编辑部 整理自 MEET2026 量子位 | 公众号 QbitAI 大模型时代，基础模型卷到飞起，参数规模爆炸再爆炸，但谈到落地应用，产业端反馈出的问题依然明显： 企业的核心业务中的AI真实渗透率可能都不到1%。 在量子位MEET2026智能未来大会上，云徙科技执行总裁毛健如此坦言。 如何能让实验室里的前沿技术真正走向落地，更好地为企业创造价值？ 毛健认为， 现在需要的不是"AI+"，而是"×AI" 。 AI创业者更应该在增量中找市场、在专业里找空间、在业务中找场景、在结果中找收益 。 为了准确呈现毛健的完整思考，以下内容基于演讲实录进行整理编辑，希望能提供新的视角与洞察。 MEET2026智能未来大会是由量子位主办的行业峰会，近30位产业代表与会讨论。线下参会观众近1500人，线上直播观众350万+，获得了主 流媒体的广泛关注与报道。 核心观点梳理 时代会从"AI+"快速切换到"运营xAI"， Agentic AI时代中，AI从工具将跃迁到业务主体。 对于企业来讲，核心的诉求不是买AI工具，而是需要能够直接对业务结果负责的AI运营智能体。 要让智能体走向自主运营有三步 。 第一步，面向"人+智能体+机器人" ...

AI行业发展趋势 - AI技术已广泛渗透全球各行业，从实验室算法转变为能真正赚钱、改变行业的商业工具[1] - 2025年世界人工智能大会(WAIC)聚焦"现在如何"而非"未来可能"，展示AI实际应用[1] - 行业风向从比拼模型参数和算力转向关注"AI怎么用"，关键词是"落地"[1] 技术发展特点 - 大模型从参数比拼转向行业适配，头部企业展示垂直行业解决方案如金融智能投顾、医疗智能体[2] - 智能终端爆发，机器人从概念走向量产，在康养、物流等场景成为"生产力工具"[2] - AI终端产品如AI眼镜、AI手机吸引大量观众体验[2] 行业应用现状 - AI全面渗透金融、医疗、制造、教育等行业，从"锦上添花"变为"雪中送炭"[2] - 施耐德电气展示AI在工业与能源领域的落地应用，包括数据中心、楼宇建筑、未来电网等场景[2] - AI技术既带来能耗挑战又提供能源转型解法，如解决数据中心供电稳定性、成本控制和碳排放管理问题[3] 行业发展挑战 - 算力成本、数据隐私、伦理风险等老问题依然存在[3] - 技术发展趋势不可逆转，行业赢家将是懂场景、能解决实际问题的科技企业[3]