WAIC 2026：当智能体已成为现实，它正戴在用户的耳朵上

7月17日至20日，WAIC 2026（世界人工智能大会）于上海拉开帷幕。与往届相比，今年展会的叙事重心发生了深刻转变——智能体已超越论坛层面的概念激辩，成为串联整个大会的主旋律。从智能体耳机到智能体眼镜，从智能体手机到具身智能机器人……各类形态的智能体借助WAIC这一舞台，加速从云端渗透至物理世界。

在智能体成为今年WAIC全场热议焦点之际，一家名为未来智能的AI硬件企业，早在两个月前便已将智能体植入耳机产品之中。

从“非共识”迈向“共识”，未来智能的五年领先布局

今年5月，未来智能在北京推出了viaim讯飞智能体耳机Pro与Air。当时，智能体硬件在国内尚处于概念探讨阶段。两个月后的WAIC现场，当各展位争相打出“智能体”旗号时，viaim讯飞智能体耳机已能够向专业观众呈现完整的“记录—理解—产出”闭环体验。

这一时间差并非偶然。回顾2025年，当业界仍在探讨AI与硬件的融合方向时，未来智能已将“办公AI Agent”确立为公司核心战略，这一抉择源自其对AI硬件行业发展规律的长期研判。

未来智能创始人兼CEO马啸在WAIC专访中梳理了近年的行业演进路径：从2022年大模型的横空出世，到2024年各类智能硬件扎堆涌现却缺乏清晰定位，再到2025年市场筛选出真正有价值的产品形态，AI硬件行业经历了从“非共识”到“共识”的急剧收敛。及至2026年，“答案已然明朗，绝大部分面向消费者的AI硬件，都聚焦于一件事——让硬件成为AI感知世界、获取信息的感官延伸。”

“其实我们2021年就已经在做这件事了，2026年终于让行业达成了共识。”马啸平静地揭示了一个关键事实：当业界共识最终锁定“让硬件具备感知世界的感官”时，未来智能已在这条赛道上深耕近五年。

从“被动响应”到“主动交付”，将智能体佩戴于耳畔

创业初期，未来智能便选择了一条与众不同的道路。当多数AI硬件初创公司热衷于渲染大模型“无所不能”的故事时，未来智能首先回归了一个更根本的命题：用户究竟需要AI代为完成什么？

答案揭示了一个被长期忽略的现实：大多数用户其实并不清楚如何与AI互动。

马啸在专访中提及一组数据：90%的用户在使用大模型对话时存在障碍，他将其定义为“启动成本过高”，用户必须先想清楚“我该怎么用你”，才能着手使用。而未来智能追求的体验是让用户“无需思考、无需开口，AI便主动将事务处理妥当”。这一理念意味着，产品的核心竞争力不再是“强化AI能力”，而是“让AI主动代用户执行任务”——从“解析语音”到“洞察场景”，从“被动应答指令”到“主动交付成果”。

正是这一认知差异，使未来智能在战略布局上领先了行业一个身位。2025年，当行业仍在探讨“大模型与硬件”的对接模式时，未来智能已在思考如何让AI把握项目的完整脉络；2026年初开源AI Agent引爆行业时，未来智能内部早已完成从“工具思维”到“Agent思维”的转型。

viaim讯飞智能体耳机由此应运而生。为推动AI在恰当时机主动向用户递送服务，未来智能为该耳机构建了多层次能力体系：理解层面，“项目”功能使AI能围绕同一主题持续积淀上下文，洞察单段录音在整体工作中的角色；表达层面，场景化摘要与自定义模板让输出贴合用户的具体工作场景；输入层面，AI能够解析用户上传的音频与文档，在更充分的背景下处理信息；底层架构上，DeepSeek V4、Qwen 3.5 Flash、GLM-4.6等多元模型组合实现了从快速响应到复杂推理的全场景覆盖。此外，耳机支持78种语言、145种口音变体的识别，以及最多3种语言的混合识别——将跨语言沟通纳入统一的AI处理流程。

WAIC现场，当多数展位仍以无法触碰的模型阐释智能体概念时，viaim讯飞智能体耳机作为本届大会少数“概念与实物无缝对接”的展品之一，已实际佩戴于用户耳上，让体验者真切感受到“AI主动代人办事”的实质。

AI硬件的下一站：系统级创新与矩阵化服务

谈及2026年之后AI硬件赛道的竞争核心，马啸在WAIC现场给出了他的判断：系统级创新力。

他阐释道，AI硬件的未来图景并非单一设备取代手机，而是由耳机、手表、眼镜等构成的矩阵化服务体系。AI将感知用户正在使用的设备——使用手机时呈现丰富的视觉表达，使用耳机时提供简洁的语音反馈，以最高效的形式响应需求。未来智能的布局也已超越耳机范畴，马啸在采访中透露，公司正在筹备一项“重磅计划”，今年十月将正式揭晓。

这或许才是未来智能在WAIC 2026想要传递的深层信息：当行业还在探讨“智能体究竟是什么”时，他们已将智能体落地为产品；当行业开始追赶智能体产品时，他们已在谋划下一个系统级创新的节点。

从“听到”到“理解”，从“工具”到“Agent”，从单一硬件到系统矩阵——这条演进路径上的每一步，未来智能都较行业共识早行了那么一点点。而在以月为单位迭代的AI行业中，这一点“时间差”，或许正是最难被复制的竞争壁垒。