"AI不再满足于当一个'工具'，它正在争一个'岗位'。"
万众期待的 WAIC 2026 今日正式开展。在这场行业盛会开启之前，非凡产研主办的「2026 非凡大赏・上海・AI 商业大会」已顺利收官。峰会首日聚焦行业共性难题，集中探讨 AI 落地、打通业务闭环的实操路径；次日将视角升级至 Agent 经济全产业链，覆盖商业模式、基础设施、垂直场景、海外拓展等关键议题，现场同步颁发第七届非凡奖，下午还开设 AI 影像商业化专场。整场峰会传递清晰共识：AI 的价值不再局限于单点工具能力，而是逐步成为企业组织里协同作业的独立角色。
Copilot凉了，Long-running Agent活了
嘉宾｜非凡产研 创始人 吴畏
非凡产研 创始人 吴畏开场就下了个狠判断：AI行业正在集体越过一个拐点，从"你问我答"的Copilot干到"把活干完"的Long-running Agent。这不是哪家公司在讲故事——今年上半年，阿里、腾讯、月之暗面、字节几乎在同一季度把编程Copilot全部升级成了Work Agent，撞车撞得这么整齐，说明是曲线本身推到了这儿。
数据也不含糊：Codex上非开发者用户半年涨了5倍多，8小时以上长任务的占比从2.1%飙到25.6%，接近十倍；Anthropic自己的对比更扎心——同一篇文章，Chat模式要来回13轮，Agent模式一句话就能定稿。行业调研也印证了这点：过半参赛产品已经同时具备三项以上长程核心能力，"数字员工"成了独立品类，近20%的产品开始按"虚拟劳动力"收钱而不是按API调用次数，三分之一的流量走桌面端、群机器人这些不需要人盯着的渠道。翻译过来就是一句话："给个目标、让它自己跑完"，已经是有人真金白银在买的产品形态了，不是PPT。
但吴畏没有停在"真牛"这个层面，他抛出了更难的问题：怎么让Agent从Demo变成能一直在线上跑、出了事有人担的Product？他给的答案是四力框架：持续理解上下文、基于证据判断、真正执行、始终可控。这解决的不是智商问题，是信任问题。管理逻辑也得跟着变，从"管人"变成"管上下文"，记忆系统不是聊天记录仓库，而是要把执行经验结构化成四层金字塔——上下文、会话、项目、技能——沉淀成"肌肉记忆"。信任是设计出来的，不是给的：先收紧权限，连续做对了再放开，错一次立刻收回。
"100步任务，单步正确率哪怕做到99%，整体成功率也只剩37%。所以Multi-Agent不是万能解药，只有真正存在角色冲突、需要博弈对抗的场景才值得上，大多数企业连单Agent都还没跑稳，先把岗位说明书写清楚才是正事。"
他还点出一个被严重低估的战场：Agent Runtime。Demo一个下午能跑通，但上线产品要对接模型、沙箱、浏览器、搜索、日志、状态、权限——七家供应商，每一项单看都不贵，拼起来的技术债却压得死人。就像网站时代需要Cloudflare、支付时代需要Stripe，Agent时代这层基础设施还是空的，谁先填谁吃肉。市场数据也给了信号：数字员工客单价10万到500万不等，续约率超过90%，商业模式已经从"卖软件"变成"卖结果"。他判断未来12个月内三个拐点可能撞在一起——模型内化掉现在的Harness脚手架、C端14亿月活用户养成后台自动执行的习惯、Agent之间开始直接对话谈交易。最终的组织形态是"少数人带一大批数字员工"，但他特别强调，Agent拿走的只是能用公式写出来的活儿，那些需要直觉、判断、担责任的决策，反而更名正言顺地留给了人。赢家不是模型最强的那个，是真正让智能嵌进业务时间线、让组织提前准备好这场分工升级的人。
用了但收不回钱
嘉宾｜Kuse AI 联合创始人&CEO 吴显昆、Seekee AI 联合创始人 许乐洋、商汤集团 生态合作中心总经理 Cameron Wang、谷歌 大中华区新客户业务部商务经理 李忆Ian Li、WeMeet荟神 创始人&CEO 顾学斌
主持｜趣丸科技 副总裁&首席战略官 庄明浩
这场最扎心的一句话是：现在AI产品最大的问题不是没人用，是用了也收不回钱。C端流量看着大，Token成本跟着用户量线性涨，毛利被吃得精光，一堆薅羊毛用户点几下就走，留下的账单比收入还高；B端客单价能上去，但每家企业的流程都是"非标零件"，没有统一API，内部业务文档都没理顺，做Agent落地不是装个软件，得先给客户做一遍管理咨询。更深的问题是，客户越来越不愿意为"调用了几次模型"付钱，他们要的是"你帮我解决了什么"，这意味着整个行业得从卖工具转向卖结果——可怎么定义结果、怎么量化ROI，现场没人给出标准答案。
出海被很多人当救命稻草，拉美、东南亚这些新兴市场用户确实愿意为垂直场景的AI产品掏钱，但真相是海外早过了"随便做个AI小工具就能收钱"的窗口期，现在能跑出来的都是扎进具体workflow里的垂直Agent——帮博主涨粉、帮基因测序提速、帮宠物做3D建模，只有嵌进人家的生产流程才躲得开同质化。而且出海的坑比看上去深：合规备案、跨时区协作、本地兼职管理，这些隐形成本分分钟吃掉利润；获客上B2C便宜但转化差，B2B关键词少但客单价高，选渠道本质是在选"赚谁的钱"。
要真正商业化，技术上得做模型编排，把任务路由到不同性价比的模型上，用旧模型降价窗口控成本；交付上私有化部署加行业模板化是大趋势，企业既要数据安全又要开箱即用。但比技术更难的是组织变革——Agent不是IT项目，是管理革命，业务负责人不深度参与、没有专职团队运维，三个月就变成僵尸系统。整场讨论最后落到一个验证命题：AI能不能让一家企业的利润率从20%做到30%？能把这件事量化、做到、收上钱，商业模式才算真的立住了，不然都是自说自话。
文本记忆变薄，结构化记忆变厚
嘉宾｜EverMind COO 韩云芸、万径安全 创始人&董事长 司红星、Memories.ai CEO 沈俊潇、山东大学&世纪天鸿 特聘研究员&AI负责人 张民松
主持｜非凡资本 合伙人 赵亮Abner
这场的分歧比共识更有意思。Memory到底是什么？有人说是智能体主体性的一面，跟推理的逻辑性互补，要做能自进化的"人格模型"；有人从实战出发，把记忆切成会话内缓存、任务中期追踪、团队长期资产三层；教育场景更强调记忆得内嵌学科边界和合规约束，绝不能越界；视觉记忆则被当成物理AI的基础设施，因为视频不是大模型的原生输入，得专门做编码、压缩、索引。说法不同，问的其实是同一件事：模型上下文越来越长了，Memory到底该变薄还是变厚？答案挺反直觉——文本记忆可以变薄，但场景化的结构化记忆必须变厚。
技术路线上，行业正从单一RAG或纯Markdown文件走向混合架构——RAG保召回效率，结构化文件保精度。视觉记忆团队已经把千小时视频的编码成本压到百元级别，还能本地化部署，AI靠摄像头理解物理世界的门槛正在断崖式下降。有意思的是资源受限场景——只能跑7B小模型的离线环境里，长链条任务容易让模型"自旋"，反复调工具却走不出来，有团队专门设计了"外部观察者"检测这种循环，自动提炼结构化记忆条，再用多维度打分模型动态判断哪些记忆值钱。这些创新都在说一件事：Memory的架构，必须跟任务复杂度、模型能力边界、部署环境约束死死耦合，没有放之四海皆准的方案。
真正的难点不在技术，在"边界"和"可信度"。教育、网络安全这些强监管领域，Memory不是"记住更多"就行，更要"知道什么不能记、什么不能说"——教学大纲的阶段边界、领土问题的红线、攻击溯源里的安全决策，都是硬约束。客户要的也不是更聪明的模型，是一个能持续积累经验、又能被审计和管控的记忆系统。所以现在行业已经不吵"智能体需不需要Memory"了，吵的是谁能把通用记忆基础设施和垂直业务逻辑焊得更紧，谁能在小模型、离线、高安全要求这种极端条件下把记忆管得更高效。能跑出来的一定是既懂记忆技术又懂行业语境的"双栖"选手，单一维度的玩家很快会被甩下车。
硬件只是入口，真正的筹码是信任
嘉宾｜风火轮萤图 创始人&CEO 孔维刚、星穹方舟 CEO 段然、非夕科技 集团副总裁 胡晓平、上海鲸鱼AI机器人 海外2C市场负责人 贾昕东Slade、神舞科技 合伙人兼副总裁 李杨
主持｜非凡产研 深圳负责人 康正中
主持｜非凡资本 VP 黄璟睿Jerry
主持｜非凡资本 合伙人 王朝超CC
主持｜和利资本 AI基金 风险合伙人 江志强
主持｜非凡产研 创始人&CEO 吴畏
主持｜PraxisGrowth 联合创始人 黄姝菲Sophie
主持｜iSpiral Inc 创始人&CEO 张子峰ARK
