文｜劉俊宏 魏琳華

編｜王一粟

每年的CES最大的看點，就是消費電子領(lǐng)域各種各樣的“怪東西”。未來的宏大敘事，往往就隱藏在這些小硬件背后。

今年在拉斯維加斯會展中心逛展，難免會有種穿越到“華強北”的錯覺——展館內(nèi)的中文交流、時不時碰上中國面孔和處處可見的中國參展廠商，都在印證這種感覺并非空穴來風(fēng)。

然而，翻閱數(shù)據(jù)可以發(fā)現(xiàn)，實際上，中國并不是本屆展位最多的國家。

聲網(wǎng)AI線產(chǎn)品負責(zé)人姚光華在社交媒體上分享了一組數(shù)據(jù)：今年中國展商的占比約為26%，數(shù)量上仍次于主場作戰(zhàn)的美國。而如果將時間軸拉回2018年，中國展商的占比一度超過40%。

為什么數(shù)據(jù)“不升反降”？可以說，彼時的喧囂中夾雜著不少“鍍金”的心態(tài)——當(dāng)時，許多企業(yè)漂洋過海，更多是為了給“中國制造”貼上一個國際化的標(biāo)簽，一方面可以回國更好地展開外銷，另一方面也可以更好地全球化布局。

時過境遷，當(dāng)潮水退去，留在CES展示的中國廠商，帶來了更堅實的科技力量。一個明顯的指標(biāo)是，在代表未來生產(chǎn)力的機器人領(lǐng)域，中國企業(yè)參展CES的占比高達55%。

不止機器人，本次CES上能清晰看到，隨著AI技術(shù)的成熟、泛化能力提升，中國AI硬件也在明顯變得成熟。具體來說，小硬件廠商在小步快跑，大廠主導(dǎo)的開始有一些明確的頂層戰(zhàn)略。

這種集體突圍，恰恰與今年CES最宏大的主題——“物理AI”呼應(yīng)上了。

本屆CES上，來自英偉達、AMD和英特爾這些大芯片巨頭不約而同地將目光投向物理AI和端側(cè)AI。用黃仁勛的話來說，“物理AI的‘ChatGPT時刻’已經(jīng)到來”，AI不僅僅停留在紙上談兵階段，而是真正走入現(xiàn)實，讓智駕更“聰明”、讓機器人能干好更多工作。

物理AI的大時代已經(jīng)到了，隨著AI落地進程的推進，AI硬件終將成為人類生活密不可分的消費級產(chǎn)品。

2026年，AI硬件進入成熟期

CES 2026是AI大模型時代的第三屆。相比過去兩年，今年的AI硬件正在逐漸脫離概念和創(chuàng)意的初級階段。

AI PC、AI錄音筆、AI玩具、智能眼鏡，今年的CES上已經(jīng)出現(xiàn)了大批高度成熟可用的產(chǎn)品。

2025年CES時，AI PC還是PC硬件簡單“放了”一個NPU。今年的AI PC開始有了自主思考能力。

其中，聯(lián)想成功將去年處于概念階段的自動旋轉(zhuǎn)屏PC進行消費級量產(chǎn)。這臺命名為ThinkBook Plus Gen 7 Auto Twist的設(shè)備能自動追蹤用戶面部，并配合電動鉸鏈讓顯示屏隨時都處于最佳觀看的角度。新的交互模式，意味著AI PC終于可以在硬件層面主動服務(wù)消費者了。

PC作為AI+生產(chǎn)力的載體，聯(lián)想今年還更新了卷軸屏的PC。該產(chǎn)品能根據(jù)用戶需要，將屏幕側(cè)向“拉伸展開”，以獲得“帶魚屏”顯示器的視野。

視野范圍的擴大，不只是讓打游戲和看電影的體感提升，其實也更適合使用AI Agent。按照目前智能體Manus的產(chǎn)品布局，更寬的屏幕可以同時顯示操作界面、工程界面和代碼運行界面，更適合AI原生的生產(chǎn)力需求。

值得一提的是，聯(lián)想卷軸屏的屏幕來自TCL華星的印刷OLED。這顯示出了中國供應(yīng)鏈在AI時代的技術(shù)突破和生態(tài)互補。

在AI PC之外，AI錄音硬件也已經(jīng)成熟。在多家硬件廠商的追逐下，賽道也開始變得擁擠。

2025年，核心研發(fā)和生產(chǎn)基地位于中國深圳的Plaud就已經(jīng)“小火了一把”，實現(xiàn)了全球銷量破百萬的成績。在本次CES上，Plaud繼之前“卡片式錄音筆”，又發(fā)布了更容易攜帶的“胸針式錄音筆”。

Plaud能取得不錯成績，就是把錄音速記做成了完整的會議紀(jì)要，甚至可以跟銷售等企業(yè)系統(tǒng)打通。讓交付價值，從參考變成了更實用。

在展館其他區(qū)域，光錐智能還看到了其他廠商的錄音設(shè)備。例如出門問問的AI錄音卡片TicNote、時空壺的AI翻譯耳機、TOZO的AI翻譯耳機等等。眼見著，AI錄音硬件的賽道即將掀起一場大戰(zhàn)。

如果說AI錄音硬件的成熟，是將之前的產(chǎn)品功能做得更深。那么今年的AI玩具，就是在全方位整合AI功能了。

2025年CES時，AI玩具大多還是做一個可愛外表，然后接入AI大模型實現(xiàn)簡單的對話和撫摸等交互。今年的AI玩具幾乎都落地了AI多模態(tài)能力，并且能為用戶主動提供情緒價值。

例如機器靈動的糯寶Robie看著是一款毛絨玩具。但內(nèi)部結(jié)合AI多模態(tài)能力，能夠分析用戶情緒，主動提供不同的回答，并識別人臉。這樣家里有多個小孩的話，玩具就不會記錯了。

賦之科技的Enabot則是在傳統(tǒng)家用攝像頭的基礎(chǔ)上，將運動能力、安防、AI對話整合在一起。單獨作為一款玩具看，Enabot還算可愛，能陪人聊天。放在家里當(dāng)一個寵物攝像頭用，能追著家里的貓狗進行視頻通話。

最后，是2025年最火的AI眼鏡賽道。在今年CES上，AI眼鏡也向前進化了一個階段。

據(jù)光錐智能不完全統(tǒng)計，CES現(xiàn)場有超過50家展商，幾乎是整個CES最密集的展示品類。其中，中國AR品牌雷鳥創(chuàng)新（TCL旗下）帶來了全球首款支持eSIM功能的雙目全彩AR眼鏡“雷鳥X3 Pro Project eSIM”。這款A(yù)I眼鏡最重大的意義在于，它的上網(wǎng)功能（esim）徹底擺脫AI眼鏡品類對手機的依賴，完成了對標(biāo)手機智能的最后一環(huán)。

這意味著，AI眼鏡不再只是一個設(shè)備，現(xiàn)在是一個獨立的智能終端。

另一邊，聯(lián)想也展示了一款概念A(yù)I眼鏡。該設(shè)備可利用手機或PC的AI算力，進行亞毫秒級實時翻譯和智能圖像識別。這個功能最大的亮點在于，智能眼鏡現(xiàn)在也加入到智能終端互聯(lián)的圈子里，下一步可能就是PC、手機、AI眼鏡、平板的互聯(lián)互通。

通過成熟的AI硬件變化看到，今年廠商們不再迷茫。

小硬件廠商們在小步快跑，在補上AI大模型能力的同時，不斷將硬件功能拆得更細。大廠主導(dǎo)的AI硬件，則開始有一些明確的頂層戰(zhàn)略。例如聯(lián)想的智能終端“全家桶”、TCL（雷鳥創(chuàng)新）的智能終端產(chǎn)品線布局等等。

不過，CES作為世界級的創(chuàng)意展示會，還是有一些好玩的時尚小玩意。你可能不知道這玩意到底有什么用，但就是很炫酷。

例如雷蛇打造了虛擬AI游戲助手Project Ava硬件。這是個桌面全息投影能給玩家實時提供游戲建議。雷蛇不愧是“燈廠”，連“罐裝小人”都要有RGB。

三星的AI冰箱Family Hub則是搭載了谷歌Gemini 3，能直接語音控制開關(guān)門。這下手上粘油的時候就不需要擔(dān)心弄臟冰箱了。

2026年的CES，依舊跟往常一樣不只是消費電子的秀場，更是代表了接下來智能硬件進化的趨勢。

在2024年時，AI大模型剛剛興起，各種展示還是不成熟的創(chuàng)意，AI原生硬件上有很多“致命”的缺陷。今年的展示能清晰看到，AI硬件比之前成熟了太多。

中國機器人，批量“進場打工”

一個明顯的體感是，今年CES的具身智能展位，已經(jīng)成了中國的主場。

從數(shù)量上來看，今年CES展上，人形機器人相關(guān)展商總數(shù)約38家，屬于較少的品類。其中，中國企業(yè)多達21家。這代表中國玩家在人形機器人這一前沿賽道中，取得了相當(dāng)?shù)膬?yōu)勢。

中國企業(yè)霸占機器人展位最重要的原因，是我們的行業(yè)成熟度遙遙領(lǐng)先。

細數(shù)今年的海外參展廠商，今年參展的機器人也到了落地應(yīng)用的階段。其中，今年變化最大的是波士頓動力。和往年展示跑酷的方向不同，今年波士頓動力帶來的新款機器人Atlas身體設(shè)計靈活多了，它擁有56個自由度配合全旋轉(zhuǎn)關(guān)節(jié)，讓它的頭部和軀干都能360度旋轉(zhuǎn)，能在產(chǎn)線中完成分揀、組裝等復(fù)雜任務(wù)。靈活度提升之外，它的電池續(xù)航時間達4小時，能在3分鐘內(nèi)自主更換電池。

從功能配置上看，Atlas很明顯是為工廠使用而設(shè)計。波士頓動力宣稱，機器人2026年的訂單已經(jīng)訂滿，計劃在未來幾個月內(nèi)向現(xiàn)代汽車的機器人 Metaplant 應(yīng)用中心（RMAC）和谷歌 DeepMind 發(fā)貨。通過演示看到，Atlas可以輕松將汽車門板舉過頭頂，進行汽車裝配任務(wù)。但具體應(yīng)用效果如何，由于缺少現(xiàn)場展示環(huán)節(jié)，后續(xù)有待驗證。

其他國外廠商這邊，表現(xiàn)則有點參差不齊。

LG的機器人CLOiD展示了從人類手上接過毛巾，并將其放入自動開門的洗衣機。但這么簡單的動作執(zhí)行起來花了半分鐘，說明未到成熟應(yīng)用階段。

新加坡的Sharpa在現(xiàn)場和觀眾打起了乒乓球，它反應(yīng)僅0.02秒，全程自主免遙控，抓拍精準(zhǔn)度與人類相當(dāng)。乒乓球打得好，主要是因為機器人大腦采用了分層式端到端的VTLA（視覺-觸覺-語言-動作）模型，該模型更擅長連續(xù)任務(wù)精準(zhǔn)執(zhí)行。演示很驚艷，仍不能擺脫其是一個演示性質(zhì)的應(yīng)用，終究還是缺了點實用價值。

與海外廠商相比，中國機器人廠商最大的區(qū)別是，各家的產(chǎn)品和商業(yè)化早早形成了體系。

這次中國機器人廠商帶來的新品不多，基本都是“拖家?guī)Э凇闭故疽呀?jīng)發(fā)布過的。宇樹展示了消費級人形機器人G1量產(chǎn)版、入門級R2、新一代全尺寸人形機器人H2以及四足機器狗等產(chǎn)品，在場館內(nèi)又辦起了“擂臺”。智元帶了旗下靈犀X2、遠征A2、精靈G2、D1、新版靈巧手的完整產(chǎn)品線，并演示了群控舞蹈、工廠非結(jié)構(gòu)化環(huán)境作業(yè)。

星海圖這次在CES現(xiàn)場發(fā)布了兩款新品。一個是首款靈巧手Dexo，另一個是支持開箱即用的VLA一體機。其中VLA一體機非常值得關(guān)注，該產(chǎn)品是將抓取場景做了模塊化整合。用戶可以將任意物品置于桌面，通過自然語言或模糊指令，搭載“快慢雙系統(tǒng)”的機器人就能自動完成視覺識別、語義理解與準(zhǔn)確操作。這意味著，機器人靈巧手控制，正在向模塊化演進。

為什么中國機器人廠商如此熱衷推出機器人產(chǎn)品序列并推動技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化？一個關(guān)鍵原因是，中國人形機器人已經(jīng)積累了不少商業(yè)化經(jīng)驗。

從趨勢來看，人形機器人今年能夠落地的兩個方向，一是娛樂場景，二是需要協(xié)作和流程標(biāo)準(zhǔn)化更高的場景。

在娛樂場景上，中國機器人已經(jīng)用動作能力完成了商業(yè)化路徑。在中國一線城市，商場開業(yè)不弄個機器人跳舞，甚至都很難招徠人氣。租個機器人跳一天舞，甚至要上萬塊錢。

在相對嚴(yán)肅的工業(yè)場景，不少國產(chǎn)機器人都展現(xiàn)了能勝任工廠任務(wù)的能力。

例如智元首次拿出精靈G2機器人，在CES現(xiàn)場就完成了簽約，啟動與均勝電子過億元采購合同的首批商用交付。北京人形機器人創(chuàng)新中心的具身天工2.0和天工Ultra系列，能執(zhí)行抓取物品、分類、碼放、“打螺絲”這些流水線簡單，但又相互配合、不可或缺的任務(wù)。

從單一動作到執(zhí)行多樣任務(wù)，機器人正式擺脫了“任務(wù)執(zhí)行器”的定位。中國具身智能產(chǎn)業(yè)已經(jīng)率先到達了應(yīng)用階段。

可以預(yù)見，在中國具身智能廠商的發(fā)展模式下，到處都會出現(xiàn)機器人的身影了。

CES兩大關(guān)鍵詞：物理AI、端側(cè)AI

站在2026年開年的門檻上，透過CES，一場更為深刻的變革正在發(fā)生。

從2023年末開始，隨著AI技術(shù)的迭代升級，疊加在AI硬件行業(yè)上，新的變革也隨之誕生：大語言模型讓AI硬件能說話、會思考；多模態(tài)讓它們長出了眼睛，能夠“看”并和外界交互。

今年，改變AI硬件的絕對主角，變成了“老黃”、“蘇媽”們掛在嘴上的“物理AI”。

除了那句被當(dāng)成金句用的“物理AI的‘ChatGPT時刻’已經(jīng)到來”，黃仁勛也給出了成果——自家首款開源的VLA（視覺-語言-行動）推理模型Alpamayo，它不僅能看路，還能給出自己思考的解釋。

物理AI的核心不僅僅是要應(yīng)用好物理規(guī)律，落實到現(xiàn)實生活中，它對于準(zhǔn)確度的要求更高，也要解決大量復(fù)雜、不同的場景問題。如果一個機器人對臺階的高度產(chǎn)生了一毫米的“幻覺”，或者對玻璃杯的握力計算出現(xiàn)偏差，后果就是摔倒或破壞。

由此，也引申出了今年芯片大廠們?yōu)槲锢鞟I做的關(guān)鍵配套，也就是端側(cè)AI。

物理AI的野心絕不僅僅停留在云端的數(shù)據(jù)中心。要讓AI真正理解物理世界，它必須落到電子設(shè)備當(dāng)中。

過去，我們談?wù)揂I硬件，往往指的是“云端大腦+通信管道”的組合。但在2026年，這種模式顯露出了局限性——當(dāng)一個機器人在毫秒級的時間內(nèi)需要決定是跨過障礙還是停下時，它不能被信號在云端傳輸導(dǎo)致的延時問題影響。所以，AI必須在端側(cè)落地。

無論是高通在本次CES上極力推崇其去年發(fā)布的“躍龍”品牌，推出首款機器人芯片等產(chǎn)品，承接具身智能和物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的需求；還是英特爾提升新芯片的算力和內(nèi)存，支持端側(cè)部署700億參數(shù)級別的AI大模型，都說明了這一點。

端側(cè)AI的誕生，一方面是順應(yīng)物理AI的需要，另一方面，也是在AI技術(shù)落地的過程中，誕生出的真需求。

在今年CES的聚光燈下，英偉達CEO黃仁勛從“生成式AI”向“推理式擴展”（Test-time Scaling）的范式轉(zhuǎn)移，從OpenAI的o1開始，思維鏈讓模型學(xué)會了慢思考，多步推理讓回答的準(zhǔn)確性大幅提升，也讓AI在推理階段所消耗的算力將呈指數(shù)級增長。

“AI的推理成本每年將下降10倍，但AI為了進行深度‘思考’（Test-time Scaling）所產(chǎn)生的Token數(shù)量每年將增長5倍。”在發(fā)布新一代芯片Rubin GPU架構(gòu)時，黃仁勛說。

AMD CEO蘇姿豐則從AI應(yīng)用市場規(guī)模角度來說明這一點，她在CES的專場演講中給出了一個激進的判斷：“未來五年內(nèi)，將有50億人每天使用AI，超過世界人口的一半。”

再說回物理AI，為什么會成為今年基礎(chǔ)設(shè)施巨頭們不約而同押注的方向？

物理AI的崛起，本質(zhì)上是AI大模型在發(fā)展過程中，反向走了一遍人類在信息世界走過的泛化路徑。

回顧過去幾年，AI大模型在信息世界的發(fā)展史，就是一個不斷將人類已編碼信息“Tokenizer”（詞元化）的過程。AI首先以文字作為訓(xùn)練語料，接著“消化”了圖片與聲音，將其轉(zhuǎn)化為模型可理解的向量。而現(xiàn)在，這一進程終于蔓延到了物理世界。

當(dāng)Scaling Law的效應(yīng)不再明顯時，更多物理維度的指標(biāo)，比如力學(xué)、時間序列、或是觸覺等等，都被納入到大模型訓(xùn)練中。

最新的VLA（視覺-語言-動作）模型和VLM（視覺-語言）模型，正是這一進程的產(chǎn)物。它們本質(zhì)上是在用大模型對真實世界的傳感器數(shù)據(jù)進行解碼。從自動駕駛到具身智能，技術(shù)邏輯是一脈相承的，但維度發(fā)生了躍遷，從道路場景的2D切換到了整個物理世界的3D。

自動駕駛可以被視為具身智能的初級形態(tài)，它主要處理的是結(jié)構(gòu)化道路上的2D或2.5D信息。當(dāng)AI進入通用機器人領(lǐng)域，它所面對是真實世界。在這里，AI不僅要“看懂”環(huán)境，還要理解重力、摩擦力以及物體之間的復(fù)雜的空間關(guān)系。

今年CES上涌現(xiàn)出的各類AI硬件，實際上是AI泛化能力的外溢表現(xiàn)：我們看到了掃地機器人開始具備跨越障礙的機動性，看到了機械臂展現(xiàn)出類似人類的靈巧。

當(dāng)AI模型的理解能力越強，其對物理世界的適應(yīng)性就越強，硬件產(chǎn)品的成熟度也隨之指數(shù)級提升。

可以確定的是，2026年，隨著物理AI進程的推進，發(fā)生在AI硬件上的蝶變也更加值得期待。