别再迷信万亿参数！2026年你该关心的，是让AI“乖乖干活”【深度】- 大数跨境

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别再迷信万亿参数！2026年你该关心的，是让AI“乖乖干活”【深度】

全球风口

2026-01-05

导读：看懂CES展2026

抓住风口

本期要点：在CES展的第一线，如何观察“行为智能”？

你好，我是王煜全，这里是王煜全要闻评论。

明天，我们的CES展观展团即将启程。

本届CES展，传统消费电子已不再是焦点。人形机器人、机械臂、AI眼镜与耳机等可穿戴设备，以及各类AI芯片与边缘计算芯片，将成为展会主角。

但在进入展馆前，我们应明确目标：此行究竟要看什么？否则极易流于走马观花。

行为智能：AI进化的下一阶段

本次观展的核心主线是“行为智能”。重点不在于通用大模型是否被集成到硬件中，而在于哪些企业正通过“积木式创新”构建壁垒，并向行为智能演进。谁能率先将AI转化为可靠劳动力，谁就可能重塑行业格局。

从内容智能到行为智能

2026年，AI正经历从“内容智能”向“行为智能”的范式迁移。

过去三年，以ChatGPT为代表的大语言模型（LLM）在生成文本、图像、视频和代码方面取得突破。然而，当涉及实际任务执行——例如根据偏好与预算点外卖时，其局限性暴露无遗。

大模型常因误解用户意图或产生“幻觉”，导致执行错误，且解释过程看似合理，实则偏离需求。这种不确定性使其难以胜任真实场景中的具体任务。

商业世界要求的是高效、准确的执行结果，而非概率性建议。因此，在前哨大会上我们提出：“大行为模型”（LBM）或将兴起，承担起任务执行的关键角色。

大行为模型的本质

尽管底层技术可能源自大语言模型，但两者的任务目标不同：LLM预测下一个最合适的词，LBM则预测下一个最合理的动作。

LBM属于领域专用智能，训练数据为结构化约束条件与动作序列，而非文本语料。它无需理解宏观知识（如美联储政策），只需掌握特定任务流程，如熟悉外卖平台界面、识别菜品信息，并结合用户的口味、预算与时间限制，制定并执行操作计划。

与追求万亿参数的通用模型不同，LBM需剔除无关信息，压缩参数至数亿级别，以便部署于手机、机器人、智能眼镜等终端设备。

这使得AI可在端侧独立运行，降低延迟、保障隐私。仅复杂任务才需调用云端大模型协同处理。

积木式创新：硬件厂商的破局路径

合作驱动的行为数据积累

大多数硬件厂商不具备自研大模型的能力，而顶级AI公司聚焦通用模型竞争，无暇为硬件定制解决方案。因此，“积木式创新”成为现实路径。

厂商可通过接入现有AI接口，或与专注行业落地的AI公司合作，使设备具备初步的自然语言交互与任务执行能力。

产品投入真实使用后，便能系统收集用户行为数据。类似特斯拉FSD的“影子模式”，用户对AI操作的纠正即构成高价值标注数据。

硬件方与AI合作伙伴可利用这些数据，基于开源架构训练专属大行为模型，提升任务执行准确性与流畅度。

体验优化吸引更多用户，产生更丰富数据，形成“数据—模型—体验”正向循环。先行者将在细分领域建立难以逾越的数据与体验优势。

头部科技企业的战略机遇

苹果、小米、华为等兼具硬件与算法能力的企业，在行为智能布局上具备先天优势。关键在于是否将其视为核心战略，并有意识地启动行为数据积累与算法迭代，构建闭环的业务模式。

CES观展核心观察维度

本次CES展，应重点关注以下几点：

硬件是否专注于执行具体任务，而非仅展示对话能力；
代表感知与执行的“手眼”部件，是否真正服从于作为“大脑”的行为模型；
厂商是否与大模型公司开展实质性合作，是否系统性收集、清洗并用于训练行为模型的数据；
芯片层面是否针对行为智能进行优化，是否存在专用于任务执行的模型训练实践。

一旦这些基础环节成熟，行为智能的大规模爆发将指日可待。

中国企业的新机遇

从内容模型到行为模型，AI进入商业价值爆发的第二阶段。这一轮变革中，中国企业在本地化场景理解、用户需求洞察和任务执行优化方面具有显著优势。

成功的关键不再依赖通用模型的参数规模，而是对细分场景的深度把握。只要在特定领域实现更精准的执行与更流畅的体验，就能构建真正的技术护城河。

以上就是今天的内容。明天一早，我将在CES展会现场，与中国的科技企业家们共同观察全球创新前沿趋势。后续将在科技特训营中第一时间分享所见所思。

王煜全要闻评论，我们明天见。

【声明】内容源于网络

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全球科技创新产业专家、海银资本创始合伙人、前哨科技特训营主理人王煜全的自媒体平台。

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