7月17日晚，2026世界人工智能大会期间，由腾讯新闻、腾讯科技主办，腾讯华东总部、腾讯云智能特别支持的“腾讯WAIC之夜”在上海举行。

活动以“AI的下一程（The Next Wave）”为主题，邀请近百位来自大模型、算力、智能终端、机器人、空间智能、视觉生成和投资机构的企业家、研究者与一线实践者，围绕Agent带来的组织重构、AI进入物理世界的现实阻力，以及世界模型可能开启的新范式展开讨论。

腾讯新闻负责人何毅进在致辞中表示，随着模型、Agent和具身智能持续发展，成本、效率、可靠性、商业模式和组织变革正受到更多关注。

当AI进入真实业务和组织，企业需要重新回答一系列问题：如何控制Agent成本、评估效率，Token消耗能否转化为组织资产；哪些任务可以自动完成，哪些环节必须由人确认，出现错误后由谁负责。

他认为，如果只是把Agent接入原有流程，效率提升很快会遇到上限。未来企业之间的AI差距，还取决于能否将知识、规则和经验转化为模型可理解、调用和复用的上下文。

过去两年，腾讯新闻持续推进“资讯+AI”战略，将AI用于内容生产与审核，并推出“新闻妹”“AI电台”等产品，同时建设AI中台，将实践能力沉淀为Skills、MCP、Agents和知识库。

01 Tokenmaxing之后，组织如何跟上

首场圆桌由腾讯科技高级编辑、AI未来指北主理人郭晓静主持。昆仑万维董事长兼CEO方汉、出门问问创始人兼CEO李志飞、沐曦股份联合创始人兼CTO杨建，围绕模型、产品与组织展开讨论。

李志飞表示，“超级个体”并不等于“超级组织”。个人借助AI大幅提效后，企业还需要重新设计排期、分工和协作方式，让多人能够共同指挥多个Agent。

杨建认为，越来越多“解题型”脑力劳动将交给模型，人需要转向发现和定义问题。企业引入Agent，也要重新梳理岗位职责，并建立权限、审核和沙箱隔离规则。

方汉指出，新型Harness放大了模型处理长程任务的能力，也带来更高的Token消耗、技术债和代码质量风险。不手写代码不等于不审查，最终责任仍然在人。

三位嘉宾认为，单纯增加Token已无法解释企业竞争力，产品闭环、组织协作和工程体系正在成为新的变量。

02 AI进入物理世界，会动之后还要会干活

第二场圆桌由同创伟业智能终端投资负责人王晶主持。傅利叶创始人兼CEO顾捷、大漠大智控董事长刘汉斌、浩瀚创始人兼CEO陈敏，从康复机器人、低空集群和智能影像出发，讨论AI如何进入物理世界。

顾捷表示，“会动不代表会干活”。机器人参与真实操作，需要理解触觉、重量、空间坐标和人的意图，并与可靠本体结合。

刘汉斌将无人机视作空中的具身智能体。他认为，安全是低空智能体的入场券，飞行数据和智能化水平决定企业能够进入多大的市场。

陈敏表示，端侧AI正让影像设备从“半自动工具”变成随身摄影师。下一步瓶颈，是如何在电池供电的终端上，以更低功耗运行更大的模型。

三位嘉宾反复提到安全、可靠、场景、数据和信任。物理AI竞争的关键，是产品能否长期工作、完成真实任务，并在出现问题时保持可控。

03 Agentic AI之后，下一范式是什么

收官圆桌由云启资本管理合伙人陈昱主持。群核科技联合创始人兼董事长黄晓煌、生数科技联合创始人兼CEO骆怡航、北京银河通用机器人联合创始人兼大模型负责人张直政，围绕空间智能、世界模型和Physical AI展开讨论。

黄晓煌认为，纯软件和通用Agent容易被基础模型能力覆盖，群核科技选择让模型生成可以交互的世界。当前世界模型主要有物理仿真和大规模视频学习两条路线。

骆怡航提出，下一代范式可能是面向物理世界的通用模型，需要完成从感知、理解、预测到行动的闭环。

张直政将这一变化概括为从Digital AI走向Physical AI。物理AI不必一开始追求全面通用，自动驾驶、特定产线或一间房间，都可能率先形成产品闭环。

04 从个人效率到组织生产力

WorkBuddy产品专家汪晟杰在特别分享中，将组织竞争力概括为“人才密度×AI杠杆÷组织摩擦”。

他认为，从“一个人就是一家公司”走向“一个团队就是一家公司”，关键是让需求、文档、代码和项目经验成为可共享、可复用的资产，并明确不同Agent之间的目标、边界和交接协议。

活动现场，腾讯科技旗下企鹅智库发布《2026 Q2 AI趋势报告：Agent进入世界后遇到的大考》。

报告认为，Agent已进入企业、设备、云环境和真实流程。企业衡量AI的方式，将从消耗多少Token，转向沉淀了多少可复用的Skill、工作流、工具和组织知识。

企鹅智库高级研究员郝博阳表示，模型阶段的主线是Scaling，Agent开始行动后，问题转向任务分配、信息共享、模型调用和责任归属。产业竞争也从“谁的模型更强”，扩展到“谁能制定更有效的分配规则”。

整场讨论指向同一个变化：模型变强只是起点。Agent进入企业后，协作方式、使用成本和责任边界需要重做；AI进入物理世界，还要跨过安全、可靠性和数据闭环等门槛。

当模型能力逐渐拉平，企业差距将更多来自对场景的理解，以及能否将每次调用留下的经验沉淀为可复用的组织资产。