AI新经济进入冷思考，具身智能开始“挤泡沫”

2026.09.12

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作者 |第一财经 陈杨园

“25%。”

当蚂蚁集团CEO韩歆毅、万事达卡首席产品官Jorn Lambert、OPPO高级副总裁刘作虎和阿里巴巴集团首席科学家周靖人坐在一起，支付、卡组织、智能终端和大模型——Agent交易链条上的关键“基础设施”几乎到齐了。

但四个人中，真正用Agent完成过交易的有多少？答案是只有韩歆毅一个人。他笑着说：“25%了，可以了。”

2026 Inclusion·外滩大会在上海举行，今年的大会主题是“共创AI新经济”，技术之外，AI如何影响了普通人的生活是值得关注的一条隐线。当AI进一步接受真实世界的检验时，记者从本届外滩大会看到，一些创新的应用和突破仍在发生，也有一些过去的乐观被校准，“AI新经济”成为一道既需要活力，也需要冷思考的命题。

从场景跑通到落地经济

韩歆毅完成的那笔Agent交易并不复杂。上周，他让蚂蚁阿福购买了坚果、海苔等健康零食，在淘宝闪购下单，花了40多元。

其余三人也在以其他形式使用着AI，周靖人逐渐开始跟模型、Agent进行各种讨论，让AI帮助他做一些决定；刘作虎用Agent自动收取过蚂蚁森林的能量；Jorn Lambert已经大量使用AI发现商品和服务，但还没有真正从“发现”走到“支付”。

“原因不是我不想这么做，而是整个行业的规则、流程、基础设施都是为电子商务时代设计的。我们要改造这套体系、建立新的原则和标准，才能让像我这样的消费者信任、使用智能体支付。”Jorn Lambert表示。

改变正在发生。步入本届外滩大会的展馆，记者发现，更多智能体服务在覆盖旧的生活场景。便利店里，美宜佳展位的咖啡已经可以通过生活服务智能体点单，用户打开支付宝，右滑后对着超级服务智能体“阿宝”说一句“帮我点一杯BeCoCo咖啡”，智能体就能识别点单需求并完成AI支付下单；在健身、打车、家政服务等场景，蚂蚁阿宝完成了上万项服务的AI化适配，更多解决智能体安全、可信问题的技术也在被推出。

不过，场景的“跑通”与嵌入更多普通人生活之间仍有差距，韩歆毅坦言，去年第四季度，行业对Agentic Commerce（智能体商业）的判断非常乐观，普遍预计其将快速增长，但今年的实际落地速度明显慢于预期。

技术迈过了智能体能够完成支付的第一步，但如何让它更好用、吸引更多人用的现实课题，正在推动着支付宝等厂商主动迈入推动智能体供给生态繁荣、安全标准确立，以及模型和Agent系统获得更完整上下文等长期挑战中。

这种来自真实世界的检验并不只发生在智能体商业。本届外滩大会上，当讨论深入到“AI新经济”，产业界对AI硬件、具身智能等领域的思考也在变得更加冷静，除了技术能做到什么，产业界也开始追问用户是否需要、商业能否成立，以及生态是否已经准备好。

洛图科技监测数据显示，今年7月京东、天猫、抖音三大平台智能眼镜销量7.4万台，同比下滑15.3%。谈及智能眼镜等AI硬件的热度回调，峰瑞资本副总裁颜黔杭表示，他看待AI硬件时还是倾向于按照传统消费电子的逻辑去看：它解决了什么样的问题，受众群体有多大，未来是否能够持续增长或者形成一个品牌？他仍然长期看好这个赛道方向，但也认为智能眼镜今天并没有创造特别新的交互方式，视觉交互还很浅。

并非引入了AI或新技术就能够让一个新品类获得巨大的突破，最终还是消费者体验说了算。颜黔杭表示，AI硬件产品如果没有长期的使用价值，消费者尝鲜后会快速回落，而从供应链的成熟去推动新交互范式，创造长期的新需求，可能产生巨大的机会。

具身智能热议行业泡沫

如何给具身智能产业“挤泡沫”，也是本届外滩大会的热点话题。有参会嘉宾把具身智能产业称作目前科技界最极致的矛盾体，一端承载了人们对物理AGI宏大愿景的期盼，另一端是仍处早期的技术与商业现实。置身二者之间，产业界开始更多思考自己的坐标。

在外滩大会现场，超过40家具身智能厂商集中亮相，越来越多机器人既能跳舞、弹琴，也展示出能在药房分拣等产业和生活场景里 “真干活”的能力。

但谈到具身智能PoC（概念验证），苏度科技联创兼CEO韩铮直言，假设机器人需要完成100种任务，大众可能只接受机器人在1-5种任务中的可靠性为80%左右，剩下95%的任务中，人们需要机器人有接近100%的成功率。而目前机器人开始尝试落地的现实是，可能只在5%-10%的任务中能做到接近100%的可靠性，接下来的迭代也许在几年时间内可以达到80%，但追求100%需要非常长的时间。他表示，在很长的时间内，他会放弃掉“跨本体泛化”等更远的目标，先解决某些场景之下的高可靠。

大晓机器人创始人兼董事长王晓刚则提到，行业当前的焦虑，一部分来自市场此前对发展速度的较高预期，而模型和场景落地的实质性突破仍在等待出现。

“我感觉，我们处在黎明的前期。”王晓刚表示，相比去年更多依赖真机数据、VLA和小模型路线，今年随着以人为中心的Ego数据、世界模型的加入，已经开始看到Scaling Law（规模定律）的展现。他认为，具身智能与垂直行业结合紧密，未来仍会有较强的多样性。目前数据、零部件、模型、本体和场景等环节相对分散，未来不同类型的公司可能进一步重新组合。

具身智能的快速发展与行业仍处早期并不冲突。从投资人的视角出发，中科创星执行董事王超观察到，过去三年，具身智能已经出现四波创业者，第一波是宇树、云深处等做机械或运动控制背景的团队；第二波是AI背景团队；第三波是智驾背景团队，今年年初算第四波，做世界模型的人下场了。尽管创业三年，但具身智能的训练范式与数据都还没有准备成熟。

九合创投投资总监赵福珩则提到，具身智能行业目前的泡沫有两类，一类是市场预期机器人未来能解决大量人类劳动，这个市场盘子足够大，如果最终没有解决，那么此时此刻行业就处在一个泡沫里；一类是资本预期未来中国会有100家领先的具身公司，但或许最后“10家以内”才是比较符合规律的商业结果。前一种泡沫仍要等待技术验证，后一种关于公司数量的泡沫一定程度上已经客观存在。

不过，挤泡沫并不意味着产业界转向悲观。多位投资人和创业者仍然认为，具身智能能够形成足够大的产业，值得持续投资布局，甚至行业目前整体的资金量仍是偏少的。现阶段“降低预期”的声音背后，是产业界开始把长期乐观与短期现实分开讨论。

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