AI+消费路演的启示与产业转向
2026-10-16 12:01:26

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听完整整 22 个应用组路演,我看到的不是“AI 有多强”,而是中国消费产业的一次集体转向。去年6月为了准备与外省市领导来上海交流提振消费的经验,自己撰写了《新质生产力与提振消费》、《上海提振消费专项行动中的新消费将如何发挥作用》、《解读上海提振消费专项行动方案及重庆系统性消费提振战略的成效》、《AI+消费之我见》等多篇文章,因此对提振消费有比较好的了解。

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2026 年 10 月 15 日,杨浦复兴岛旧船厂改造空间里,首届上海“人工智能+消费”创新大赛应用组 22 个项目挨个路演。台下坐着的不是纯技术评委,而是商协会、零售集团、运营商、医院、投资机构、商圈运营方、文旅国企。这种听众结构本身就是一个信号:AI 消费这件事,已经从“工程师的 Demo”进入“产业方的对账环节”。如果把 22 个项目听完后只浓缩成一句话,那就是:AI 消费的下一阶段,不在于谁模型参数大,而在于谁把 AI 塞进了“有人买单、有场可落、有账可算”的真实消费链路里。

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一、应用组给人的第一印象:大家终于不聊“大模型”了

过去三年看 AI 路演,开场往往是:基于 Transformer / MoE / 多模态大模型;支持 RAG、Function Calling、Agent 编排;对标 GPT / Claude / Gemini。 

这一次应用组 22 个项目里,很少有人再把“用了大模型”当卖点。千问 AI 眼镜讲“戴一天怎么帮用户办事”,商汤善惠讲“一家店几个人能跑”,小白讲“老人三天没出门系统该不该报警”,来伊份讲“补货错了门店损耗多少”,玄合讲“五师共管怎么把医生能力送到社区”。

技术退到后台,场景走到前台。这其实是 AI 行业成熟的标志:大模型变成水电,真正值钱的是“水龙头装在哪、谁拧、谁付水费”。

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二、22 个项目背后,藏着 5 条清晰主线 

1. 终端回来了:AI 不从屏幕里说话,从身上、桌上、店里说话 

千问 AI 眼镜、NARVIS 伴身智能、AIPASSPORT、联通智伴侣、兴训 AI 体能教练、小白陪伴机器人、魂伴造物局——这一组共同说明:

消费 AI 的入口正在“去 App 化”。眼镜:主动看、主动提醒、主动支付。 穿戴:伴身 Agent、运动/通勤/银发守护。桌面机器人:情绪、陪伴、IP、办公搭子。门店机器人:卖货、补货、巡检、结账。App 是“人找功能”,终端是“AI 找人”。

上海这批项目最前沿的地方,是把 Personal Agent 做成可佩戴、可摆放、可进门的实体。

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2. 银发不是“温情赛道”,而是最硬的付费赛道 

小白、联通智伴侣、夕鸟、玄合,四个项目从不同角度打银发:小白:主动陪伴 + 家庭关系 + 社区部署。 联通:套餐、宽带、定位、紧急呼叫、政企渠道。智伴侣。夕鸟:无摄像头无感监测、行为异常、居家安全。玄合:医生集团 + 五师共管 + 医康养消费。 

听下来会很清楚:年轻人 AI 是玩具,银发 AI 是刚需。年轻人用 AI 写周报、做图、聊骚;老人需要 AI 提醒吃药、发现跌倒、呼叫家属、连接医生和陪诊。

银发场景有三个别人抄不走的资产:子女愿意替父母付钱。社区/民政/运营商愿意采购。数据越用越值钱(长期行为 > 单次对话)。 

所以银发 AI 不是“慢赛道”,而是少有的既有社会价值又有单位经济的 AI 消费赛道。

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3. 零售正在从“开店”变成“操作系统” 

商汤善惠 SenseMart OS 是最典型的一个。它不强调“我做了个机器人”,而强调:30 万+ SKU 商品视觉资产;单店 0.2–0.3 人;机械臂 / 夹爪 / 灵巧手 / 人形机器人都能接;门店经营数据回流再训练;千城万店:系统方 + 本体厂 + 运营商 + 供应链。 

这说明零售 AI 的终局可能不是“某个网红机器人”,而是:前台是任何形态的设备,后台是一套“零售物理操作系统”。

来伊份、幻胄×百联、AI 豆、PGS Factory、数字化品牌内容营销中试场,其实也都是这个逻辑的不同切面:来伊份:供应链与门店经营决策。百联:时尚全渠道与会员资产。 AI 豆:增长与运营自动化。PGS:内容生产工业化。品牌中试场:把“拍广告”变成“做实验”。 

零售的竞争力,正从选址和陈列,转向数据闭环和 Agent 运营。

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4. Agent 不炫了,开始“干活、开票、结款” 

银联智舱支付、Aquamind、ContaAI 这组很有意思。银联:车里说一句“找个充电站、顺路买咖啡、自动付”,背后是支付+风控+出行服务。Aquamind:企业级实体智能体,把 Agent 接进系统、权限、审计、流程。ContaAI:Agent 和 Agent 之间撮合创作者交易。 

它们共同说明:Agent 的商业化不在“聊天”,而在“代办”。

真正值钱的 Agent 是:代用户下单;代商家投放;代企业跑流程;代创作者谈价;代车机完成支付和服务调度。 

“Agent-to-X”会比“Chat-with-AI”更早赚钱。

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5. 健康/教育/文旅:技术再新,也要先回答“谁续费”

玄合、非成像视觉失眠、CEPA、潮宿、链数根,这一类项目技术都不差:玄合有三甲医生 + MDT + 五师共管。非成像视觉走光生物/神经调控交叉学科。CEPA 做多模态外语评测和留学出境。潮宿做民宿 AI 管家。链数根做文商旅体展融合网络。 

但路演里最锋利的问题永远是那句:“前 100 个付费客户是谁?月费多少?续费率多少?”

这类项目最容易陷进“场景很好、采购很慢、复购很难”:

医疗要合规; 教育要机构采购;文旅看节假日;城市项目看财政节奏。 

所以它们不是没机会,而是必须从一个小切口先长出营收,再去吃大场景。

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三、22 个项目最深的启示:上海在把整座城市当“AI 中试场”

这次大赛最厉害的地方,不是出了多少个独角兽苗子,而是机制设计:

赛 — 展 — 销 — 孵

赛:近 500 个项目筛 40 个。展:WTCC 面对 10 万+真实消费者。销:消费者投不投钱,是最硬评委。孵:模速空间接算力、空间、试销、投融资。 复兴岛、WTCC、百联、来伊份、联通、商汤、玄合、银联……上海把商圈、医院、社区、门店、车厂、运营商、老字号全变成 AI 产品的测试用例。

这对创业者的启示是:别再写“面向全行业的大模型平台”BP 了。先选一个上海商圈 / 一个社区 / 一家连锁 / 一类老人 / 一种门店,把收入跑出来。

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四、从投资人视角:应用组在淘汰“伪 AI 公司”

22 个应用组项目听下来,投资人心里会有三本账:

1. 收入账 

商汤善惠:门店方案 + 系统授权 + 运营分成。来伊份:损耗下降、补货准确率、加盟商付费。千问眼镜:硬件 + 生态服务。小白:硬件 + 陪伴订阅 + 服务导流。联通智伴侣:套餐绑定 + 政企采购。 

2. 数据账 

谁有长期行为数据:小白、夕鸟、来伊份、商汤善惠。谁只有单次对话数据:大部分 AIGC 内容项目。谁能形成飞轮:零售 OS、银发陪伴、供应链决策。

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3. 渠道账

大厂/国企/运营商渠道:联通、银联、百联、来伊份。自拓 C 端:千问、WatcheRobot、人生电影。 自拓 B 端:PGS、AI 豆、ContaAI、Aquamind。 

未来 12 个月,AI 消费公司会被分成两类:有真实付费和场景资产的“产业 AI 公司”。 套着 Agent 外衣的“AI 外包/工具公司” 。

应用组里大部分项目属于第一类,这也是它和创客组最本质的区别。

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五、哪些项目让人“听完想合作”,哪些只是“听完鼓掌”

想合作的。商汤善惠:零售商、本体厂、加盟商都会来找。来伊份供应链:同行零食品牌和连锁体系会来找。千问 AI 眼镜:光学厂、老字号、支付、文旅都会接。银联智舱:车厂、银行、加油站必谈。小白 / 联通智伴侣:物业、养老院、街道、保险都会碰。玄合:美年/爱尔/国药/太保这种资源方会盯。 

听完鼓掌但要再看的。NARVIS / AIPASSPORT:方向对,供应链和日活没闭环。非成像视觉失眠:技术性感,临床和器械注册是大山。ContaAI:A2A 很新,双边冷启动难。 魂伴造物局:IP 机器人好看,但爆款不可预测。潮宿:痛点真,平台方下场就尴尬。CEPA:评测准,但大模型和留学机构都会内化。 

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六、写给创业者:AI 消费创业的新铁律

听完整场,我会给 AI 消费创业者四条建议:

1. 别做“通用 Agent”,做一个“会收钱的角色”

不是“企业智能体平台”,而是“每周帮便利店把临期商品卖掉的 Agent”。 

2. 别只做软件,做“软件+硬件+服务”的小闭环 

消费者不为大模型付费,为三件事付费:省时间,少担心,有人陪 / 有面子 / 有记忆。 

3. 别先想融资,先想“第一个 100 个付费客户”

老人子女;便利店老板;民宿房东;服饰买手;车企产品总监;社区主任。 

谁签字、谁续费、谁退货,比“模型跑分”重要一百倍。

4. 别离开城市场景 

AI 消费不是云端生意,是:商圈、社区、门店、车厢、卧室、冰箱、眼镜、机器人、收银台。

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七、最后一句话

22 个应用组项目听完,最打动人的不是“AI 多聪明”,而是:有人让机器人站到便利店后面补货,有人让眼镜替你记住刚才见过的人,有人让系统发现老人三天没出门,有人让供应链在凌晨自动改了补货单,有人把医生从诊室请进了客厅。

AI 消费的真实样子,不是更会写诗,而是把生活里那些麻烦、孤单、低效、贵的地方,悄悄替你扛掉一点。

上海这场大赛的意义就在这里:它不是在选“最牛的 AI”,而是在选第一批能进菜场、进卧室、进便利店、进养老院、进车里、进货架上的 AI。谁先被普通人天天用,谁才是真的行业领导者。

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