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CES 2026开幕即高潮!“物理AI”掀起落地潮

    

2026年国际消费电子展(CES)于1月6日在拉斯维加斯正式开幕,科技圈迎来开年首场技术盛宴。本届展会以“AI落地”为核心主线,英伟达、AMD、波士顿动力等巨头集中亮相,从新一代算力架构到各类智能终端新品密集发布,“又怪又强”的产品潮将AI从概念推向现实场景。其中,英伟达CEO黄仁勋提前发布的Vera Rubin算力架构及量产计划尤为引人瞩目,叠加自动驾驶、智能机器人等场景的突破,“物理AI”成为全场热议焦点。

一、展会核心亮点:AI落地成主线,“物理AI”重塑产业认知

CES 2026的开幕彻底点燃了科技产业的新年热情,与往年侧重概念展示不同,本届展会的核心特征是“AI落地加速”,各类融合AI技术的硬件产品集中爆发,“物理AI”概念的兴起更重塑了市场对AI产业发展方向的认知。

1. 核心趋势:从“生成式AI”到“物理AI”,技术落地聚焦现实场景

“物理AI”成为本届CES的关键词,被业界视为AI产业发展的新方向。按照英伟达的定义,“物理AI”是让摄像头、机器人、自动驾驶汽车等自主系统在物理世界中完成感知、理解、推理,并执行复杂动作的技术形态,核心是让AI具备“看、想、动”的综合能力。这一趋势在展会现场得到充分印证:从会陪伴宠物的AI机器人,到能精准折叠衣物、整理杂物的家庭助手,再到可完成咖啡拉花的服务机器人,AI已不再局限于数字交互,而是深度融入日常生活场景。此外,Uber展示的L4级自动驾驶最新方案、波士顿动力的轮足机器人复杂环境作业演示,进一步凸显了“物理AI”在出行、工业等领域的落地潜力。

2. 巨头动作:算力与终端齐发力,新品密集落地

科技巨头的集中发力成为展会高潮。英伟达CEO黄仁勋提前揭晓新一代Vera Rubin AI超级计算平台,该平台采用六芯片协同设计,FP4推理算力较前代提升5倍,实现全液冷覆盖与无缆化设计,已宣布进入量产阶段,将为“物理AI”落地提供核心算力支撑。AMD同步发布新一代MI455X AI芯片,提出四年AI性能提升1000倍的目标,并推出支持Windows Copilot+生态的Ryzen AI 400系列处理器,发力AI PC赛道。此外,乐高推出的AI编程教育机器人、海信的智能陪伴机器人Beta等产品,也从不同维度展现了AI在消费端的落地成果,形成“算力+终端”的全方位突破格局。

二、核心驱动:算力架构革新与场景需求爆发的双轮共振

本届CES展现的AI落地热潮,并非偶然而是产业发展的必然结果。算力基础设施的革命性升级,与下游多元化场景需求的集中爆发形成共振,共同推动AI从概念走向规模化应用。

1. 算力基石:Vera Rubin量产,重构AI基础设施

英伟达Vera Rubin算力架构的量产,被视为AI算力进入“系统级效率”新纪元的标志。该平台集成Rubin GPU、Vera CPU、NVLink 6交换机等六类芯片,通过3.6TB/s的高速带宽实现无阻塞通信,单机架算力达8 EFLOPS,同时采用液冷板+浸没式冷却方案,PUE低至1.05,较传统风冷效率提升50%。这种“电-热-算”一体化的优化设计,不仅解决了高算力场景下的功耗与散热难题,更将生成token的成本降低至上一代的十分之一,为“物理AI”所需的实时感知、高速推理提供了可行性。机构测算,Vera Rubin的量产将带动PCB、覆铜板、液冷散热等全产业链环节的需求爆发。

2. 场景牵引:消费与工业齐发力,需求支撑明确

下游场景的多元化需求,为AI落地提供了核心牵引。在消费端,AI PC已成为行业标配,搭载新一代AI处理器的设备可本地运行大模型,实现视障辅助、户外运动记录等精准场景服务;智能家居领域,具备自主决策能力的机器人助手,解决了家庭清洁、杂物整理等实际痛点,市场接受度快速提升。在工业与公共领域,基于“物理AI”的城市运营沙盘、设施巡检机器人等方案,展现了向“自动、自治、自运营”演进的未来城市雏形;自动驾驶领域,英伟达DRIVE Hyperion平台已被全球多家车企采用,AI定义驾驶功能预计今年在美国落地,打开海量应用空间。

三、产业影响

CES 2026传递的产业信号清晰表明,AI产业已进入“算力升级+场景落地”的关键阶段,这一趋势将重塑科技产业格局,为相关产业链带来长期投资机遇。机构建议聚焦核心环节,把握两条主线的投资机会。

“物理AI”的落地浪潮将重构科技产业链分工。一方面,算力基础设施的竞争从单一芯片性能比拼,转向“系统级协同效率”的较量,具备高端材料、精密制造、节能技术等能力的企业将获得竞争优势;另一方面,终端设备企业的核心竞争力,从硬件参数转向AI算法与场景适配能力,具备“硬件+软件+服务”一体化能力的企业将脱颖而出。同时,开源模型的快速扩散也将加速技术迭代,尽管开源模型能力较前沿模型滞后约半年,但每六个月逼近一次,下载与使用量呈爆发式增长,进一步降低了AI落地的门槛。


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