AI 实战

昆仑万维在 WAIC 2026 发布互动世界模型 Matrix-Game 3.5。它用 Patch Memory 改善长时间生成中的场景记忆和回访一致性，项目页已开放技术报告、演示、代码与模型入口。它仍是面向研究和开发的世界模型，不是一款已经完成的游戏；实际实时性和稳定性要按使用硬件与具体场景验证。

中国银联在 WAIC 2026 展示智能体支付开放协议框架 APOP，并公布与中国数联基于 DataClawHub 的自主支付技术预研。APOP 目前是一套协议框架和技术预研，不是已经面向消费者全面开放的自动付款功能；它试图先解决智能体身份、交易意图、用户身份和支付授权四个基础问题。

中国太保在 WAIC 2026 继续披露“小蓝”智能体矩阵，应用范围覆盖代理人盘客、陪练、方案生成，以及内勤提效和互联网业务。它目前主要服务太保内部员工与代理人，并不是面向所有人的保险问答 App；真正值得关注的是，保险公司的 AI 正从单点助手进入有人工复核的业务流程。

无问芯穹在 WAIC 2026 公布“前店后厂一中心”的 Agentic Infra 架构，希望用多智能体管理集群运维、训练排障、模型调用和服务交付。官网与文档已经给出平台方向和部分能力，独立媒体也确认了现场发布；但它是面向开发者和企业的基础设施，不是个人助手，效率和成本仍要在具体负载下验证。

北电数智在 WAIC 2026 首次集中展示“星火·大平台”，把异构算力调度、可信数据空间、模型适配和医疗、教育、工业等行业应用放进同一套体系。它不是普通用户直接下载的软件，更接近城市或企业建设 AI 应用的底座；公开资料已经给出平台与案例入口，但部署成本、接口和实际效果仍需按项目核验。

中国数联在 WAIC 2026 举办人工智能赋能物流网论坛，联合生态伙伴发布运筹优化、协作编排、多模感知、智能预测、数据治理和 FDE 模式六类成果。它们目前更像一套面向物流企业的能力矩阵，而不是普通用户可以直接注册的单一 App；判断是否有用，要继续看具体产品入口、数据权限和现场指标。

卡奥斯在 WAIC 2026 首展工业世界模型，把天智工业大模型、数字孪生、工业数据和多智能体集群接成面向产线的技术底座。它的目标不是生成一段工厂描述，而是让排产、质量和机器人智能体在工艺与设备约束下行动；当前公开资料仍以厂商和展会披露为主，实际效果要按具体产线验证。

润建股份与五象云谷在 WAIC 2026 发布 Token 工厂润蟾平台，把模型推理所需的算力和 Token 服务拆成生产、智能调度与标准化交付流程，并同步推出 AI 安全产品和销售服务体系。它面向的是有持续推理需求的企业，不是把 Token 包装成新货币；采购前仍要核对模型、价格、延迟、数据位置和故障责任。

上观新闻在 WAIC 2026 发布 Trust Hub，并宣布从新闻客户端向新闻与服务智能体升级。Trust Hub 以专业知识库、可信治理和可信输出三层架构支撑查证、内容生成和标准接口；同期上线的 AI SHANGHAI 则把城市问答与服务连接落到具体场景。它能否真正建立信任，关键仍是答案能否显示来源、更新时间和纠错记录。

中金点睛今年 5 月上线“分析师.Skill”，并在 WAIC 2026 首次进行现场展示。首个 Skill 把一名分析师的研究资料、数据指标和分析框架封装成可通过网页或小程序调用的数字分身；它能加快资料整理和结构化分析，但不能代替用户核对数据时点、假设、风险和投资判断。

奇富科技在 WAIC 2026 提出金融大模型从知识、数据、模型、交互、流程到决策的六层落地路径，并展示 AI 审批官等信贷智能体。它的重点不是让模型代替审批人员，而是把材料理解、规则调用和风险依据整理成可复核的建议；真实使用仍取决于数据质量、权限、审计和人工责任。

WAIC 2026 FT 项目创材深造今年发布 One-Person Lab，把材料设计 Agent、高通量设备、机器人和实验数据回流接成闭环。它想让少量研究人员驱动更多实验，但“一人抵一团队”、效率和量产数字主要来自公司披露；设备适用范围、失败率、复现方式与订阅成本仍需项目级验证。

交通银行在 WAIC 2026 发布交银 e 监管 2.0，把资金账户、业务进度和风险信息继续接入数字化监管流程。现有公开信息能确认发布和上一代产品边界，但尚未完整披露 2.0 的新增功能、模型误报率与接入条件，不能把平台写成自动替代财务或监管人员。

中国移动上海公司在 WAIC 期间发布中移企飞智话，以语音通信和智能固话为入口接入智能体服务，面向企业办公场景。公开信息确认了产品方向，但尚未给出完整功能清单、价格、开放入口和通话数据处理方式；企业用户更应先核对权限、录音留存与人工确认机制。

MiniMax 以两个展位参加 WAIC 2026，当前文本模型 M2.7 主打复杂 Agent 工作流，并尝试让模型参与训练实验监控、日志排查和工具链改进。用户已经能通过开放平台调用模型，但“自我进化”不等于模型脱离人类自主升级；官方基准、成本和真实项目表现仍需分别核验。