瑞華向數據猿介紹，公司深耕IT服務已有十余年，進入數據標注領域并非簡單“轉型”，而是業務能力在AI時代的自然延伸。在服務央國企、政府及金融機構客戶的過程中，他們發現，很多企業并不缺算力和模型，真正的問題在于內部數據長期分散、雜亂，難以直接被AI系統調用。

基于這一需求，立韜逐漸形成了“數據采集+數據治理+AI標注”的一體化能力，希望將企業內部沉淀的大量原始數據，轉化為可訓練、可調用的高質量AI數據資產。

雷瑞華表示，立韜自研的核心產品LT Label Agent智能數據標注平臺，采用“AI預標+人工質檢”模式，相比傳統純人工標注，成本可節省50%-60%，效率也得到顯著提升。同時，平臺支持算法自動迭代，隨著項目積累，預標注質量會持續優化。

與面向通用大模型的數據標注公司相比，立韜信息的差異化在于部署靈活性與安全優先。針對央國企和政府機構對數據隱私的高合規要求，平臺支持私有化部署，確?！皵祿怀隹蛻魴C房”；同時，立韜也提供云端在線服務，讓預算有限的客戶能夠以更低成本啟動項目。這種“輕量化”打法，避開了與頭部標注公司在大型項目上的競爭，繼而服務大量對成本與合規都有現實需求的中型客戶。

百萬公里實地測試：

覺物科技深挖農業場景化落地

具身智能是本屆展會的另一大熱點。在行業熱度持續升溫的同時，找到可規模化、能創造真實商業價值的應用場景，是大多數具身智能公司面臨的共同挑戰。在覺物科技看來，能夠形成商業閉環的具身智能，是真正能夠替代人力、提升效率、適應復雜環境的實用工具。這也成為公司研發初心。

該公司選擇了一條差異化的路徑：不追人形風口，而是扎根野外作業場景，核心切入農業。公司團隊在新疆進行了長達五年的實地測試，累計里程超過100萬公里，覆蓋沙漠、雪地、荒漠、泥濘等各種地形，歷經40余次版本迭代，直到產品能夠在田間穩定可靠地作業才正式推向市場。

本屆展會上，覺物科技重點展示了其果園噴灑機器人“驥鹿G3000”。該產品搭載自研的野外自主作業系統（FAS，Field Autonomy System）和自適應變形技術。其中，精準噴灑作業模塊采用仿形噴桿，可適配不同果園環境和樹種，在自主運動過程中同步完成精準噴灑、病蟲害識別等多項自主作業。據該公司介紹，使用該機器人后，病蟲害防治率相比人工可提升40%。

數據猿觀察到，覺物科技具有特色的創新點，還在于其模塊化變形系統設計。客戶購買通用機器人平臺后，只需更換不同作業模塊，如播種、噴灑、中耕覆土等模塊，無需為不同場景重復采購主機設備，從而降低整體使用成本與設備閑置率。

覺物科技機器人模塊化變形平臺，來源：數據猿

覺物科技相關負責人表示，以農業場景為核心和起點，公司已開始通過除雪業務切入城市服務等新場景，未來還將進一步拓展至應急安防、林業等領域，并逐步進入歐美、澳大利亞、加拿大等海外市場。

讓工地像人體一樣協調：

鼎耀宏用AI重構傳統工程管理

建筑與工程行業是典型的傳統產業，數字化滲透率整體有限，一個常見場景是，大型工地往往布設了成百上千個攝像頭，但安全隱患識別依舊高度依賴人工盯屏，不僅效率低、漏報率高，也難以形成持續、標準化的管理能力。

鼎耀宏科技的獨特之處，在于其“工程出身”。母公司鼎耀技術本身就是工程咨詢服務商，研發團隊既熟悉工程管理流程、AI算法開發能力，又能夠把行業經驗、規則以及真實痛點轉化為可量化、可建模、可沉淀的數據及應用，這是純軟件公司難以復制的。

鼎耀技術常務副總經理黃燦明表示，基于對行業場景的長期理解，鼎耀宏圍繞工程數智化推出了“耀慧建”數字建造(AI)協同平臺、“i耀瞰”AI識別系統、“耀仔AI”工程智能助手、“筑慧宏”AIoT監測系統、安責險事故預防數字平臺等六大產品體系，覆蓋項目立項、協同管理、AI視覺識別、物聯網監測、環保監管及安責險管理等環節。相比解決單一問題，鼎耀宏更強調站在建設方視角，覆蓋管理、成本、質量、安全到合規的全流程需求，從而實現更系統化的落地。

這套體系綜合起來，就像一個“人”，它有身體、大腦、眼睛、手腳、神經系統、免疫系統?！秉S燦明這樣形容，“關鍵是讓它們之間能夠有機協同起來，為項目建設有效解決實際問題，提質增效?！?/p>

鼎耀宏耀慧建數字建造體系，來源：數據猿

黃燦明向數據猿記者特別介紹了其中最新研發的產品，被稱為“工地龍蝦”的“耀仔CLAW”。該產品可通過AI直接控制高精度云臺攝像頭，攝像頭能根據施工現場動態情況自動轉向、自動變焦尋找關鍵場景，對現場進度、工人行為、堆場狀況及安全措施進行自動識別，如施工狀態、工人安全佩戴、違規操作等情況，并自動生成統計分析報告、推送至相關負責人，全流程無需人工干預。

過去大量攝像頭主要承擔“記錄”功能，而如今則開始成為主動巡檢與風險識別的智能助手，這正是建筑行業最需要的“數智化轉型”。

AI產業正步入“精細化運營”時代

綜合上述四家企業的實踐，可以看到當前AI落地市場正呈現出幾個明顯趨勢：相比追逐概念，企業開始更關注具體場景中的效率、成本與交付能力；數據正從“沉睡資源”變成AI可用資產，數據治理與場景積累成為重要壁壘；軟硬協同也逐漸成為主流，無論是“算力硬件+軟件優化”，還是“機器人本體+自主系統”，都強調一體化能力；與此同時，商業模式也更加務實：按效果付費、輕量化部署、模塊化設計與彈性交付等方式不斷增多，本質上都是圍繞客戶可獲得的價值展開。

來源：數據猿

當然，AI產業的落地遠非坦途。數據猿在展會期間也觀察到幾個普遍存在的問題：

首先，AI很難像互聯網或SaaS那樣實現“一次開發、無限復制”。某行業機器人在A省場景跑通了，換到B省可能還要重新訓練；制造業AI在南方工廠適配成功，到了北方車間也可能需要重新設計。企業數據差異、行業場景碎片化以及模型本身的不確定性，決定了AI To B注定比互聯網時代更慢、更重。

其次，AI落地的綜合成本依然偏高。算力、數據與AI人才價格持續上漲，中小企業仍普遍面臨“想用但用不起”的現實問題。

而在工程驗收、金融風控、政府審批等強調確定性的行業，大模型“概率式輸出”的局限也開始顯現?？蛻粽嬲龘牡?，不是99%的正確率，而是那1%的錯誤由誰承擔。責任邊界不清，正成為AI采購中的現實阻力。

與此同時，數據安全與模型效果之間的矛盾依然存在。前一階段爆火的OpenClaw，更多停留在OPC專區的輕量化C端服務；而大部分B端服務商依舊保持謹慎，因為他們面對的是更復雜、更強調穩定性與合規性的企業場景。這些問題，已經不只是技術挑戰，更是商業、管理與制度層面的長期課題。

2026GAIE展會的喧囂背后，一個更清醒的共識正在形成：中國AI產業正褪去浮躁，進入“啃硬骨頭”的攻堅期。企業之間的競爭，不再是模型參數的比拼，而是比誰能更深入理解場景、更精細經營數據、更扎實地為客戶創造投入產出比。其中那些“懂數據、通場景、能提效”的實干派，將更有可能跨越技術到商業的鴻溝，成為這一輪產業變革的中堅力量。