远见网2026年世界人工智能大会（WAIC）的公众开放日，一台能驮物也能载人的机器马吸引了大量目光。
这台由国内团队研发的第二代产品，最初是为复杂环境下的长距离物资机动运输设计，承载上限达到一吨。
文旅场景的加入，让它从特种作业装备变成了可体验的载人平台。
机器马的迭代路径，折射出当前AI落地的一个核心逻辑：技术能否被市场接受，取决于企业能做出什么，以及市场最终选择什么。
本届WAIC首次联动张江、世博、徐汇三大展区，串起了从芯片算力、基础架构到行业应用、具身智能的完整产业图景。
展商阵容中，六家AI企业——东方算芯、星际光年、零次方机器人、迈特芯、灵御智能、赛感科技——背后站着同一位早期投资者：力合科创。
这种“同一伯乐”的现象，并非简单的资本堆砌，而是产业资本与技术创新深度咬合的缩影。
AI落地不再是一句口号，而是有了看得见的产品、摸得着的应用和可量化的资本路径。
机器马与高危场景：AI落地的“硬骨头”怎么啃
机器马的亮相，是具身智能领域一个极具代表性的案例。
第一代产品专注于特种作业，解决的是复杂环境下长距离物资运输的痛点。边防巡检中，战士们负重前行的需求被机器马分担；
工程基建现场，轮足式机器人在陡峭山路上的局限性，也促使研发团队不断优化运行稳定性、速度和感知精度。
产品从“能用”到“好用”，中间隔着数据、硬件和观念三道坎。
数据是第一个瓶颈。高危场景的数据采集本身就很危险，这类数据稀缺，导致模型训练缺乏足够样本。
散热和续航则是硬件端的双重考验。机器马在长时间、高负荷运行中，如何保持性能稳定，是工程化落地的现实难题。
观念层面，人工智能的应用有轻重缓急。在特定作业场景中，AI的价值远比在消费端“锦上添花”更为迫切。
机器马的案例表明，当技术真正服务于人的实际需求时，市场会自发找到它的位置。
这种从场景出发的落地逻辑，同样适用于其他高危作业机器人。
在化工、矿山、消防等领域，AI替代人工作业的迫切性极高，但产业化进程缓慢。
核心原因在于，这些场景对可靠性、安全性和成本的要求极为苛刻。
一台在实验室里表现完美的机器人，到了现场可能因为一块石子、一阵风就失灵。
因此，机器马的迭代经验——从特种作业到文旅体验的跨界——提供了一条可复用的路径：先在最硬的场景里打磨技术，再向更广泛的市场拓展。
国产芯片与OPC模式：AI底座的“破局”与“合围”
AI落地的另一条主线，是算力底座的自主突破。
在张江展区，东方算芯推出的全球首颗大算力AI芯片DF1000，成为本届WAIC的焦点之一。
这颗芯片采用软件定义芯片技术，实现了软硬件解耦与动态重构，在14nm工艺节点下可达4nm制程芯片的性能，且依托全国产供应链打造。
它斩获了大会最高荣誉“卓越人工智能引领者奖”，技术路线与产业价值获得了行业认可。
DF1000的背后，是力合科创等产业资本在早期阶段的精准布局。
这家A+轮投后估值达122.75亿元的独角兽，其天使轮投资方名单中，力合中科赫然在列。
这种“从零开始”的陪伴式投资，让技术团队能够在漫长的研发周期中保持定力。
与此同时，力合科创在具身智能领域也密集落子，零次方机器人等企业依托全栈软硬件自研能力，推动物理抓取API化，试图让机器人像调用软件接口一样便捷地操作物理世界。
这种“OPC”（Open Platform for Collaboration）式的产业组织模式，正在改变AI产业的生态逻辑。
传统上，芯片设计、算法开发、硬件制造、场景应用各自为战，产业链条长、协同成本高。
而力合科创通过资本纽带，将六家不同赛道的企业串联起来，形成从算力底座到具身智能的闭环。
东方算芯提供芯片，零次方机器人负责硬件落地，灵御智能、赛感科技则聚焦安全与传感——这种“合围”策略，降低了单点突破的风险，也加速了技术从实验室到市场的转化速度。
资本运作加速：AI企业上市窗口正在打开
技术落地离不开资本助力。
在WAIC同期举办的国泰海通人工智能投融资论坛上，国泰海通业务总监郁伟君明确表示：“科技创新成为境内外资本市场共同主线，AI产业企业资本运作正当时。
”他给出了五大理由：境内外IPO及再融资数量逐年攀升，全球AI产业风险投资激增，已上市AI明星企业估值表现亮眼，未上市企业估值蓄势待发，以及AI产业链企业快速扩容。
这一判断与WAIC展区的热闹景象形成呼应。从芯片到机器人，从算法到应用，参展企业几乎都在融资或筹备上市。
郁伟君特别强调，AI企业应首先确保自身符合国家战略方向，这是境内外上市的共同门槛。
同时，企业宜在成长期启动IPO准备工作，财务上以实现收入高速增长且亏损收窄为佳。
这意味着，资本市场对AI企业的要求正在从“讲故事”转向“看业绩”。
对于力合科创这样的产业资本而言，耐心陪伴的回报正在显现。六家被投企业集体亮相WAIC，本身就是一次成果检阅。
但更关键的是，这种“投早、投小、投硬”的模式，是否能够复制到更多细分领域。
从目前趋势看，AI产业的资本化已经进入快车道，但估值泡沫的风险也在累积。
如何平衡耐心与退出节奏，将是产业资本面临的新课题。
从“能用”到“好用”：AI落地的最后一步
机器马的案例说明，AI落地的最后一步，往往不是技术突破，而是场景适配。
第一代产品在技术指标上已经足够优秀，但市场反馈却指向了载人体验的新需求。
这种“技术-市场”的双向迭代，是AI产品从“能用”走向“好用”的关键。
同样，DF1000芯片虽然在工艺上实现了突破，但能否在服务器、边缘计算等场景中获得规模应用，还需要产业链上下游的协同验证。
产业资本的深度参与，正在缩短这一验证周期。
力合科创的模式，本质上是在构建一个“技术-资本-场景”的飞轮：资本注入加速技术研发，技术突破打开新场景，场景需求反哺资本回报。
这种闭环一旦形成，AI落地的效率将大幅提升。
但挑战同样存在：数据稀缺、硬件瓶颈、观念转变，这些老问题不会因为资本涌入就自动消失。
从WAIC的展台到资本市场的论坛，AI产业正在经历一场从“仰望星空”到“脚踏实地”的转变。
机器马驮起的不仅是物资，更是行业对AI落地能力的信心；DF1000芯片突破的不仅是制程，更是国产算力的自主可控。
当技术、资本、场景三者形成合力，AI的“最后一公里”或许比想象中更短。
但正如机器马的研发团队所言，产品还有很大进步空间——运行更稳当、速度更丝滑、感知更准确。AI落地的路，同样如此。
继续往下看，从机器马到OPC新模式已经不只是单点消息，后面更关键的是客户验证、交付效率和供应链稳定性能不能按同一节奏往前走。如果前面的改善不能继续传导到更细的执行端，市场很快就会重新评估这轮变化的成色。
这意味着，从机器马到OPC新模式后面真正要看的，已经不是融资消息还能不能继续放大，而是客户验证、交付效率和供应链稳定性会不会连续改善。只有这些变量开始稳定兑现，这轮变化才会从阶段性信号走向更明确的趋势。
长期看，对企业和投资机构来说，竞争差距不会停留在表态或热度上，而会先体现在客户验证和交付效率能不能沉到日常动作里。谁能把这些环节持续做实，谁才更有机会把从机器马到OPC新模式留在结果上。
