2026年服贸会释放AI产业化落地新信号

新华财经北京9月14日电（记者丁雅雯）作为观察数字产业风向的重要窗口，2026年中国国际服务贸易交易会集中呈现了人工智能技术的实景应用成果。本届展会最显著的行业变化，是AI技术加速向工业生产、医疗健康、海洋科研等实体经济领域渗透，完成了从实验室技术突破到多场景落地的实质性跨越。

业内专家认为，这一趋势释放出关键产业信号：我国人工智能产业竞争已告别单纯的技术参数比拼，正式进入以场景实效为核心的“落地比拼”新阶段。

从技术展示到场景落地

人工智能技术的产业化落地，在本届服贸会上变得具体可感。

折叠、打开、再折叠……在北京因时机器人科技有限公司展台，一张纸在机器人手中被反复折叠，动作流畅而精准。据展台工作人员介绍，这款具身智能机器人的特长在于手部灵活，可完成拧螺丝、采茶、炒茶等精细动作，目前已应用于新能源、半导体、3C电子等制造领域。

本届服贸会展出的仿生机器鱼，则展示了具身智能的水下应用场景。由博雅工道海洋科技集团股份有限公司打造的金龙鱼仿生机器人，高度复刻真实鱼类的游动姿态，可在水下灵活稳定作业。据工作人员介绍，当前该设备已应用于科研领域。

在医疗健康领域，北京雷泰腾飞医疗科技有限公司展出的医用电子直线加速器，展现了人工智能在精准放疗方面的落地成果。该设备依托自主研发的AI系统，搭配高精度机械臂，可在治疗过程中持续成像、实时追踪肿瘤位移，实现动态定位与自适应放疗。

在生活服务领域，AI更加触手可及。据美团研究院执行院长厉基巍介绍，美团展示的AI智能体“小团”能够理解用户围绕时间、地点、预算等条件提出的模糊需求，减少反复搜索和筛选的成本，并在用户确认后推动预订、外卖下单、叫车等服务动作。而自主配送机器人“小黄蜂”具备智能导航、自主避障、自主乘梯等能力，可满足末端即时配送需求，目前已累计配送超过 5.5万单。

国研新经济研究院创始院长朱克力指出，本届服贸会印证了我国人工智能产业已经告别概念炒作、参数比拼的初级阶段，正迈入以需求促创新、以落地论价值的高质量深耕期。

前景可期，攻坚仍在路上

从工业作业、医疗诊疗，到海洋科研、生活服务，服贸会上多点开花的AI实景应用，清晰勾勒出我国人工智能产业的发展图景。

从应用前景来看，随着具身智能、通用大模型、AI智能体三大技术持续迭代突破，AI产业化落地空间持续扩容，成为产业转型升级、服务贸易创新发展的重要驱动力。其中，在工业制造领域，具身智能机器人能够承接高危、重复、精细化工序，有效补齐制造业用工结构性短板，助力生产环节降本提质；在医疗健康领域，AI与高端医疗装备深度耦合，推动医疗服务从标准化施治向精准化、个性化诊疗升级；在生活服务领域，大模型与AI智能体打破传统服务模式壁垒，依托语义理解、需求预判等能力，从对用户需求的“被动应答”转向“主动适配”，催生服务新业态、新模式。

从上述实景应用和行业调研数据看，当前AI产业化落地仍面临多重挑战。

一是场景泛化能力不足。当前多数AI设备、智能系统在标准化场景、仿真实验室中表现稳定，但一旦进入真实场景，面对非标化、不确定性的作业需求，其稳定性、精准度便会大幅下滑。尤其在具身智能领域，仿真环境与真实场景下表现差距明显，“实验室好用、现场难用”的问题依旧存在。

二是商业化落地性价比不足。多位工业企业相关负责人表示，AI落地投入成本高、长期收益难以评估，是影响企业数智化转型节奏的重要因素。长江商学院对全国2000余家规上工业企业的调研显示，2026年二季度工业企业AI采用率为10.4%，77.2%的未采用企业认为AI技术与自身业务场景适配度不足。埃森哲在报告中指出，2026年，88%的中国企业已经跨过AI应用试点阶段，较上年提升42个百分点；但仅14%的企业实现显著价值，较上年只提高5个百分点。

三是复合型人才短缺。人工智能产业化落地，既需要前沿技术研发人员，更需要懂技术、懂场景、懂业务的复合型人才。当前，兼具一线业务实操经验与AI应用能力的跨界人才较为稀缺，成为制约传统产业数智化转型的阻碍之一。

“具身智能‘实验室好用、现场难用’，根源在于实验室环境经过简化，而真实工业、服务场景环境多变，设备要应对复杂干扰，对泛化能力、稳定性提出更高要求。智能体项目投入成本高、回报周期不确定，企业自然会保持观望，本质是产业还没有形成标准化、可复制的商业模式，价值测算体系尚未建立。复合型人才缺口，则是AI跨行业融合普遍面临的瓶颈，既懂行业业务逻辑、又懂大模型开发落地的人才供给跟不上产业扩张速度。”朱克力认为，这些问题恰恰说明，当前AI已经跨过概念展示阶段，进入残酷的场景验证期。解决这些痛点，应坚持场景导向，建立清晰的价值评估方式。

朱克力表示，地方发展人工智能产业，切忌盲目跟风、重硬件轻应用，要立足本地产业基础走差异化道路。地方政府要做好生态配套，一方面搭建公共算力、模型服务平台，降低中小企业使用AI技术的门槛，减少企业前期投入压力。另一方面完善人才引育机制，不只引进算法人才，更要培育兼具行业经验的复合型落地人才。同时，兼顾创新与规范，建立安全评估机制，引导企业理性投入，避免不计成本的重复建设。

编辑：程沥娇

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