WAIC 2026：AI读懂物理世界方能成为智能伙伴

今年WAIC展会上，机器人无疑是焦点。它们负责搬运、组装和协作，同时也引出了一个关键问题：当AI脱离数字领域，深入物理空间，它依靠什么来理解周围发生的变迁？

7月17日至20日，2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议在上海盛大举行。本次大会以“智能伙伴 共创未来”为核心，深入探讨了人工智能的前沿科技、产业落地及全球治理等议题。

7月19日上午，在“AI新周期：重构产业底层逻辑”分论坛上，深圳海清智元科技股份有限公司执行董事、董秘兼副总柴剑博士发表了题为《细分领域AI路径探索：以多光谱AI技术在物理安全场景实践为例》的见解：“卓越的感知，是精准执行的前提。”

AI涉足物理世界，首要任务是攻克“看不见”的难题。

在WAIC现场，一只搭载海清智元多光谱AI超视域感知模组的机器狗，生动展示了感知智能在产业中的巨大价值。机器狗解决了“去哪里”的问题，而多光谱AI超视域感知模组则致力于解决“看到了什么”。

现实环境中的诸多隐患，往往不会第一时间显露在视野中。设备外表或许完好，内部连接点的温度却持续攀升；故障尚未爆发，异常放电的征兆已现；烟雾尚不明显，早期的火焰信号已悄然生成。

AI要理解物理世界，不能仅停留在对物体和动作的识别，更要读懂那些在物理环境中“暗流涌动”的变化。

多光谱AI的核心优势，并非单纯提升画面的清晰度，而是能更早地捕捉到异常。

人类肉眼其实非常局限。普通可见光摄像头主要记录人眼能见的信息，如色彩、轮廓、动作及现场状况；红外技术能感知异常升温、局部过热等热信号；紫外技术则能捕捉肉眼难以识别的放电、火焰等光信号；可见光则提供设备状态与环境背景。

多光谱AI将不同波段的线索融合，帮助系统获取普通可见光之外的信息，并将其转化为研判早期风险的依据。

以数据中心为例，一个设备连接点外观上可能无恙，红外信息却可能显示温度正在上升，紫外信息也可能捕捉到异常放电产生的光信号。结合可见光提供的设备状态和现场环境，工程人员便拥有了更多排查线索，能更早关注连接松动、电源老化或器件故障等隐患。

这正是多光谱AI的感知价值所在：将风险管理从“事后补救”推进至“事前预警”。

AI切入细分行业，技术难度并未随之降低。通用模型虽能提供基础能力，但真正落地产业现场，仍需理解行业知识、适配现场设备、处理复杂环境信号，并确保产品能长期稳定运行。许多AI方案面临的困境，并非缺乏炫酷的演示，而是无法持续解决同一个真实痛点。

因此，柴剑博士提出：“切忌贪大求全，要做精做细。”

这里的“小”，意味着聚焦。企业无需追逐所有AI热点，而应选择具备真实需求、能形成专业壁垒的细分领域，将技术、产品及工程能力深耕细作。

一项技术首先需走出实验室，成为稳定交付的产品；随后形成可持续的业务；最终还要经受充分的市场竞争。柴剑博士借用产业创新理论，将这三个阶段概括为“魔鬼之河”、“死亡之谷”和“达尔文之海”。

海清智元长期深耕数据中心、电力系统及能源设施等高价值场景，依托多光谱感知、端侧AI及行业模型能力推进研发与落地。据弗若斯特沙利文数据，按2025年收入计，海清智元在中国多光谱AI企业中位列第一。

本届WAIC的主题依然是“智能伙伴，共创未来”。

在WAIC现场，机器人展示了AI所能抵达的边界。而海清智元更关注的是：抵达之后，它究竟看见了什么。

一个正在升温的连接点、一次肉眼难辨的异常放电，都可能是风险萌芽的线索。多光谱AI的任务，就是让这些细微变化被更早识别，并转化为可供判断的信息。

洞察更早，判断与行动才能更胜一筹。这就是海清智元眼中的“智能伙伴”。