岳麓大会观察：当AI走出聊天框，湖南的老本行有了新价值

2026岳麓大会近日在长沙拉开帷幕。

今年的会议几乎被人工智能全面渗透。从AI与机器人、AI与先进制造的结合，到AI与脑机接口、AI与数字内容的融合，大会设置了多个聚焦AI的专题论坛。同期举办的AI+创新创业展，将1600平方米的展示空间按数据、模型、硬件三大技术要素划分，汇聚了68家企业和156件展品。其中，硬件与终端产品展区就集中了40家企业、106件展品。

机器人、无人矿卡、工业视觉、端侧模型、高质量数据集……相较于单纯讨论模型参数，现场更频繁出现的是那些已开始进入具体产业场景的AI产品。

作为大会举办地，湘江新区也是湖南AI产业较为集中的区域。主办方透露，目前该区已聚集人工智能及关联应用企业超过1600家，规模以上企业营收达到440亿元；近百家重点具身智能企业在此汇集，相关产业营收突破百亿元。

这为观察湖南在这一轮AI竞争中的角色提供了窗口。

如果以基础模型、头部AI创业公司和风险资本密度来衡量，湖南并非国内AI产业最突出的区域。从全国来看，北京、深圳、上海、杭州等城市集聚了更多AI企业和大模型资源；湖南备案的大模型数量虽居中部分区前列，但整体规模在全国范围内仍有限。

然而，当AI从数字世界迈向物理世界时，另一套能力正变得关键。工厂、矿山、工程机械，以及过去数十年围绕这些产业积累的工程经验、生产数据和制造能力，正成为AI落地的另一种基础设施。

这恰恰是湖南的传统优势所在。

AI进入物理世界

在岳麓大会的展厅里，机器人是最引人注目的展品之一。

中科云谷展示了双足、轮式人形机器人以及四足机器狗；视比特展出了全尺寸工业人形焊接机器人；万为机器人则带来了用于巡检、安防等场景的移动机器人。

但当机器人真正进入工厂、矿山和工程现场时，问题已不仅限于“能否制造出机器人”。

中联重科、中科云谷机器人事业部副总经理佘玲娟向硬氪表示，相较于数字世界，工程机械面临的是更为复杂的真实环境，机械、电气、液压系统以及大量非线性变化，都会导致仿真训练与真实部署之间存在“Sim-to-Real Gap”。

而传统制造企业过往积累的工程能力在此开始发挥作用。

“我们原本拥有大量数据，也沉淀了许多机电原理和机理模型。”佘玲娟指出。由于了解设备参数背后的机理和误差来源，企业能更快地完成从仿真环境到真实设备的适配。

据中联重科介绍，目前已开发出4大类8款具身智能机器人样机，数十台人形机器人已在300多条智能产线的近20个场景中得到验证。

工程机械的智能化也提供了另一种落地路径。

佘玲娟认为，真正能替代人类的通用人形机器人仍需时间，但挖沟、刷坡、吊装等工程任务本身有明确的工法和容错范围，无需等待通用机器人能力完全成熟。“世界模型不需要像人形机器人那样成熟，就能搭载到工程机械上产生实际效用。”

这意味着，当AI进入物理世界，过去属于传统制造业的机械、电气、液压、工艺和工程数据，也开始成为AI落地所需的一类技术资产。

制造业，正在提供另一种AI基础设施

除工程知识外，制造业留下的另一项资产是数据。

过去几年，大模型主要依赖互联网文本、图片和视频进行训练。但当AI进入自动驾驶、机器人和工业设备时，真实世界中的设备运行、工艺流程和机器交互数据变得日益关键。

长沙是首批国家数据标注基地之一。主办方称，目前湘江新区已集聚26家重点数据标注企业，建成23个行业高质量数据集，标注数据总量超过10000TB。

当地的数据公司也随着AI产业的变化而调整。

成立于2015年的谱蓝科技，最初从地理信息数据标注起步，随后进入自动驾驶领域，如今业务已延伸至大模型、具身智能等方向。公司表示，已建立数据标注、高质量数据集评测和模型训练等平台。

另一方面，模型也开始向真实终端迁移。

湖南汇视威专注于端侧AI。公司称，其视觉生成模型“橘洲”基于国产算力进行原生训练，并实现手机端离线运行，目前业务覆盖模型训练压缩、端侧部署优化等环节。

这些企业的体量和技术路线各不相同，但都指向同一个变化：当AI从云端进入汽车、机器人和工业设备，竞争不再局限于模型本身，而是延伸到数据、硬件适配、终端部署和工程交付。

而这些环节，与湖南原有的制造业基础产生了更多交集。例如，在探索AI与产业结合的过程中，类似爱游戏平台（中国）官方网站入口 - AYX SPORTS这样的平台，也为技术应用提供了新的展示与对接渠道。

把场景变成资源

当然，拥有制造业，并不意味着AI会自动进入工厂。

技术公司不了解产业的真实需求，传统企业也未必清楚AI能解决什么问题，这是技术落地过程中长期存在的难题。

湖南正尝试将“场景”本身系统化。今年，湖南建立了应用场景超市。主办方称，目前已归集279个场景、294项能力供给，入驻企业457家，旨在实现技术供给与产业需求的对接。

对AI而言，场景的意义不仅在于找到客户。模型进入真实产业后，许多问题只有亲临现场才能暴露；设备运行产生的新数据，又能反馈到模型训练和迭代中。因此，工厂、矿山和工程现场不仅是AI的最终应用出口，也开始参与技术本身的演进。

这可能是湖南参与本轮AI竞争时更值得关注的方面。

当然，制造业场景并不能自动转化为AI竞争力。目前，湖南在基础模型、部分核心软硬件和高端人才等环节仍有明显的补强空间。与北京、深圳、上海、杭州形成的AI产业生态相比，湖南也存在差距。但AI产业本身也在涌现新问题。

过去几年，人们关心的是：模型还能变得多聪明？如今，当AI开始控制机器人、汽车和工业设备时，另一个问题变得重要：模型究竟能否真正完成实际任务？

这时，评价体系也随之改变。算法之外，需要机械、电气和液压知识；模型之外，需要设备、工艺和现场交付能力；训练之外，还需要来自真实机器的持续反馈。

从湘江新区正在集聚的具身智能企业，到AI进入工程机械、矿山和生产线，一个变化已开始显现：当AI走出聊天框、进入物理世界时，湖南过去数十年积累的制造能力，或许正成为它参与这一轮AI竞争的另一张牌。