近日，2026全球人工智能终端展（WAIDE）暨第七届深圳国际人工智能展览会（GAIE）在深圳落下帷幕。官方数据显示，本届展会汇聚了来自15个国家和地区的500余家展商，吸引75个国家和地区超过8万人次专业观众到场，三天内达成意向合作项目超2000项。华为、腾讯、荣耀等头部企业集中亮相，数千款AI终端产品同台竞技。同时，展会期间还举办了40余场专业论坛，围绕智能体、具身智能、AI出海、大模型等热门方向展开讨论。

数据猿在三天走访中最直观的感受是：往年漫天飞舞的概念宣讲明显降温，聚焦落地的方案增多。专业观众不再满足于观看炫酷的技术演示，而AI能否降本、方案在哪些场景落地、数据合规如何解决，成为本届展商与潜在客户交流的高频话题。

一位端侧硬件从业者原本只想来看看新品，结果一上午就加了十几个潜在客户的微信；面向工程企业数字化转型的公司，带来的数百本产品手册没到展会最后一天便被领取一空；OPC展区人头攒动，观众围着那些“超级个体”，观看其从创意生成到产品落地的全链路展示。种种现象背后，折射出AI行业关注重心正在发生转移：AI能否真正解决实际问题，并持续创造可量化的商业价值，正成为市场关注焦点。

在这一转向之下，一批不追逐风口、深耕垂直场景的企业脱颖而出。数据猿选取本次参展的腾云智算、立韬信息、觉物科技、鼎耀宏科技等四家公司作为观察样本，它们分别聚焦算力效率优化、数据标注与数据资产化、野外具身智能以及建筑工程数智化等方向。透过这些企业的实践路径，我们试图从行业视角，拆解AI落地过程中“算力、数据、场景、数智化转型”等四个关键环节背后的新商业逻辑与现实挑战。

来源：数据猿

算力底座的极限压缩：

腾云智算如何帮客户省算力

过去两年，算力短缺与成本高企始终是AI产业发展的核心瓶颈。但比“缺算力”更隐蔽的问题是：不少企业即便采购了GPU，实际利用率依然长期徘徊在30%—40%。当前算力市场真正的矛盾，不仅在于资源的稀缺与昂贵，也在于严重的结构性浪费。

腾云智算的解法不是单纯做算力“二房东”，而是提供“算力租赁+推理优化技术栈”的组合方案。

腾云智算解决方案专家张香华在展会现场告诉数据猿，一方面，公司能够更快获取最新GPU等硬件资源，形成一定代差优势；另一方面，针对不同行业的大模型应用进行软件层优化，通过推理调优、资源调度等方式提升单卡吞吐效率，在业务效果基本不变的前提下实现“同效降本”。

张香华表示，以一家出海情感陪护聊天机器人企业为例，采用腾云智算的算力+推理优化方案后，单张GPU卡可承载的实时并发用户数翻倍，相当于综合算力成本直接下降一半，并大幅降低用户首Token的时延，提高了前端用户的体验感；而在电商营销大模型、视频生成、商品图片生成等多模态场景中，腾云智算则通过软硬协同优化，将客户在单图片、视频生成的成本整体降低35%以上，将算力资源得以最大利用。

另值得关注的是腾云智算的推理加速收费模式。该公司市场总监汤达文表示，腾云智算的推理加速服务倾向于采用“帮客户节省的成本进行价值分成”的方式，只有真正帮客户省了钱，服务商才能获得收益。

这种模式在算力租赁市场中并不多见，但亦面临两个挑战：一是成本节省的量化标准需要供需双方认可，存在博弈空间；二是该模式高度依赖技术能力，无法再简单依靠GPU资源转售获取利润。

腾云智算展台，来源：腾云智算

盘活企业“沉睡数据”：

立韬信息在数据标注的差异化路径

数据标注是AI产业链中相对“重人力”的环节。过去两年，随着大模型训练需求爆发，数据标注行业经历了快速增长，但也暴露出两个问题：一是纯人工标注成本持续上升，效率瓶颈明显；二是面向通用大模型的数据标注公司往往项目规模大、周期长，动辄数百万起步，并不适合中小企业或私有化部署场景。

上海立韬信息总经理雷瑞华向数据猿介绍，公司深耕IT服务已有十余年，进入数据标注领域并非简单“转型”，而是业务能力在AI时代的自然延伸。在服务央国企、政府及金融机构客户的过程中，他们发现，很多企业并不缺算力和模型，真正的问题在于内部数据长期分散、杂乱，难以直接被AI系统调用。

基于这一需求，立韬逐渐形成了“数据采集+数据治理+AI标注”的一体化能力，希望将企业内部沉淀的大量原始数据，转化为可训练、可调用的高质量AI数据资产。

雷瑞华表示，立韬自研的核心产品LT Label Agent智能数据标注平台，采用“AI预标+人工质检”模式，相比传统纯人工标注，成本可节省50%-60%，效率也得到显著提升。同时，平台支持算法自动迭代，随着项目积累，预标注质量会持续优化。

与面向通用大模型的数据标注公司相比，立韬信息的差异化在于部署灵活性与安全优先。针对央国企和政府机构对数据隐私的高合规要求，平台支持私有化部署，确保“数据不出客户机房”；同时，立韬也提供云端在线服务，让预算有限的客户能够以更低成本启动项目。这种“轻量化”打法，避开了与头部标注公司在大型项目上的竞争，继而服务大量对成本与合规都有现实需求的中型客户。

百万公里实地测试：

觉物科技深挖农业场景化落地

具身智能是本届展会的另一大热点。在行业热度持续升温的同时，找到可规模化、能创造真实商业价值的应用场景，是大多数具身智能公司面临的共同挑战。在觉物科技看来，能够形成商业闭环的具身智能，是真正能够替代人力、提升效率、适应复杂环境的实用工具。这也成为公司研发初心。

该公司选择了一条差异化的路径：不追人形风口，而是扎根野外作业场景，核心切入农业。公司团队在新疆进行了长达五年的实地测试，累计里程超过100万公里，覆盖沙漠、雪地、荒漠、泥泞等各种地形，历经40余次版本迭代，直到产品能够在田间稳定可靠地作业才正式推向市场。

本届展会上，觉物科技重点展示了其果园喷洒机器人“骥鹿G3000”。该产品搭载自研的野外自主作业系统（FAS，Field Autonomy System）和自适应变形技术。其中，精准喷洒作业模块采用仿形喷杆，可适配不同果园环境和树种，在自主运动过程中同步完成精准喷洒、病虫害识别等多项自主作业。据该公司介绍，使用该机器人后，病虫害防治率相比人工可提升40%。

数据猿观察到，觉物科技具有特色的创新点，还在于其模块化变形系统设计。客户购买通用机器人平台后，只需更换不同作业模块，如播种、喷洒、中耕覆土等模块，无需为不同场景重复采购主机设备，从而降低整体使用成本与设备闲置率。

觉物科技机器人模块化变形平台，来源：数据猿

觉物科技相关负责人表示，以农业场景为核心和起点，公司已开始通过除雪业务切入城市服务等新场景，未来还将进一步拓展至应急安防、林业等领域，并逐步进入欧美、澳大利亚、加拿大等海外市场。

让工地像人体一样协调：

鼎耀宏用AI重构传统工程管理

建筑与工程行业是典型的传统产业，数字化渗透率整体有限，一个常见场景是，大型工地往往布设了成百上千个摄像头，但安全隐患识别依旧高度依赖人工盯屏，不仅效率低、漏报率高，也难以形成持续、标准化的管理能力。

鼎耀宏科技的独特之处，在于其“工程出身”。母公司鼎耀技术本身就是工程咨询服务商，研发团队既熟悉工程管理流程、AI算法开发能力，又能够把行业经验、规则以及真实痛点转化为可量化、可建模、可沉淀的数据及应用，这是纯软件公司难以复制的。

鼎耀技术常务副总经理黄灿明表示，基于对行业场景的长期理解，鼎耀宏围绕工程数智化推出了“耀慧建”数字建造(AI)协同平台、“i耀瞰”AI识别系统、“耀仔AI”工程智能助手、“筑慧宏”AIoT监测系统、安责险事故预防数字平台等六大产品体系，覆盖项目立项、协同管理、AI视觉识别、物联网监测、环保监管及安责险管理等环节。相比解决单一问题，鼎耀宏更强调站在建设方视角，覆盖管理、成本、质量、安全到合规的全流程需求，从而实现更系统化的落地。

这套体系综合起来，就像一个“人”，它有身体、大脑、眼睛、手脚、神经系统、免疫系统。”黄灿明这样形容，“关键是让它们之间能够有机协同起来，为项目建设有效解决实际问题，提质增效。”

鼎耀宏耀慧建数字建造体系，来源：数据猿

黄灿明向数据猿记者特别介绍了其中最新研发的产品，被称为“工地龙虾”的“耀仔CLAW”。该产品可通过AI直接控制高精度云台摄像头，摄像头能根据施工现场动态情况自动转向、自动变焦寻找关键场景，对现场进度、工人行为、堆场状况及安全措施进行自动识别，如施工状态、工人安全佩戴、违规操作等情况，并自动生成统计分析报告、推送至相关负责人，全流程无需人工干预。

过去大量摄像头主要承担“记录”功能，而如今则开始成为主动巡检与风险识别的智能助手，这正是建筑行业最需要的“数智化转型”。

AI产业正步入“精细化运营”时代

综合上述四家企业的实践，可以看到当前AI落地市场正呈现出几个明显趋势：相比追逐概念，企业开始更关注具体场景中的效率、成本与交付能力；数据正从“沉睡资源”变成AI可用资产，数据治理与场景积累成为重要壁垒；软硬协同也逐渐成为主流，无论是“算力硬件+软件优化”，还是“机器人本体+自主系统”，都强调一体化能力；与此同时，商业模式也更加务实：按效果付费、轻量化部署、模块化设计与弹性交付等方式不断增多，本质上都是围绕客户可获得的价值展开。

来源：数据猿

当然，AI产业的落地远非坦途。数据猿在展会期间也观察到几个普遍存在的问题：

首先，AI很难像互联网或SaaS那样实现“一次开发、无限复制”。某行业机器人在A省场景跑通了，换到B省可能还要重新训练；制造业AI在南方工厂适配成功，到了北方车间也可能需要重新设计。企业数据差异、行业场景碎片化以及模型本身的不确定性，决定了AI To B注定比互联网时代更慢、更重。

其次，AI落地的综合成本依然偏高。算力、数据与AI人才价格持续上涨，中小企业仍普遍面临“想用但用不起”的现实问题。

而在工程验收、金融风控、政府审批等强调确定性的行业，大模型“概率式输出”的局限也开始显现。客户真正担心的，不是99%的正确率，而是那1%的错误由谁承担。责任边界不清，正成为AI采购中的现实阻力。

与此同时，数据安全与模型效果之间的矛盾依然存在。前一阶段爆火的OpenClaw，更多停留在OPC专区的轻量化C端服务；而大部分B端服务商依旧保持谨慎，因为他们面对的是更复杂、更强调稳定性与合规性的企业场景。这些问题，已经不只是技术挑战，更是商业、管理与制度层面的长期课题。

2026GAIE展会的喧嚣背后，一个更清醒的共识正在形成：中国AI产业正褪去浮躁，进入“啃硬骨头”的攻坚期。企业之间的竞争，不再是模型参数的比拼，而是比谁能更深入理解场景、更精细经营数据、更扎实地为客户创造投入产出比。其中那些“懂数据、通场景、能提效”的实干派，将更有可能跨越技术到商业的鸿沟，成为这一轮产业变革的中坚力量。