CES落幕，AI產業化元年開啟

AI的第二個拐點已經來了，機器人迎來了屬于自己的ChatGPT時刻，物理AI正在重塑制造業。這些都是黃仁勛在今年CES上發出的最新觀點。

1月9日，隨著拉斯維加斯會議中心的燈光漸暗，2026年國際消費電子展CES正式落下帷幕。短短四天，全球有4112家企業涌入，150多個國家的15萬人，把260萬平方英尺的展館擠得水泄不通。

其中中國參展企業高達1000多家，在具身機器人、AI眼鏡等領域，更是具有壓倒性優勢。

當然，最讓我們感到親切和自豪的，還是那些一直走在前列的嘉賓校友企業。

聯想和TCL這樣的巨頭在主場“秀肌肉”；優必選的天工機器人、眾擎的T800、擎朗的服務機器人，正在具身智能的最前線展示中國功夫；雷鳥的AR眼鏡、影石Insta360的相機，都在各自的賽道里領跑。還有九天睿芯、鹿客、福萊新材、樂其、海創、朗萬、玄源、安聲等一眾創新力量……走在拉斯維加斯的展館里，隨便一轉身就能撞見一位老熟人。

這屆CES給人的體感非常不一樣。回顧過去兩年，科技圈的主旋律是屏幕里的狂歡。大家都在聊ChatGPT，聊生成式AI，都是云端的智能。但今年，風向徹底變了。滿地跑的是能進工廠擰螺絲的機器人，車里坐的是能像老司機一樣博弈的AI駕駛員，鼻梁上戴的是能實時翻譯并顯示幾十種語言的智能眼鏡……

這些都指向了一件事：AI產業化元年來了。AI不再僅僅是活在服務器里的大腦，它終于長出了手腳，擁有了身體，正式走進了我們的物理世界。

今天，嘉賓商學就帶你深度復盤：在這場全球科技圈的春晚上，到底釋放了哪些改變未來商業格局的信號？

1、定義AI的物理邊界

CES的前身，可以追溯到1967年的芝加哥消費電子展。半個多世紀以來，它用一年一度的盛會，記錄著全球的科技發展史。1970年代的錄像機，1980年代的個人電腦，1990年代的DVD和數碼相機，再到2010年后的智能手機和無人機……你家里這些最習以為常的科技產品，最早都是在這里露的臉。

在商業科技圈，CES的地位從來不僅僅是“發新品”那么簡單。它是一個超級風向標，它回答的是未來五年，技術往哪里生長？錢往哪里流？產業的新趨勢怎么走？看懂了CES，你就看懂了全球科技產業的發展脈絡和商業圖景。

今年的CES，官方定了一個極具深意的主題——“定義AI的物理邊界”。

什么叫物理邊界？在2026年之前，AI是“虛”的。它活在網線里，活在APP里，活在各種大模型里。它能幫你寫代碼、出方案，甚至畫畫聊天改論文。但如果你口渴了，它沒法幫你倒杯水；工廠螺絲松了，它沒法幫你擰緊。因為它沒有身體，無法干涉物理世界。

但今年，AI紛紛長出“肉身”。它開始從數字世界向物理世界大規模遷徙。

圍繞這個主題，今年的展會呈現出三個非常明顯的特征：

第一，物理AI全面落地。這幾乎是全場最大的共識。AI不再是插件，而是所有硬件的底層操作系統。重點解決了“感知—推理—執行”的閉環問題。機器人不再是吉祥物，而是轉身變成了勞動力。現場，英偉達發布的Cosmos機器人基礎模型與Rubin算力平臺，相當于給機器人裝了個反應超快的小腦，讓機器人瞬間懂物理、會應對環境，實現真正的自我操控。波士頓動力的Atlas馬上要在現代汽車工廠搬運部件，云深處的絕影機器狗在模擬化工廠巡檢，宇樹科技的G1甚至開始展示精細的焊接動作。AI徹底解決了“感知—推理—執行”的閉環，AI開始穿上工裝，正式上崗。

吳婷校長與擎朗智能創始人、嘉賓校友李通

第二，算力開始下鄉。也就是端側算力的爆發。為了讓機器人能實時反應，為了讓你的眼鏡能瞬間翻譯，算力不能全在云端，必須得下沉到設備本地。英特爾、英偉達、高通等芯片巨頭都在拼命展示一件事：怎么讓大模型在不聯網的情況下，在本地就能跑得飛快，既保護隱私，又沒有延遲。現場，英特爾發布的Panther Lake芯片，直接讓筆記本電腦能本地運行700億參數的模型；雷鳥的X3 Pro眼鏡，靠著高通的邊緣算力芯片，實現了0.8秒的離線翻譯。大模型不再高高在上，而是被塞進了你的口袋和眼鏡里，既保隱私，又無延遲。

第三，全球科技看中美雙核。盡管全球化的阻力依然存在，但科技的引力更強。今年參展的中國企業占了總規模的五分之一，特別是在具身智能、激光雷達、顯示技術等細分賽道，中國力量已經從代工規模優勢跨越到了如今的系統定義優勢。像海信的110UX電視定義了萬級分區標準，速騰聚創的雷達定義了智駕的眼睛。日韓企業雖然還在，但昔日的統治力，正在被中國企業的狼群戰術一點點瓦解。

2、AI從云端走向地面

2026 CES之所以備受關注，是它為過去三年畫上了一個句號。AI的發展，再次迎來了新的拐點。

就在一年前的2025CES，那時候大家都處于一種AI亢奮期。每個人都在談生成式AI，都在秀怎么生成以假亂真的視頻。那時候的機器人展區，也基本圍繞跳舞、翻跟頭這種表演。

但過去一年，全球科技圈發生了不少大事件，首先是DeepSeek的橫空出世，它用極低的成本訓練出了高性能模型，直接打破了美國大模型那種燒錢堆算力的玩法，讓行業發現原來AI可以這么便宜；再有就是Manus這類Agent產品的出現，讓大家意識到AI不僅可以陪聊，是真的可以接管電腦和手機，成為貼身助理幫人干活；而在大洋彼岸，特斯拉的Optimus機器人正式進入工廠“實習”，開始執行電池分揀等精細任務，標志著通用人形機器人正式跨過了從Demo到商用的生死線，讓機器換人不再是科幻故事……

這些變化傳導到2026年的CES上，就形成了四個最清晰的信號：

首先，大模型隱身了，變成了基礎設施。今年你很少看到有廠商再大張旗鼓地宣傳“我有幾千億參數”。因為大模型已經像電和自來水一樣，變成了基礎設施。現在的企業不再炫耀模型本身，而是炫耀我用這個模型解決了什么具體的物理問題。AI從臺前的表演者，退到了幕后的導演位置，內化成了硬件的本能。

其次，人形機器人更務實，開始走進工廠打工。這是最直觀的沖擊。2025年我們看機器人是看稀奇，2026年我們看機器人是看“工時”。波士頓動力的Atlas不再跑酷，馬上開啟量產，很快就會在現代汽車的工廠里老老實實搬運部件；中國的宇樹G1也不再只是翻跟斗，開始在展臺上展示精準的焊接和裝配能力。人形機器人馬上就會迎來屬于自己的工位。

然后，算力從云端回流到邊緣。2025年大家都在卷云端算力，卷萬卡集群。但到了2026年，重點變成了“邊緣計算”。邊緣計算就是讓數據在離使用場景最近的地方完成計算，不用在云端來回傳輸。這背后的邏輯很簡單：物理世界容不得延遲。自動駕駛如果還要等云端回傳指令，車早就撞了。所以，大模型必須本地化運行，這也進一步降低了開發的門檻。

最后，汽車不再只談智能，更談端到端重塑。前幾年CES講汽車智能化，更多是在拼參數、堆功能。那時的底層邏輯是規則驅動，靠工程師寫下幾億行代碼，死板地告訴車“看見紅燈必須停，看見行人必須剎”。這種智能是機械的，是被動的，一旦遇到代碼里沒寫的突發情況，車就傻了。

而今年，端到端大模型成為新的競爭高地。不再教車怎么做，而是讓車自己學。英偉達Drive Thor芯片和Alpamayo模型的亮相，讓車學會了像人一樣靠直覺駕駛。奔馳、寶馬展示的不再是豪華內飾，而是基于數字孿生的訓練環境，車在路上跑之前，已經在虛擬世界里跑了上億公里。汽車，徹底變成了一個長了四個輪子的超級機器人。

用一句話總結：如果說2025年是AI的營銷元年，那2026年就是AI的物理落地元年。

3、AI產業變革元年

物理AI的提出，讓2026年成為AI產業變革的元年。因為在這一年，AI完成了一次最關鍵的質變：它從一種內容生成技術，進化為一種生產力重構技術。

在過去，AI帶來的變革主要停留在傳媒、設計、咨詢等數字信息行業上；但從2026 CES開始，AI開始要把手伸向制造、物流、出行等等這些實體行業里。這不僅是技術的升級，更是全球GDP權重的轉移，從虛擬經濟向實體經濟的再一次回流。

在2026年CES上，這四大變革趨勢就顯得尤為刺眼：

趨勢一：物理AI成為全球科技主線。英偉達CEO黃仁勛在主題演講中拋出了一個重磅觀點：“物理AI的ChatGPT時刻已來”。這可不是一句空話，物理AI的核心在于全鏈路的打通：感知-推理-執行，環環相扣。在展會現場，自動駕駛展示了物理AI最硬核的落地形態。英偉達發布的Alpamayo自動駕駛模型，讓車輛真正擁有了“看見-推理-預測-決策”的類人能力，搭載該方案的奔馳CLA變成了能像老司機一樣處理復雜路況的智能體。云深處的山貓M20Pro輪足機器人，可以在崎嶇不平的地形上完成工業巡檢。這背后的邏輯是：AI正在從生成內容轉向改造世界。Arm、英偉達等企業構建的底層算力平臺，同樣在為這些硅基勞動力提供源源不斷的能量。

趨勢二：端側AI全面普及，大模型走下云端。如果不解決算力本地化的問題，AI就永遠只是個玩具。2026 CES給出的答案是：算力下鄉。隨著英特爾18A制程芯片的落地，端側算力實現了質的突破。英特爾的Panther Lake芯片已經支持本地運行700億參數大模型；這意味著聯想的AI Agent可以在離線狀態下幫你寫郵件、做會議紀要；意味著雷鳥的X3 Pro AR眼鏡可以實現0.8秒的離線實時翻譯，響應速度比云端快了5倍。端側AI的普及，不僅讓智能設備具備了全天候、低延遲的能力，更重要的是解決了數據隱私的頑疾。

趨勢三：具身智能機器人邁入量產元年。以前的機器人是實驗室里的嬌花，現在的機器人是流水線上的干將。2026 CES首次設立了具身智能專屬展廳，中美韓三國21家企業同臺競技，展示的全部是量產機型。最核心的突破在于成本。中國的宇樹G1人形機器人，零售價格已經降到了8.5萬元人民幣。這比2025年的原型機成本下降了60%。當一個能干活的機器人比一輛微型車還便宜時，商業替代的奇點就到來了。不僅如此，Sharpa North展示的機器人能打乒乓球、折紙風車，其靈巧手具備22個自由度。現代汽車更是宣布，計劃每年生產3萬臺波士頓動力的Atlas，并且2028年就要在美國工廠大規模部署。這標志著硅基勞動力替代碳基勞動力的進程，正式按下了加速鍵。

趨勢四：空間智能重構交互。李飛飛教授曾說：“無法理解三維空間的AI終究只是缺乏行動力的語言巨人。”本屆CES，空間智能成了新的熱詞。它讓AI擁有了三維空間的感知和建模能力。三星的Galaxy XR眼鏡搭載了空間定位技術，能把虛擬內容精準地“釘”在現實環境中。禾賽科技與MOVIN聯合推出的激光雷達動作捕捉設備，不需要穿戴專用服裝，就能生成數字分身。空間智能的崛起，意味著AI終于睜開了眼睛，看懂了這個立體的世界。它是機器人導航、自動駕駛、AR交互的共同基石，將徹底激活萬億級的空間交互市場。

吳婷校長、嘉賓校友與禾賽科技創始人李一凡

4、從寒武紀大爆發到硅基生命紀元

每年CES，中國企業和中國產品都是當之無愧的行業排頭兵。

而“中國科技秀”是本屆展會繞不開的關鍵詞。官方數據顯示，中國參展企業超過900家，穩居全球第二。但比數量更重要的是質量。中國企業已經告別了單點突破，走向了全鏈條覆蓋。

在具身智能領域，中國企業占據了半壁江山，從減速器、電機到整機算法，形成了完整的產業鏈閉環；在顯示技術領域，TCL和海信不再是跟隨者，而是通過印刷OLED和萬級分區Mini LED定義了行業標準；在太空科技這樣的硬核賽道，藍思科技甚至拿出了航天級的UTG玻璃，開始涉足太空基建。這說明，中國科技力量正在完成從規模優勢向系統優勢的驚險一躍。

當然，從這里我們也可以預測一下，未來會迎來哪些新的發展趨勢：

一是物理AI引發“寒武紀大爆發”。這不僅僅是技術的進步，這是物種的進化。AI的發展已經從認知階段，也就是理解文本圖像，跨越到了感知與行動階段。以英偉達Alpamayo模型和Cosmos平臺為代表，機器開始擁有世界模型。它們開始理解什么是重力，什么是摩擦力，什么是易碎品。這實現了從虛擬大腦到實體行動的閉環。這是硅基生命體的初級形態。未來的十年，會是物理AI的“寒武紀”，各種形態的機器人將像生物大爆發一樣涌現。

二是代理型AI重構人機關系。當Agent智能體出現的越來越頻繁，AI就不再是那個等待你輸入指令的副駕駛，而是具備自主性的Agent代理人。在CES上，我們看到越來越多的AI開始具備財務權和決策權。未來的商業邏輯會變得更加明晰：你的AI助理會基于對你的了解，自動幫你比價、自動幫你搶票、甚至自動幫你投資。商業世界的爭奪，將從爭奪“人的注意力”，變成爭奪“AI的算法推薦權”。

三是算力主權的區域化與邊緣化。算力不再是漂浮在云端的公共資源，而成了國家和企業的核心資產。隨著AI深入物理世界，對低延遲和隱私的要求達到了極致。AMD、高通、Intel都在推“端側算力”，迷你PC本地運行千億模型，邊緣設備時延控制在10ms以內。未來的算力格局將是“云邊端”緊密咬合。誰能掌握邊緣算力，誰就掌握了物理世界的反應速度。

四是空間智能定義新交互。李飛飛提出的“空間智能”在CES上再次得到了驗證。當AR眼鏡可以獨立通信，當機器人可以通過視覺理解3D空間，我們與數字世界的交互方式徹底變了。不再是低頭刷手機，而是抬頭看世界。數字信息將像空氣一樣，懸浮在每一個物體之上。顯示技術與AI的結合，將會讓“所見即所得”成為現實。

吳婷校長、嘉賓校友在Rokid展臺

五是可持續科技成為剛需。在2026年的CES上，綠色不再是企業的公益點綴，而是生存的底線。藍思科技展示的航天級UTG玻璃用于光伏封裝，就是在解決能源效率的極限問題。AI正在被大規模用于優化能效、設計新材料。在能源緊缺和碳中和的雙重壓力下，沒有綠色屬性的科技產品，將無法拿到全球市場的入場券。

這些趨勢告訴我們一件事：AI的新形態，正在以一種不可逆轉的姿態，全面接管我們的生產和生活。

5、主動迎戰，未來已來

回顧2026年CES，最大的感受不是興奮，而是緊迫。當AI有了機器人這樣的身體，有了邊緣算力這樣的大腦，有了傳感器這樣的觸角，以及智能體的執行力，傳統的商業護城河正在瓦解和重構。

對于中國企業來說，這同樣是一次歷史性的機遇。我們看到，在物理AI這個新賽道上，中國不再是遲到的追趕者。無論是機器人的產業鏈，還是顯示技術的創新，再或是端側應用的落地，中國企業都展現出了驚人的系統性優勢。當AI需要身體的時候，擁有最全工業門類和最高效供應鏈的中國制造，就是它最好的軀殼。

但對于每一個個體而言，挑戰才剛剛開始。過去，我們的核心競爭力是掌握知識；未來，我們的核心競爭力是指揮AI。CES還揭示了一個殘酷而又迷人的未來：“穩定”這個詞將徹底消失。

如果你是一家硬件廠商，你是否考慮過將AI內化為內核，而不是把它當個營銷噱頭？如果你是一家軟件服務商，你是否做好了被Agent接入、甚至降級為數據庫的準備？如果你是一家傳統制造業，你是否看到了人形機器人降本增效的迫切性？

在這個萬物皆可AI的新世界里，主動變革或許才是唯一的出路。

未來已來，你需要的不再是等待，而是主動迎戰。

出品 | 嘉賓商學

參考資料：
[1] CES 2026觀察：算力尋找硬件載體，AI重構傳統消費電子產業鏈.財聯社.2026
[2] 參展中企占比22%，CES顯露中美路徑分水嶺.觀察者網.2026
[3] 從“規模優勢”邁向“系統優勢”中國科技閃耀CES2026.證券時報.2026
[4] CES 2026成為“中國科技秀”，AI硬件場景化提速.上游新聞.2026
[5] 聯合解讀：2026CES投資啟示.華泰研究所.2026
[6] 從CES 2026看AI落地：消費級硬件成巨頭必爭“敲門磚”.新浪財經.2026
[7] 一線觀察CES2026：被點燃的“物理AI”｜特稿.科創板日報.2026