文｜杨媛
编辑｜彭孝秋
近日，2026 岳麓大会在长沙举行。
机器人、无人矿卡、工业视觉、端侧模型、高质量数据集……相比单纯讨论模型参数，现场更密集出现的是已经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。主办方称，目前新区集聚人工智能及关联应用企业超 1600 家，规上企业营收达 440 亿元；近百家具身智能重点企业在此集聚，相关产业营收突破百亿元。
这也提供了一个观察湖南参与这一轮 AI 竞争的窗口。
如果以基础模型、头部 AI 创业公司和风险资本密度衡量，湖南并不是国内 AI 产业最显眼的区域。从全国范围来看，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；湖南备案大模型数量虽然居中部前列，但放到全国，体量仍然有限。
但当 AI 开始从数字世界进入物理世界，另一套能力正在变得重要。工厂、矿山、工程机械，以及过去几十年围绕这些产业形成的工程经验、生产数据和制造能力，正在成为 AI 落地的另一种基础设施。
这恰恰是湖南的老本行。
AI 进入物理世界
在岳麓大会展厅里，机器人是最显眼的一类展品。
中科云谷带来了双足、轮式人形机器人以及四足机器狗；视比特展示了全尺寸工业人形焊接机器人；万为机器人则带来了应用于巡检、安防等场景的移动机器人。
中联重科、中科云谷机器人事业部副总经理佘玲娟告诉硬氪，相比数字世界，工程机械面对的是更加复杂的真实环境，机械、电气、液压系统以及大量非线性变化，都会造成仿真训练与真实部署之间的 "Sim-to-Real Gap"。
而传统制造企业过去积累的工程能力，在这里开始发挥作用。
" 我们原来有很多数据，也有很多机电原理和机理模型的积淀。" 佘玲娟表示。由于了解设备参数背后的机理和误差来源，企业可以更快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 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 个场景中验证。
工程机械智能化也提供了另一种落地路径。
佘玲娟认为，真正能够替代人的通用人形机器人仍需要时间，但挖沟、刷坡、吊装等工程任务本身拥有明确的工法和容错范围，并不需要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么成熟，它就可以搭载到工程机械上产生真正的用处。"
这意味着，当 AI 开始进入物理世界，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 落地所需要的一类技术资产。
制造业，正在提供另一种 AI 基础设施
工程知识之外，制造业留下的另一项资产是数据。
过去几年，大模型大量依赖互联网文本、图片和视频训练。但当 AI 进入自动驾驶、机器人和工业设备，真实世界中的设备运行、工艺流程和机器交互数据开始变得重要。
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。
当地的数据公司也在跟着 AI 产业发生变化。
2015 年成立的谱蓝科技，最早从地理信息数据标注起步，随后进入自动驾驶，目前业务已经延伸至大模型、具身智能等领域。公司称，其已经建立数据标注、高质量数据集评测和模型训练等平台。
另一端，模型也开始往真实终端走。
湖南汇视威选择了端侧 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，但指向了同一个变化：当 AI 从云端进入汽车、机器人和工业设备，竞争不再只发生在模型本身，还延伸到数据、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。
把场景变成资源
当然，有制造业，并不意味着 AI 会自然进入工厂。
技术公司不知道产业真正需要什么，传统企业也未必知道 AI 能够解决什么，是技术落地过程中长期存在的问题。
湖南正在尝试把 " 场景 " 本身组织起来。今年，湖南建立应用场景超市。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，让技术供给与产业需求进行对接。
对 AI 而言，场景的意义还不只是找到客户。模型进入真实产业后，很多问题只有进入现场才能暴露；设备运行产生新的数据，数据又可以回到模型训练和迭代中。因此，工厂、矿山和工程现场不只是 AI 最终的应用出口，也开始参与技术本身的迭代。
这可能是湖南参与这一轮 AI 竞争时更值得关注的地方。
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。相比北京、深圳、上海、杭州形成的 AI 产业生态，湖南也仍存在差距。但 AI 产业本身也在出现新的问题。
过去几年，人们关心的是：模型还能变得多聪明？现在，当 AI 开始控制机器人、汽车和工业设备，另一个问题正在变得重要：模型究竟能不能真正干活？
这时，评价体系也随之发生变化。算法之外，需要机械、电气和液压；模型之外，需要设备、工艺和现场交付；训练之外，还需要来自真实机器的持续反馈。
从湘江新区正在聚集的具身智能企业，到 AI 进入工程机械、矿山和生产线，一个变化已经开始出现：当 AI 开始走出聊天框、进入物理世界，湖南过去几十年积累的制造能力，或许正在成为它参与这一轮 AI 竞争的另一张牌。
