今年的春晚与往年明显不同，无论是小品、舞蹈还是其他节目，都融入了人工智能与机器人的元素。如此大规模地将前沿科技内容呈现在新年伊始的舞台上，是过去十几年未曾有过的景象。甚至有人调侃，今年的春晚仿佛是演给未来的机器人观看的。
人工智能的发展速度，远远超出了许多人的预期。就在一年前，业界还在深入探讨如何有效处理长上下文、如何构建更垂直的专业能力。如今，围绕这些问题的技术标准正陆续被定义，并已实现了相当成熟的落地应用。
一个明显的标志是，国内各大科技公司相继推出了自己的模型上下文协议（MCP）市场，例如：
- 火山引擎：https://www.volcengine.com/mcp-marketplace
- 阿里云：https://bailian.console.aliyun.com/cn-beijing/tab=mcp#/mcp-market
- 腾讯：https://cloud.tencent.com/developer/mcp
同样在这一年，明星级通用智能体 Manus 崭露头角。它充分发挥了模型上下文协议与技能组合的能力，并借助大语言模型进行推理，在当时确实为用户带来了耳目一新的体验。
然而，这一抹亮色很快被后起之秀 OpenClaw 带来的震撼所覆盖。Manus 与 OpenClaw 代表了两种截然不同的技术路线：Manus 将 AI 能力构建在云端，而 OpenClaw 则选择将 AI 部署在个人电脑本地。如果说互联网建立了信息传递的渠道，AI 建立了人机交互的方式，那么 OpenClaw 无疑探索了一条更贴近“个人AI助理”理念的道路。它能够处理更私密（甚至企业级）的信息，执行更定制化的操作，并形成更个性化的记忆。
由此可见，当前备受关注的豆包、元宝、千问等通用智能体，无论其未来的模型能力如何强大，所能解决的始终是通用领域的问题。而细分场景所必需的领域知识、领域操作与领域记忆，则很难被单一的通用智能体完全覆盖。
基于这一判断，再观察行业的动向，不难发现各大厂商正在加速布局垂直领域的探索。例如，蚂蚁集团推出的 蚂蚁阿福。
目前，这类应用大多仍停留在“信息”服务层面。但从春晚的广泛推广与厂商的大力投入来看，可以预见在2026年，这些垂直领域的AI应用必将进一步强化“操作”能力——例如协助用户买药、点外卖、购物等。其最终目标，是将信息流转化为实际的电商交易，完成商业闭环。
因此，我认为在2026年，行业中将会涌现出大量垂直场景的AI应用，例如：
- AI出行（滴滴出行、高德）
- AI生活服务（饿了么、美团）
- AI购物（淘宝、抖音商城）
- AI健康（阿福）
- AI文学
- AI教育
归根结底，各大厂商仍希望抓住这一波技术变革带来的流量红利。垂直化、场景化的AI服务，正成为下一个竞争的关键战场。
此时，我们不妨再审视 OpenClaw 与 Manus 所代表的两条路径，并思考一个更深层的问题：未来我们的手机中，是会安装上百个垂直场景的AI应用，还是会彻底告别“应用”的概念，只留下一个高度集成的智能终端？如果答案是后者，那么这个终端的一切信息，是存储在云端，还是保留在本地？
这或许正是2026年需要回答的问题。从技术趋势来看，云端与本地并非完全对立，混合架构可能成为主流——通用能力与公共数据依托云端，而私密数据、个性化记忆与高频操作则下沉至本地。这样的设计既能保障效率与隐私，又能实现服务的无缝融合。
更进一步，垂直AI的竞争最终可能演变为生态的竞争：谁能够更好地整合云端智能与本地能力，谁能更顺畅地连接信息、操作与交易，谁就有可能定义下一代的人机交互入口。无论答案如何，2026年的AI战场，注定属于那些真正理解垂直场景、并能将技术转化为实际价值的玩家。
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