这届乌镇峰会，我关注的点跟往年不太一样。

往年大家聊AI、聊智能制造，翻来覆去都是新概念。谁的模型参数大，谁的机器人动作炫，谁的方案听着高级。到了现场，展台一个比一个漂亮，可要说这些东西真能用在哪，很多人答不上来。

“杭州跳舞家的机器人，到底能干啥？”

今年明显感觉画风变了。11月2日，2026年“互联网之光”博览会在浙江乌镇正式开幕。作为世界互联网大会乌镇峰会重要品牌活动，本届博览会有54个国家和地区的671家企业参展，展示发布1000余项新技术新产品。

博览会嘛，炫技的部分肯定少不了，这是出于宏大叙事的需要。但是，真正吸引观众的，不仅仅是那些炫酷的演示，而是服装柔性缝制、精密部件装配、车间物料转运这些实打实的生产环节。展商也更务实了，不仅仅讲是实验室里那套东西，而是这套方案放到工厂里，到底能省几个人、提多少效、解决什么问题。

我个人一直觉得，看科技展会不能光看热闹。《浙江宣传》有篇文章说得挺实在，看待技术，不能只盯着又出了什么新突破，还要看它怎么搭起产业生态，怎么落到真实场景里。

这两年互联网之光博览会其实一直在往这个方向走，今年走得最彻底。而且峰会也更贴近老百姓了，观众预约通道更方便了，无人驾驶车可以实地体验，还专门设了数字消费板块，不少高科技产品老百姓现场就能买。

这背后有个信号，AI和智能制造，正在从企业的展厅走向普通人的生活。

01

过去是秀肌肉，

现在是干实事

先说行业这几年最直观的变化。

前几年看AI展会，满场都是机器人跳舞、机械臂抓取、大屏上跑各种炫酷演示。技术看着挺唬人，但多数是实验室成果，出了展馆就没了下文。

比如这几天刷屏全网的机器人爬泰山比赛，让很多看起来炫酷的机器人原形败露，人气最高的那个机器人被抬上担架下山了。

这些机器人不是说技术不好，而是离生产太远。

今年博览会上摆出来的，大多是车间里正在用的东西。AI和机器人到底怎么干粗活、苦活、累活，给你现场展示。很多场景听起来不性感，但都是工厂里天天要面对的难题，不用讲太多道理。

还是举几个具体的例子。

艾图科技，在这次博览会上呈现了一款AI智能缝制机器人。这玩意儿不是拿来表演的，是在产线上真刀真枪跑过的，目前规划年产量1万台。在实际比赛中，“艾妮”机器人协同AI缝纫机用1分08秒率先缝制完成第一件POLO门襟，16分42秒比赛结束，“艾妮”完成25件，资深缝纫师傅完成18件，品质均超过99分，现场质量评分为99.61。在同等面料、同等工序、同等标准下，机器人确实可以比人做得更好。

还有在展会上出现的智元灵犀X2，这台机器人早已经走出了展台，在真实岗位上常态化履职。零售端，100台灵犀X2入驻爱仕达(一个锅具品牌)全国百家门店，每天在岗超10小时，承担接待、需求挖掘和商品推荐。文旅端，它上岗成都宽窄巷子，三台机器人分别覆盖迎宾咨询、文化讲解和便民零售，讲解还能用四川话。医疗场景里，它接入北京大学人民医院门诊导诊台，累计交互超过4.6万次。

在会场，各种各样的机器人，都不再是一个“能互动”“会跳舞”的展品，而是一个正在多个行业真实上岗的“硅基同事”。

在乌镇峰会举办的同时，敏实集团的汽车零部件车间里，工业人形机器人灵活装夹工件。在生产线上，重活让机器人完成，员工们通过数字平台就能实时监测生产情况，及时发现并解决问题。

还有在峰会上获奖的小米机器人，也早已经大规模上班。在工厂场景，小米机器人在中控台侧盖板排序工站中首次挑战8小时作业任务，满足工站全天生产需求，并实现作业过程异常自主纠偏与产线系统级协同，初步完成产线级作业能力验证。今年7月，小米机器人在自攻螺母工站作业成功率提升至98%，并新增中控台侧盖板排序、料箱折叠回收两个复杂工站，首次实现柔性工件长时作业。

这些变化背后是评判标准的改变。过去评价一项技术，看参数、看演示效果、看谁的概念更先进。现在大家更关心一件事，它到底能不能用，能不能落地，能不能解决具体问题。这个转变很实在，技术好不好，不再由发布会决定，而是由生产线的运转情况决定。

还有个细节值得说。今年博览会专门设了数智消费市集，智能家居、智能穿戴、AI文创、AI潮玩集中亮相，普通消费者现场就能摸到、买到。无人驾驶车可以直接上车试。在很多其他活动上，这些东西基本都是给企业客户看的，普通人是摸不着的。现在不一样了，技术开始直接面对老百姓。

总之，AI科技让普通人能接触、能体验、能购买，这才是科技普惠的意义。

02

国际合作，

机会都藏在落地场景里

请注意，我们俗称的乌镇峰会，全称是“世界互联网大会乌镇峰会”。这是一个国际级的会议，国际合作是重要看点。

历届博览会都不缺国际面孔，今年来的海外科技、工业企业依然不少。中外在AI和智能制造领域的合作，还有没有机会?

我的判断标准就一条，凡是能落到具体应用、能服务千行百业的，都值得坐下来谈。芯片、存储、高端装备，这些方向都有空间，但真正能把合作做实做深的，还是那些看得见应用场景的领域。

举一个最典型的例子，高阶智驾。现在市面上热度很高的高阶智驾，不少产品用的是海外芯片，搭配国内激光雷达，再叠加本土企业打磨的算法。几方资源凑在一起，很快就把L2+级智驾推进了量产车。

乌镇峰会上，曹操出行首次规模化落地了主驾无人的L4级Robotaxi，为参会者提供全无人出行服务。这款车搭载了吉利自研的智驾方案，但在最底层的算力上，集成了英伟达SuperChip、英伟达Thor U以及高通8797三颗核心芯片，总算力超过3000 TOPS，以应对乌镇景区窄路和人流密集的复杂路况。

更早之前，理想汽车借助英伟达芯片，在智驾领域实现弯道超车，跻身行业一线梯队。当然也可以用我们的芯片，其他国家的服务，各方协作探索新的可能。

地平线的智驾芯片借道博世，已经落地欧洲16个国家;黑芝麻智能的C1200、A1000芯片与大陆、安波福联合开发舱驾一体方案，配套吉利银河、东风系列出口车型，2025年起就在海外批量交付。

汽车之外，基础科研也有文章可做。这两年有个现象值得注意，不少搁置了几十年甚至上百年的数学难题，开始借助AI取得进展。未来像NP问题这类重大命题，完全可以组织跨国团队，用AI做工具联合攻关。基础科学突破了，底层的技术迭代才有支撑。

民生医疗领域的合作，社会价值更大。新药研发周期长、投入大，癌症诊疗也是世界性难题。AI能帮着缩短研发周期，加速诊疗技术落地，这种合作一旦做成，受益的不只是某个国家，是全世界患者。

机器人产业、5G和6G下一代通信，也都是值得深耕的方向。通信是数字世界的底座，标准制定和技术突破，离不开全球力量共同参与。今年乌镇峰会展示的6G网络相关展区，也是中外合作的典范。

还有上文提到的AI智能缝纫机器人背后的艾图科技，已经与11家企业签署机器人战略协议。艾妮进入巴西、乌兹别克斯坦、泰国、越南等地工厂，企业明年还计划进入欧洲市场。

需要说明的是，国际合作不等于简单拿来主义。中国的优势在庞大的市场、丰富的应用场景，海外在底层技术和硬件上有积累。两边凑到一起，我们的场景帮新技术找到落地的土壤，海外的经验帮我们少走弯路，这才是共赢的姿势。

03

AI安全，

绕不开的议题

前面聊的都是AI带来的机会，但有一件事不能回避，AI也把网络安全这道题变难了，而且难了不少。

这届大会，AI时代的安全治理成为绕不开的重点议题。

先说问题出在哪。过去搞网络攻击，不管是一个人还是团伙，攻击能力都有上限，人力、工具、效率都摆在那。现在不一样了，不法分子拿AI当工具，可以批量生成攻击脚本、自动挖掘漏洞、伪造各种信息。一个很小的攻击团队，借助AI就能把破坏力放大几百倍甚至上千倍。这个变化很可怕，攻击端在指数级升级。

我给大家举一个具体的案例。Anthropic披露过，Claude曾在测试中通过意外开放的公网通道侵入3家真实机构的生产系统，自主编写恶意程序上传至公共仓库，导致一家安全公司的凭证泄露。这不是科幻电影，是已经发生的事。攻击端在指数级升级，防御端不跟上，后果不堪设想。

攻击升级了，防御也得跟上。行业里现在有个共识，叫以AI应对AI。这个理念说起来简单，真做起来门槛不低。核心问题是能不能实现关键技术突破，能不能搭出一套完整的智能化防御体系。不是说买几台设备、装几个软件就行，而是要让系统自己学会识别威胁、研判风险、自动响应。

国内的安全厂商已经在动了。今年的乌镇峰会，360围绕“AI+安全”双主线参展，集中展示AI安全攻防等方面的探索。

面对智能化、自动化的网络威胁，360以“AI对抗AI、AI防护AI”为思路，推动安全防守跟上机器速度。其自主研发的图龙锋系统，采用安全大模型加智能体蜂群的技术路线，让漏洞发现、分析和验证走向自动化、规模化。

目前图龙锋累计挖掘漏洞超过1.5万个，500余家企业接入开展专项安全测试，发现的漏洞既覆盖Windows、Office等传统软件，也涉及Codex、OpenClaw等AI工具和智能体。近期图龙锋在国际网络安全能力测试CyberGym中以99.4%的成绩登顶。同时，仪天阵系统通过智能体蜂群实现威胁发现、分析验证和协同处置的自动化，与图龙锋配合形成“主动发现+自动防御”的安全闭环。

当然，未来的AI安全治理不能只靠企业单打独斗，这是一项系统工程。技术突破是根基，但产业标准、行业实践、规则制度都得跟上。企业做产品的时候，就该把安全考虑进去，而不是上线了再补窟窿。行业要沉淀可复用的经验，形成共识。规则方面，要在鼓励创新和防范风险之间找到平衡。

有人可能会问，AI风险这么大，那是不是该放慢点?我觉得不用因噎废食。安全是发展的前提，发展是安全的保障，两手都要抓。AI是双刃剑，这个判断大家都懂，关键是怎么用好它。把智能化防御体系建扎实，该突破的突破，该规范的规范，这条路走下去，AI和智能制造才能走得更远。

写在最后：技术最终要回到人身上，回到生产线上的每一个岗位，回到普通人能摸得着、用得上的产品里。这条路还很长，但方向对了，就不怕路远。