当WAIC 2026的展馆里人形机器人翻着跟头、大模型演示着惊艳功能时，一场名为"链合π圆桌会"的闭门讨论正在用另一种温度问同一个问题：AI从技术展示到真实场景，中间还差几步？

▍算力底座：先进封装是下一场"硬仗"

华懋科技董事长吴黎明指出，摩尔定律在5nm后已失效，芯片性能瓶颈已转向外围物理极限。先进封装和光互联是破局关键——2025年先进封装销售额首次超过传统封装（数量占7.4%，贡献48%销售额）。CPO（光电共封装）预计2030年市场规模达390亿美元。但行业仍处于早期阶段：接触近10家客户"每一家技术路线选择都不一样"。

▍工业AI：工厂不是互联网

上海精智董事长魏杰提出"工厂原生AI"概念——多数工业AI项目"实验室表现优异，一进工厂就难以持续运行"。三个系统性难题：数据分散（缺乏生产语义）、模型难满足多重工业约束、验证场景稀缺（容错率极低）。

他说得直白："一个错误的工艺推荐可能导致零件报废，一个不合理的排产可能让整条产线停产。"解决方案是让AI从真实制造数据中生长——工厂既是数据源，也是训练场和验证场。

海清智元副总经理柴剑将AI分为"数字AI"和"物理AI"——前者说错了可以道歉，后者"打错方向盘是致命的"。公司的多光谱AI火灾预警系统客户已转向数据机房，折射出算力基建扩张正在带动配套安全需求。

▍医疗AI：支付闭环比模型研发更难

平安科技的AI专病管家面向肿瘤患者提供病情管理和诊疗匹配。但商业化瓶颈更棘手：轻松健康集团汪琪指出，行业核心瓶颈早已不是模型研发——而是"跨机构数据无法互通，医院、医保、商保与个人之间的付费边界和责任划分不清晰，始终没能形成稳定的支付闭环"。

▍具身智能：从"翻跟头"到"搬箱子"

爱仕达与智元合作，在上海商超做导购测试，短期目标"百千万"——百台机器人进千家店。魔法原子市场负责人江涛透露2026年在手及跟进订单11亿元，包括1.5亿大健康交付订单。江涛说了一句值得划线的话："2025年投资人问的是你家机器人后空翻漂不漂亮，2026年问的是能不能在垂直场景规模化落地。"

▍三个判断

圆桌对话给出了三个清晰判断：算力基建的泡沫在2028年秋天之前不会破（算力过剩时Token价格降到接近零，应用爆发才会到来）；行业被AI取代的速度取决于数据闭环的迭代速度；以及曹莉莉那句最简洁的总结—— "跟着利润走，别跟着热闹走。"

整场圆桌会覆盖了算力、工业、医疗、具身智能四个方向。但所有人的共识可以浓缩成一个词：落地。不是展馆里的演示，而是真实的工厂、医院、商场里，AI能不能稳定、可持续、可盈利地运行。而那句话或许是最好的注脚： "先盈利、再迭代，依托稳定营收反哺技术研发，这才是长期主义。"