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CES 2026宣告了一個新時代的到來：AI產業(yè)正在邁入真正的“行動智能時代”。

對ToB市場而言，這將是一輪推進節(jié)奏更慢、卻確定性更高的周期。AI不會在一夜之間顛覆所有行業(yè)，但它會以更低調、更深入的方式，逐步嵌入企業(yè)的核心業(yè)務流程，以及物理世界的運行邏輯之中。誰能率先完成從“賣技術”到“賣結果”的轉變，誰就更有可能在未來十年的產業(yè)版圖中占據(jù)穩(wěn)固位置。

AI的上半場，拼的是想象力；而下半場，考驗的則是誰能把智能真正落地到現(xiàn)實世界，并且長期、穩(wěn)定地跑下去。

作者|斗斗

編輯|皮爺

出品|產業(yè)家

1月份的拉斯維加斯，被一場科技盛會點亮。

CES，不僅是消費電子愛好者的嘉年華，更是芯片、整機、車廠、互聯(lián)網(wǎng)公司、機器人企業(yè)和各行各業(yè)ToB供應商的集中“對賬日”。

而今年CES的熱度，比前兩年更火了一檔。

一個直觀感受是,“消費電子展”這四個字，已經不足以概括其內容。AI正式從一個功能變成所有新品默認的底座，從Nvidia Rubin、AMD MI400這樣的新一代算力平臺，到Uber牽頭的Robotaxi聯(lián)盟，再到人形機器人、超薄壁紙電視、家庭健康設備和AI家務機器人，整個展館給人的印象是，技術已經推到“物理世界大規(guī)模改造”的門檻上。

也正因為如此，2026 CES更像是一面鏡子。

一方面折射出AI產業(yè)正在從概念擴張走向結構重構；另一方面，也迫使所有產業(yè)參與者直面一個無法回避的問題，那就是在這場由算力體系、端側設備、機器人與全球供應鏈共同推動的產業(yè)重排中，準備站在什么位置上？

一、AI基礎設施競爭，從性能轉向交付能力

2026年的CES大會，AI基礎設施的變化非常鮮明。

英偉達將發(fā)布重心放在了新一代Rubin平臺上，該平臺可以顯著降低Token成本和整體運行開銷，而不僅僅是“更快”，并有意弱化“單卡性能”的敘事，反而反復強調系統(tǒng)級協(xié)同，即CPU、GPU、互聯(lián)、網(wǎng)絡、存儲、安全能力被作為一個整體來闡述。

AMD在今年CES的選擇幾乎是這一方向的鏡像選擇。

其并未在單點性能上正面硬拼，而是推出Helios機柜級平臺，并圍繞Instinct MI400系列講述算力與交付形態(tài)。更具象征意義的是，AM專門拿出MI440X這樣一款產品，明確定位為適配傳統(tǒng)企業(yè)本地數(shù)據(jù)中心的AI芯片，強調無需為AI重建機房，就能完成訓練、微調和推理。

這些發(fā)布動作疊加在一起，構成了2026 CES上一個非常清晰的信號，那就是基礎設施廠商已經不再假設自己的客戶只是云廠商或研究機構，而是把“企業(yè)數(shù)據(jù)中心”當作核心戰(zhàn)場。

如果把這種轉變和2025年的CES對比，會看到更清晰的邏輯變化。去年英偉達的高光更多來自Blackwell架構在消費級和開發(fā)者生態(tài)里的擴展，AI PC、RTX 50 系列、Copilot+ PC 相關芯片成為焦點。那一年的主敘事是“AI會進入所有設備”，算力像水電一樣被分發(fā)到終端和個人。和如今并不相同。

分析這種變化背后的原因，其實可以發(fā)現(xiàn)過去一年，企業(yè)在真實環(huán)境中跑了一輪大模型應用之后，逐漸發(fā)現(xiàn)瓶頸并不在能不能用AI，而在能不能持續(xù)用、規(guī)模用。訓練階段的成本在下降，但推理階段的調用量卻在快速膨脹。當業(yè)務真正跑起來，算力、電力、散熱、網(wǎng)絡和運維一起變成長期支出。企業(yè)開始意識到，AI的成本結構，正在從一次性資本開支，變成持續(xù)性的運營開支。

與此同時，工程層面的現(xiàn)實也逐漸顯現(xiàn)。企業(yè)機房不是實驗室，擴容要排期，散熱要改造，網(wǎng)絡要重構，安全和合規(guī)要逐條過審。單純更強的卡并不能解決這些問題，反而可能加重系統(tǒng)復雜度。企業(yè)真正需要的，是一套可以快速復制、可以被標準化交付、可以在現(xiàn)有體系中穩(wěn)定運行的算力系統(tǒng)。

再疊加地緣政治和供應不確定性的背景，企業(yè)在采購決策上變得更加謹慎，他們不再愿意把關鍵業(yè)務完全押在單一形態(tài)或單一部件上，而是希望算力系統(tǒng)本身具備更強的可組合性和可替代性。

這也是為什么今年CES上，可信計算、系統(tǒng)級安全開始重新出現(xiàn)在基礎設施敘事中。

整體來看，CES 2026這一環(huán)節(jié)反映了產業(yè)的核心走向。AI基礎設施不在于誰更快誰更大，而是誰能把AI架構、工業(yè)化交付和長期運維做成可復制的企業(yè)產品。在TOB世界，這種系統(tǒng)化交付能力，將成為未來三年判斷供應商是否能真正進入企業(yè)預算清單的關鍵標準。

二、端側AI不再是玩具，成為企業(yè)級節(jié)點

當基礎設施廠商開始圍繞怎么交付給企業(yè)來設計算力時，端側AI的角色，也自然發(fā)生了變化。

在2026 CES上，端側AI廠商開始回答一個更偏企業(yè)的問題，那就是這些設備，能不能被當作IT資產來管理和部署。

最具代表性的變化，來自PC與企業(yè)終端廠商。

聯(lián)想在CES上發(fā)布了跨設備AI系統(tǒng)Qira，并刻意把它定義為多設備協(xié)同的智能環(huán)境，而不是某一臺設備上的助手。Qira被設計成可以在PC、平板、手機等終端之間無縫調用，并根據(jù)任務在本地或云端切換推理位置。與此同時，聯(lián)想還聯(lián)合英偉達推出AI Cloud Gigafactory”方案，強調將企業(yè)AI環(huán)境的部署周期壓縮到以周計算，這實際上是在把端側、邊緣和云的交付鏈條一起打包，直接面向企業(yè)IT部門。

而在去年CES上，端側AI的主旋律是“普及”，即Copilot+ PC、NPU算力、端側模型能跑起來，是廠商最關心的事情。如今變成了企業(yè)該如何規(guī)�；�管理這些能力。

戴爾在CES上的態(tài)度變化，很能說明這一點。其公開表示：消費者并不會因為“AI PC”這個概念本身而買單，甚至過度強調AI可能會讓用戶感到困惑。真正推動采購決策的，依然是續(xù)航、性能、穩(wěn)定性和可管理性。

基礎設施廠商的動作，也在呼應這種變化。AMD在CES上強調MI440X這類面向企業(yè)本地部署的AI芯片，意圖讓更多推理和微調留在企業(yè)自己的數(shù)據(jù)邊界內；英特爾發(fā)布Core Ultra Series 3時，則把機器人、自動化、智慧城市、醫(yī)療等邊緣場景作為重點，反復強調在視頻分析、本地推理任務中的性能功耗比。

這些發(fā)布共同傳遞的信號是，端側不再是云的補充，而是企業(yè)控制成本和風險的關鍵變量。

造成端側AI敘事轉向的原因，其實非常清晰。第一是成本壓力。過去一年，企業(yè)在真實業(yè)務中使用云端推理后，逐漸意識到推理成本的不可預測性，調用量一旦上來，費用很難長期鎖定預算，而端側和本地推理可以成為穩(wěn)定成本結構的重要手段。第二是數(shù)據(jù)與合規(guī)邊界。在制造、醫(yī)療、能源等行業(yè)，很多數(shù)據(jù)天然不適合出域，本地處理和端側推理并不是技術選擇，而是合規(guī)前提。第三是運維復雜性。當端側設備數(shù)量成百上千時，企業(yè)最怕的不是算力不夠，而是無法統(tǒng)一更新、統(tǒng)一審計、統(tǒng)一追責，這迫使廠商必須把端側能力做成“可管理系統(tǒng)”。

正是在這些現(xiàn)實約束下，端側AI開始從“能跑模型”，走向“能被IT體系接納”。Qira這類跨設備系統(tǒng)，本質上是在回應企業(yè)對統(tǒng)一權限、日志、任務分配和數(shù)據(jù)流向的需求。而基礎設施廠商強調的本地推理和邊緣算力，則是在為企業(yè)提供更多架構選擇空間。

由此帶來的趨勢也非常明確。未來一段時間，端側AI不會取代云端，而是會成為企業(yè)AI架構中的“穩(wěn)定器”，用來控制成本、收斂風險、降低時延。真正有價值的，不是某一款爆款AI硬件，而是能否把端、邊緣和云編排成一張可治理的網(wǎng)絡。誰能把設備、模型、權限和運維統(tǒng)一進一套體系，誰就更有可能把端側AI從試點推向規(guī)�；�部署。

三、AI落地，進入可復制階段

今年CES，可以看到，一些領域的AI落地的“顆粒度”更細了。

具體來看，在物流和倉儲領域，AI也不再僅僅是演示搬箱子。

Arm成立的Physical AI業(yè)務單元暗示了機器人不再是單體產品，而是要被嵌入生產線、倉儲路線規(guī)劃、協(xié)同調度等系統(tǒng)；宇樹科技、智元機器人等在制造、零售和倉儲物流場景中展示了能穩(wěn)定運行的具身智能產品，說明這一賽道已邁過原型演示階段，進入了工程化、可量產、可部署階段；現(xiàn)場還有傲鯊智能展示外骨骼機器人，這種在輕工業(yè)和重復作業(yè)場景下，能直接提升人機協(xié)同效率的產品。

相比2025年機器人更像“機器人秀”，2026更像“機器人如何與業(yè)務融合”的行業(yè)周邊生態(tài)展示，這反映出物流行業(yè)客戶已經從好奇轉向了方案可落地的實質判斷。

而在制造業(yè)，敘事已經從“AI能做什么”轉向“AI怎么做”。

最典型的例子來自西門子，其在展會上發(fā)布了Digital Twin Composer，這是一個把數(shù)字孿生、實時物理數(shù)據(jù)和設計或工程流程整合起來的平臺工具，能夠讓企業(yè)在改造生產線之前就把風險和成本用軟件驗證掉，目前，已經在PepsiCo的美國工廠試點。

這一動作本質上回應了制造企業(yè)流程改造的投入大、風險高、周期長的核心痛點。過去AI多作為“輔助決策”，但Digital Twin Composer的出現(xiàn)表明，AI正被用來直接優(yōu)化制造執(zhí)行層和工程層的核心流程，變成生產級工具。

在醫(yī)療場景，AI也在重新定義服務與研發(fā)過程。

Withings發(fā)布的Body Scan 2是一個具備多項生理指標測量能力的AI健康設備，提供實時健康建議和長期監(jiān)測服務，企業(yè)可以把它作為長期健康管理與企業(yè)健康計劃的一部分，而不是一次性硬件銷售。

這些場景細分出來的案例表明，AI的落地正在分行業(yè)、分流程、分節(jié)點逐步展開。它不再是一個“通用能力”，而是可以被嵌入到行業(yè)客戶的核心業(yè)務鏈路里。

可以預測，未來一到三年，AI在行業(yè)的落地將不會靠單點創(chuàng)新吸睛，而靠行業(yè)方案的復制性、可交付性和長期運營能力贏得市場。

四、中國廠商的存在感從“多”變成“能交付”

在這些已經開始談交付、談部署、談運維的場景里，中國廠商的存在感，變得更具體了。

值得注意的是，中國企業(yè)開始在幾個關鍵的產業(yè)節(jié)點上集中露出能力，而這些節(jié)點，恰恰是AI走向落地之后最稀缺、也最有話語權的位置。

最直觀的變化，發(fā)生在具身智能和端側AI這兩條線上。

今年CES，中國的人形機器人廠商約占CES 2026機器人參展商的55%左右。中國企業(yè)成為不可忽視的主力群體。

例如，宇樹科技在現(xiàn)場展示了包括G1、H2、R1在內的多款人形與四足機器人，覆蓋科研、巡檢、服務和演示等不同場景，整體呈現(xiàn)方式已經非常接近“產品矩陣”，而不是單一概念機。智元機器人則以完整的人形機器人產品組合亮相，并對外披露累計出貨量已經達到數(shù)千臺，明確把交付能力與規(guī)模經驗擺到了臺面上。除此之外，星動紀元、眾擎機器人也紛紛亮相。

這種表達方式，與2025年形成了明顯對比。

去年中國機器人企業(yè)更多是在展示“能做”，強調技術突破和原型能力；而2026年，其更多回答的是企業(yè)客戶真正關心的問題。比如有沒有穩(wěn)定版本、能不能批量交付、出現(xiàn)問題誰負責維護。這種變化，本身就意味著中國企業(yè)已經把目標從“被看見”轉向了“被采購”。

同樣的變化也發(fā)生在端側AI載體上。以Rokid為代表的中國廠商，在CES上展示了更輕量化、更加獨立運行的AI眼鏡產品，強調全天佩戴、獨立通信能力以及多模型接入。這類產品的價值，并在于它們天然貼合企業(yè)場景，例如遠程巡檢、即時翻譯、設備操作指導、培訓與協(xié)作。這正是TOB市場最容易形成規(guī)模需求的端側形態(tài)之一。

如果把視角拉遠，你會發(fā)現(xiàn)這些變化并非孤立事件，而是中國企業(yè)在全球AI產業(yè)分工中一次更主動的“位置選擇”。在基礎模型和超大規(guī)模算力層面，海外公司仍然掌握主導權；但當AI進入工程化和落地階段，決定產業(yè)速度的因素開始轉向硬件整合、系統(tǒng)工程能力、供應鏈效率和成本控制，而這些恰恰是中國企業(yè)更熟悉、也更有積累的領域。

因此，2026 CES上中國企業(yè)角色的變化，并不只是“從多到強”，而是從“展示能力”走向“占據(jù)關鍵節(jié)點”。這些節(jié)點共同構成了AI產業(yè)下半場的核心，即端側載體、具身智能、工程化交付和規(guī)模制造。

可以預判。短期內，中國AI在全球舞臺上的競爭力，未必主要體現(xiàn)在基礎模型先進性上，而更可能體現(xiàn)在AI規(guī)�；�落地上。在機器人、AI眼鏡、商用顯示和行業(yè)設備等領域，中國企業(yè)正在爭取更大的定義權。如果它們能在軟件生態(tài)、企業(yè)級管理和長期服務能力上繼續(xù)補齊短板，那么中國AI在全球產業(yè)鏈中的位置，將不再只是“參與者”，而會逐步向“規(guī)則塑造者”靠近。

五、2026，“物理AI時代”來了

把今年CES上這些變化放在一起看，會發(fā)現(xiàn)一個很直接的趨勢：物理AI時代正在到來。

這一點，從大會內容也可見一斑。

在過去幾屆CES中，AI的核心敘事主要圍繞生成式能力、Copilot交互體驗，以及如何更快更準地產生文本、圖像、音頻等內容。到了2026年，英偉達首席執(zhí)行官黃仁勛在演講中，開宗明義地把整場CES的主線定格在“物理AI”上，這也是他本人對AI產業(yè)未來的最高戰(zhàn)略判斷。

所謂“物理AI”，并不是簡單把AI能力部署到終端設備，而是指機器能夠理解現(xiàn)實世界、做出推理，并根據(jù)感知結果執(zhí)行實際動作。換句話說，AI將變成具備“看得見、會思考、能行動”的智能體，這種智能體能夠在真實場景中完成任務，而不是僅在屏幕上輸出內容。

這次CES上圍繞物理AI的動作非常集中。

英偉達不發(fā)布傳統(tǒng)消費顯卡，卻用近兩個小時的主題演講把物理AI、Rubin平臺、自動駕駛Alpamayo系統(tǒng)和機器人推理架構串成一個整體戰(zhàn)略，用“AI大腦+物理執(zhí)行+仿真系統(tǒng)”三位一體的架構來說明未來產業(yè)方向。

Arm發(fā)布了Physical AI業(yè)務單元，明確把機器人與汽車這兩個具身智能場景提到與云端與邊緣對等的位置，并指出這是未來自動化輸出的重要引擎。

眾多大型汽車與自動駕駛系統(tǒng)也將這一理念納入路線圖。比如英偉達的Alpamayo自動駕駛平臺被定義為具備推理和解釋能力的下一代自動泊車與主動駕駛系統(tǒng)，也是物理AI在出行領域的落地樣本。

這些動作的共同特點，是產業(yè)鏈正在把AI的能力從“生成內容”遷移到“在真實世界中執(zhí)行動作”的能力，比如機器人在生產現(xiàn)場移動、自動駕駛汽車在復雜路況判定與操控、家用/工用自動化機器人完成具體任務等。

這種趨勢的背后有非常現(xiàn)實的產業(yè)邏輯。

首先，AI的基礎模型與大規(guī)模推理能力已經成熟到能夠解釋物理世界，而不是僅產生文本結果。英偉達提出的Cosmos、Alpamayo等模型和平臺就是為了讓AI能夠理解環(huán)境、做出決策并執(zhí)行動作，這種能力本質上是從虛擬智能邁向具身智能的關鍵。

其次，過去幾年企業(yè)級落地的痛點已經從能否生成內容。轉向能否執(zhí)行任務和產生業(yè)務效果，比如機器人搬運、巡檢、接待、清潔，自動駕駛里城市級運營、低速交通處理等，都需要AI在現(xiàn)實世界感知+推理+執(zhí)行這一鏈路上可靠運行。物理AI把這一鏈路視為整體，而不是切碎成單點能力。

最后也有市場驅動，企業(yè)和城市對于自動化場景的需求遠超純數(shù)字化需求。勞動力緊缺、運營成本上升、復雜環(huán)境要求更多自主系統(tǒng)來補位，這些現(xiàn)實需求促使廠商和買家共同關注能夠在物理層面執(zhí)行任務的AI系統(tǒng)，而不是僅在云端或終端執(zhí)行推理。

由此看來，物理AI，正成為下一個產業(yè)競爭的大賽道。過去的AI采購更多是圍繞云端模型或單點設備，未來，端到端物理智能系統(tǒng)會成為企業(yè)采購新標配。未來包括機器人、無人車、自動化設備在內的整體物理智能系統(tǒng)，會成為大企業(yè)新的長期采購項目。

結語：

CES 2026宣告了一個新時代的到來：AI產業(yè)正在邁入真正的“行動智能時代”。

對ToB市場而言，這將是一輪推進節(jié)奏更慢、卻確定性更高的周期。AI不會在一夜之間顛覆所有行業(yè)，但它會以更低調、更深入的方式，逐步嵌入企業(yè)的核心業(yè)務流程，以及物理世界的運行邏輯之中。誰能率先完成從“賣技術”到“賣結果”的轉變，誰就更有可能在未來十年的產業(yè)版圖中占據(jù)穩(wěn)固位置。

AI的上半場，拼的是想象力；而下半場，考驗的則是誰能把智能真正落地到現(xiàn)實世界，并且長期、穩(wěn)定地跑下去。

       原文標題 : 直擊2026 CES：節(jié)奏變化背后，全球AI正式進入“工程驗證期”