公司动态与产品发布 - 2025年1月5日，AMD推出了面向边缘AI应用的全新x86芯片系列，名为Ryzen AI Embedded，包括P100和X100系列处理器 [1] - 新产品系列主要目标市场为汽车、工业自动化、医疗保健以及人形机器人等物理AI系统 [2] - 该系列芯片的突出特点是将高性能CPU、GPU和NPU集成于单一芯片，具体包含Zen 5 CPU核心、RDNA 3.5 GPU和XDNA 2 NPU，专为空间和功耗受限的环境设计 [2] 市场观点与评级 - 华尔街对AMD保持看涨观点，Jefferies的分析师Blayne Curtis于1月4日重申对该股的“买入”评级 [3] - Truist Financial的分析师William Stein于12月19日重申“买入”评级，并给出277美元的目标价 [3] 公司业务概况 - AMD是一家全球半导体公司，产品包括GPU、微处理器和高性能计算解决方案 [4] - 公司服务于多个高增长行业，如游戏、数据中心和人工智能 [4]

英特尔技术分析 - 英特尔在盘前交易中可能出现小幅回调 因其在周五经历了10%的大幅上涨 [1] - 市场可能继续呈现逢低买入的行为 此次伴随相当强劲成交量的突破表明市场关注度很高 [1] - 股价在42美元附近可能提供交易机会 但市场目前过于强劲 不适合做空 [2] - 预计股价将延续锯齿状但整体向上的积极趋势 并可能进一步走高 [2] 超微半导体技术分析 - 超微半导体股价也略显疲软 但正位于200美元这一重要的结构性与心理支撑位上方 [3] - 预计该公司股价可能比同行更快地实现趋势反转 并可能产生一定的连锁效应 [3] - 如果股价从此处下跌 200日指数移动平均线181.81美元水平可能成为吸引买家的区域 [4] - 该股同样没有值得做空的信号 需要耐心等待其重新确立上行轨迹 [4]

核心观点 - AMD在AI加速器领域已迎头赶上，成为英伟达的有力竞争者，其数据中心业务正蓬勃发展，未来增长潜力巨大，特别是在2026年新一代MI400芯片推出后 [1][2][14] 竞争格局与产品管线 - AMD的竞争格局正在改善，已成为英伟达在AI加速器市场的有力竞争者 [1] - AMD产品管线丰富，计划在2026年推出针对大规模AI训练和推理优化的Instinct MI400系列加速器（如MI455X） [1] - MI300X加速器自2023年12月推出以来，已成为公司历史上增长最快的产品 [4] - 即将推出的MI400X系列是下一代芯片产品线，将与英伟达Blackwell GPU正面竞争，特别是在AI推理领域 [6] 数据中心业务表现 - AMD数据中心业务在2025年第三季度创下历史纪录，总净营收达43亿美元，环比增长34% [4] - 该业务的营业利润在2025年第三季度飙升至11亿美元，同比增长793% [4] - 随着MI400芯片在2026年推向市场，这种增长势头极有可能持续 [4] 市场机遇与行业展望 - 超大规模数据中心正越来越多地从AI训练过渡到低延迟推理，AMD面向推理的AI芯片将受益于此趋势 [6] - 根据IDC预测，约95%的AI服务器基础设施支出将流向加速计算领域 [6] - IDC预计，直到2029年，该领域将实现42%的复合年增长率（CAGR），为AMD等竞争者提供了高增长环境 [6] 财务表现与预期 - 2025年第三季度，AMD的GAAP营业利润同比增长75%，达到13亿美元 [7] - 按当前扩张速度，公司有望在2026年全年实现65亿至75亿美元的营业利润 [7] - 预计AMD 2026年的净营收增长率为31%，而英伟达为50% [9] - 市场给予AMD估值溢价，其预期市盈率为34.1倍，而英伟达为24.8倍，溢价38% [9] 增长驱动与公允价值 - 与OpenAI建立合作伙伴关系后，市场重置了对AMD增长潜力的预期，推动股价上涨 [9] - 分析师认为，基于IDC对加速计算的展望，AMD 35倍的预期市盈率（对应每股227美元的公允价值估算）是现实的 [10] - 如果MI400芯片的销量能像MI300一样快速增长，未来的公允价值估算可能会显著更高 [10] - 强劲的MI400销量有助于AMD缩小与英伟达之间的性能差距 [10] 未来前景 - AMD在2024年和2025年投资于新芯片设计并升级了AI加速器产品组合，为从数据中心AI繁荣中获利做好准备 [14] - 随着市场倾向于推理优化的芯片设计，AMD注定将实现可观的净营收和营业利润增长 [14] - 加速计算需求在2026年没有减弱迹象，超大规模数据中心市场将继续为AMD带来巨大收入 [14] - 市场开始认识到，GPU/加速器市场的下一个增长故事可能来自AMD [15]

文章核心观点 CES 2026展会显示，人工智能（AI）创新已成为消费电子行业的核心驱动力，并全面渗透至穿戴/IoT、智能汽车、机器人、PC/手机等多个终端领域，推动硬件升级与生态融合，行业正进入AI端侧加速创新的新阶段 [2][4][5][6] 穿戴/IoT领域 - **智能眼镜**：成为展会重要看点，参展企业超50家，中国大陆企业是主力，产品升级方向包括外观美化、轻量化、全天佩戴、多模态交互和多芯方案，同时涌现出聚焦运动、解决视听障碍等细分领域的新品 [2][10] - **耳机**：创新重点从单一音频性能转向“音质+AI+多模态”综合能力演进，AI能力深度嵌入，部分产品开始集成摄像头、环境感知与多麦克风阵列，向实时感知与智能助理入口转型 [2][13] - **新型IoT设备**：智能影像设备、3D打印机、NAS（网络附加存储）等品类关注度提升，AI家居、AI录音卡、AI显示器等创意新品推出，设备整体呈现智能化、工具化与场景落地加速的特征 [2][16][18] 汽车领域 - **芯片与平台**：英伟达发布Alpamayo系列开源AI模型（基于100亿参数架构），旨在加速L4级自动驾驶商业化落地；高通与谷歌深化合作，并与零跑汽车打造了全球首款基于双骁龙8797的中央域控制器平台 [3][19][22] - **车企智能化**：吉利发布全域AI 2.0系统，其核心WAM世界行为模型具备1-2周快速迭代的自我进化能力；长城汽车展示VLA辅助驾驶系统；奔驰、捷豹路虎、Lucid等海外车企宣布将部署英伟达Alpamayo模型 [3][24][25][26] - **供应链创新**：禾赛科技激光雷达ATX焕新版在手订单超400万台，计划2026年4月量产；其机器人激光雷达JT系列交付量已突破20万台；速腾聚创发布了全球首款3D安全激光雷达等多款新品 [31][33] 机器人领域 - **产品趋势**：呈现从智能家务服务向类人协作推进的趋势，家庭服务机器人（如扫地机）功能升级，并扩展到窗户清洁、草坪修剪等多场景；人形机器人是焦点，多家企业展示具备复杂动作与交互能力的产品 [3][34] - **产业链参与**：国内电子产业链公司参展力度提升，长盈精密、兆威机电、领益智造、奥比中光、速腾聚创、蓝思科技等展示了机器人关键零组件及整机制造能力，例如兆威机电首发B20灵巧手，整手重量600g，具备20个主动自由度 [3][34][35] PC/手机领域 - **品牌企业**：联想作为首家在CES发表主题演讲的中国科技企业，推出跨PC、手机、平板、可穿戴的个人“超级智能体”Lenovo Qira，并与英伟达推出“联想人工智能云超级工厂”合作计划 [4][36] - **芯片企业**：海外龙头迭代端侧芯片以提升AI体验，英特尔、高通、AMD均发布了新一代PC芯片，支持Copilot+ PC；联发科发布了面向AI应用时代的Wi-Fi 8芯片系列 [4][39] 行业投资前景 - **整体趋势**：尽管面临存储涨价等逆风，但AI终端经历过去2年硬件升级与软件生态初步搭建后，正走向成熟，2026-2027年AI端侧加速创新趋势明确，全球科技巨头均在抓紧布局AI终端入口 [5][6] - **细分赛道**：AI手机是AI Agent的理想载体，2026年上半年苹果AIOS升级是关键看点；AI耳机、眼镜、家居机器人等新形态终端将持续创新；人形机器人产业链处于0-1阶段；高阶智能驾驶预计在2026年迈入商业化应用新阶段 [7][8][9]

全球记忆体市场供需格局 - 人工智能基础设施建设进入白热化阶段，导致全球记忆体市场正经历一场前所未有的供应短缺周期 [1] - 尽管PC与智能手机制造商面临供应不足，但美光、三星及SK海力士等主要记忆体制造商罕见地保持极度克制，拒绝迅速提高产能 [1] - 摩根士丹利分析师将此现象描述为记忆体产业中世代级的供需失衡 [1] 需求驱动因素与增长预测 - 需求主要由全球科技大厂的资本支出驱动，亚马逊、Google、微软及Meta在2025年的合并资本支出高达4070亿美元，预计2026年将进一步攀升至5230亿美元 [2] - Bernstein分析师预计，未来四年NAND Flash快闪记忆体与HDD传统硬碟的总出货量年成长率将达到19%，远高于过去十年的平均水准14% [2] - 辉达与AMD加快了产品更新周期至每年一次，以辉达Rubin GPU为例，其记忆体频宽几乎是2025年Blackwell芯片的三倍，导致每台AI伺服器对DRAM的需求量以倍数成长 [2] 行业财务与市场表现 - 供应吃紧使记忆体厂商财报表现亮眼，美光上个月创下了单季销售额与营业利润的历史新高 [2] - 三星表示其第四季营业利益预计将较2024年同期成长三倍 [2] - 2025年，记忆体类股成为标普500指数中表现最出色的族群，美光、希捷与威腾电子的股价均翻了一倍以上 [3] - 从威腾电子分拆出来的Sandisk股价飙升了十倍，SK海力士股价在短短三个月内上涨了88% [3] 产能扩张的克制与历史教训 - 记忆体业者此次对扩产表现得极为谨慎，源于对过去剧烈价格波动导致亏损的深刻记忆 [3] - 2023年，由于产能过剩导致价格暴跌，美光、威腾电子、希捷及SK海力士全数陷入年度营业亏损 [3] - 目前仅希捷计划微幅增加资本支出，但也仅是维持在收入的4%左右 [3] 长期供应协议与价格展望 - Sandisk执行长公开呼吁，需求端应考虑签署超过三个月的长期供应协议，以提供长期经济保障，支持半导体设施建设 [4] - 分析师普遍认为，记忆体芯片与硬碟价格在2026年仍将维持高档 [4] - 如果需求保持强劲，此轮上升周期可能会持续多年 [4]

报告行业投资评级 - 强于大市 [1] 报告的核心观点 - NVIDIA宣布Rubin平台全面量产，其训练性能是前代Blackwell的3.5倍，推理性能提升至5倍，标志着AI芯片领域的关键技术突破 [2][22] - AMD在CES 2026宣布数据中心芯片成功迈入2nm工艺时代，新一代AI加速器Instinct MI455单颗芯片晶体管数量达3200亿颗 [2][23][24] - 高算力GPU、CPU和高速连接芯片仍然是未来AI平台的发展方向，建议关注国产高算力GPU、CPU和连接芯片的投资机会 [2] 本周市场回顾 - **SW电子行业指数表现**：本周（2026/1/5-1/11）SW电子行业指数上涨7.74%，在31个SW一级行业中排名第7位，同期沪深300指数上涨2.79% [2][5] - **SW一级行业涨跌**：涨幅前五的行业分别为综合（+14.55%）、国防军工（+13.63%）、传媒（+13.10%）、有色金属（+8.56%）、计算机（+8.49%）；涨幅后五的行业为银行（-1.90%）、交通运输（+0.23%）、石油石化（+0.29%）、农林牧渔（+0.98%）、通信（+1.66%）[2][5] - **SW电子三级行业表现**：涨幅前三的细分行业为电子化学品Ⅲ（+15.95%）、半导体材料（+15.90%）、半导体设备（+15.73%）；涨幅后三的细分行业为品牌消费电子（+0.69%）、印制电路板（+1.40%）、消费电子零部件及组装（+3.59%）[2][9] - **SW电子个股表现**：涨幅前五的个股为臻镭科技（+48.18%）、珂玛科技（+42.68%）、可川科技（+41.14%）、普冉股份（+39.75%）、和林微纳（+39.39%）；跌幅前五的个股为得润电子（-15.88%）、思泉新材（-9.74%）、安克创新（-7.16%）、睿能科技（-6.87%）、统联精密（-6.54%）[2][12] - **其他科技市场表现**： - 费城半导体指数（SOX）本周上涨3.68% [17] - 恒生科技指数本周下跌0.86% [17] - 中国台湾电子指数中，半导体板块上涨5.49%，电子板块上涨3.87%，电脑及周边设备板块下跌2.51% [18] 全球产业动态 - **NVIDIA Rubin平台量产**：2026年1月6日，NVIDIA宣布Rubin计算架构平台进入全面量产阶段，该平台由Vera CPU和Rubin GPU等六款新型芯片组成，新一代Vera CPU配备88个核心，专为高效能AI推理设计 [2][22] - **AMD推出2nm AI芯片**：2026年1月6日，AMD宣布其最新数据中心芯片迈入2nm时代，基于“共同设计”的Helios平台，新一代EPYC服务器CPU（代号Venice）基于Zen 6架构，单颗处理器最高可整合256个核心 [2][23][24] - **字节跳动AI眼镜规划**：字节跳动旗下豆包智能眼镜第一代产品总规划数量约为10万台，采用高通AR1芯片 [25] - **xAI完成巨额融资**：埃隆·马斯克旗下人工智能公司xAI于2026年1月6日宣布完成200亿美元首轮融资，资金将用于加速计算基础设施扩展，构建全球最大GPU集群 [2][26] - **天数智芯成功上市**：国产通用GPU公司天数智芯于2026年1月6日在港股成功上市，发行价144.60港元，首日收盘上涨8.39%，市值达398.77亿港元，截至2025年上半年共交付5.2万片GPU [27][28]

公司动态与市场观点 - 吉姆·克莱默在讨论英伟达时也提及了AMD 公司是人工智能芯片的供应商之一 其产品被称为加速器 [2] - 罗森布拉特公司指出 服务器出货量数据证实了AMD 到2030年服务器CPU总可寻址市场估计为600亿美元 [2] - 信托公司于同月将AMD 的目标股价从279美元下调至277美元 但维持买入评级 理由是公司可能因电力等限制影响人工智能建设而面临一些短期阻力 [2] - 吉姆·克莱默赞赏公司的M系列产品 并认为市场观察人士忽视了其首席执行官苏姿丰关于产品性能的断言 [2] - 吉姆·克莱默表示 AMD 拥有性能出色的人工智能芯片 例如MI 500系列 但他不看好其个人电脑业务 原因是内存不足且破坏了定价结构 [3] 行业讨论 - 吉姆·克莱默在讨论中提及了内存芯片行业 [2]

公司背景与行业分析 - 英特尔是一家专注于为全球个人电脑和数据中心市场设计和制造微处理器的领先数字芯片制造商 该公司是x86微处理器架构的先驱 并在PC和服务器终端市场的中央处理器领域保持市场份额领先地位 公司正寻求重振其芯片制造业务（英特尔代工） 同时在其英特尔产品业务部门内开发领先产品 [2] - 本文对英特尔与其在半导体及半导体设备行业的主要竞争对手进行了全面的行业比较 通过分析重要财务指标、市场地位和增长前景 旨在为投资者提供有价值的见解 [1] 关键财务指标对比 - 英特尔的市盈率高达685.17 是行业平均值71.31的9.61倍 表明其股票估值存在溢价 [5] - 英特尔的市净率为1.84 比行业平均值9.73低0.19倍 表明基于账面价值 其股票可能被低估 [5] - 英特尔的市销率为3.39 是行业平均值12.75的0.27倍 表明基于销售表现 其股票可能被低估 [5] - 英特尔的净资产收益率为3.98% 比行业平均值5.67%低1.69个百分点 表明其在利用股权创造利润方面可能存在效率不足 [5] - 英特尔的息税折旧摊销前利润为78.5亿美元 是行业平均值393.2亿美元的0.2倍 这可能表明其盈利能力较低或面临财务挑战 [5] - 英特尔的毛利润为52.2亿美元 是行业平均值342.7亿美元的0.15倍 这可能表明其在扣除生产成本后的收入较低 [5] - 英特尔的收入增长率仅为2.78% 与行业平均增长率34.59%相比大幅下降 表明其面临充满挑战的销售环境 [5] 债务与财务健康度 - 在与其前四大同行比较时 英特尔的债务权益比为0.44 处于更有利的财务地位 [9] - 较低的债务权益比表明公司对债务融资的依赖较少 保持了更佳的债务与股权平衡 这可能会被投资者视为积极信号 [9] 综合评估结论 - 在半导体及半导体设备行业中 英特尔的市盈率高于同行 表明可能存在高估 而其市净率和市销率较低 表明相对于行业竞争对手估值偏低 在净资产收益率、息税折旧摊销前利润、毛利润和收入增长方面 英特尔均落后于同行 表明其在该行业内的财务表现和增长前景较弱 [10]

报告行业投资评级 - 该报告为AMD公司技术宣讲材料，未提供对行业的投资评级 [3][37][41] 报告的核心观点 - 多传感器融合是自动驾驶技术发展的必然趋势，但其在安全性、复杂性和效率方面面临挑战 [17][19] - 现场可编程门阵列（FPGA）在应对多传感器融合挑战方面具备显著技术优势，包括高吞吐与带宽、低延迟、支持多种数据融合类型以及高安全可靠性 [20][38] 多传感器融合的定义、优势、挑战 - **定义**：多传感器融合是域控制器的一部分，指将雷达、激光雷达和摄像头等多种传感器的输入汇集，形成车辆周围环境的单一、更精确的模型，以支持更智能的车辆行动 [13] - **优势**：可提高安全性（通过传感器冗余）、提高结果模型的准确性和决策速度、提高系统完整性与数据质量、增加视野覆盖面积 [16] - **必然性**：不同传感器（激光雷达、摄像头、雷达）在各项性能指标上各有优劣，融合是必然趋势 [17][18] - **挑战**： - **安全挑战**：需要低延迟处理与准确反应；需要冗余设计以应对数据链路失效 [19] - **复杂性挑战**：需解决多传感器在IO、传输协议、数据格式、时钟等方面的多样性；需解决多处理器在算力、热量、任务调度、互连等方面的问题 [19] - **效率挑战**：需要高带宽以应对海量数据输入输出；需要灵活性以支持采用机器学习/人工智能技术的多种融合类型 [19] 历史事件分析（L2+/L2++级别自动驾驶事故） - **案例1（双传感器失效）**：车速110km/h，静态大型卡车。雷达过滤了静态物体信号；摄像头因白色车身反光致盲，未能检测物体 [10] - **案例2（摄像头未及时检测）**：车速100km/h，施工区域。自动紧急制动系统工作范围限8-85km/h；摄像头训练数据集对静态障碍物不足；雷达过滤了静态物体信号 [10] - **案例3（融合策略失败）**：车速120km/h。雷达检测到卡车但车速超出AEB范围未接管；摄像头未检测到特殊形状卡车；融合策略以摄像头为主、雷达为辅，但雷达未能修正摄像头的错误检测 [10] FPGA应对多传感器融合的技术优势 - **高吞吐、多种类协议与带宽优势**：支持不同的IO类型，提供广泛的速度和电压范围，可配置接口以连接内存或传感器 [22][23] - **具体带宽计算示例**： - 每个DDR内存控制器最大带宽为34.1GB/s（LPDDR4 4266） [26] - 每个片上网络通道为独立的发送和接收接口，带宽为34.56GB/s [26] - 细水平NoC有2个通道，垂直NoC每列有2个通道，厚水平NoC有4个通道 [25][26] - **低延迟优势**：通过高效的自定义指令、片上内存、丰富IO及灵活性实现 [27] - 更高的并行性（数据并行、任务并行、超标量执行）可实现低延迟 [28] - **支持多种类数据融合的优势**：FPGA的灵活性可支持快速演变的机器学习融合算法及不同类型的融合方法 [29] - **高层次融合（目标级）**：复杂度低，计算和通信资源需求少，但置信度较低，可能影响精度 [30] - **低层次融合（原始数据）**：信息充分、更准确、信噪比低、可降低延迟，但需要大量内存和通信带宽，需精确校准 [30] - **中层次融合（特征级）**：生成信息量小，计算负载低于低层次融合，特征向量强大，精度高于高层次融合，但需要大量训练集寻找显著特征集 [30] - 原始数据融合因性能优异而日益流行，但需要更多内存和带宽，这正是FPGA并行数据处理能力所能解决的 [30] - **冗余安全与可靠性**：支持功能安全标准ISO26262 ASIL-D等级；零召回率，故障率低于12 FIT；符合ISO9001和IATF16949质量标准 [34] 基于FPGA的硬件方案示例 - 基于7nm Versal器件的演示示例展示了灵活、可扩展的传感器集成和接口能力，可集成任何传感器和数据类型 [35] - 方案具备细粒度并行处理、数据聚合和传感器融合功能，集成多种处理引擎（标量引擎、自适应引擎、智能引擎、AI引擎、DSP引擎）和接口（原生MIPI PHY、PCIe、DDR/LPDDR4），并通过可编程片上网络连接 [36]

文章核心观点 CES 2026将集中体现高性能计算、软件定义汽车以及嵌入式AI的持续普及，展会核心将由NVIDIA、AMD和高通等硅谷巨头主导，展示AI优先的计算模式在各领域的应用与升级[4][5] 硅谷巨头：AI计算核心 - **NVIDIA**：将CES视为集中展示AI实力的舞台，CEO黄仁勋主题演讲将涵盖数据中心加速器、AI PC、基于Arm的客户端芯片以及汽车与机器人平台，现场演示将聚焦生成式AI创作、轻薄RTX笔记本及边缘计算，使Blackwell级技术应用于云端之外[6] - **AMD**：CEO苏姿丰主题演讲旨在将公司定位为从云端到边缘再到PC的AI解决方案引领者，在游戏领域优化现有Radeon产品线并推广其AI驱动的FSR/Redstone帧生成技术，整体策略为稳健的渐进式演进，注重AI与游戏性能优化及能效[7] - **Qualcomm**：旨在巩固其在AI密集型移动平台和Arm架构PC领域的核心地位，并彰显汽车领域影响力，移动端重点展示搭载升级AI引擎和Hexagon NPU的Snapdragon 8 Elite Gen 5，PC端重点展示Snapdragon X2 Elite系列笔记本，强调全天续航、成熟的Windows on Arm系统及NPU驱动的本地AI功能[8] 汽车技术：未来出行关键战役 - **软件定义汽车成为成本关键平台**：CES 2026将展示传统车企与供应商如何实现大规模、快速且盈利的转型，重点转向使SDV更实惠且可扩展，一级供应商将展示模块化E/E架构以缩短开发周期，“左移测试”能力通过数字孪生实现软件虚拟测试，售后变现挑战将通过基于AI的个性化订阅服务应对[10][11][13] - **直面中国车企竞争**：比亚迪、吉利及小米、小鹏等新兴企业凭借国家支持与垂直整合，主导本土市场并加速海外扩张，其成功关键在于提供快速迭代的卓越数字化体验，西方车企需展示其高度集成、AI驱动的智能驾驶舱系统以弥合软件差距，并通过战略合作构建模块化平台以匹配中国效率[11][13] - **AI驱动的高级与自动驾驶系统**：ADAS和自动驾驶的演进完全依赖于计算能力与软件复杂性，CES将展示SoC厂商的最新芯片及软件公司的L4级解决方案，重点在于规模化，先进传感器融合与机器学习模型将成为展示重点，4D成像雷达与自适应激光雷达等技术将用于提升复杂环境下的系统安全性[12][13] 客户端计算：AI PC规模化 - **AI PC进入规模化阶段**：CES 2026将见证AI PC从早期采用迈向规模化应用，商用、消费级及创作者领域将出现更成熟的产品组合，宣传重点转向实际生产力提升、本地推理可靠性及软件生态系统就绪性，NPU将成为标准平台组件[15] - **x86与Arm架构竞争加剧**：讨论焦点从“能否抗衡”转向“各自优势”，基于Arm的PC着力于电池续航、散热、常驻AI及轻薄设计，而x86平台则突出性能扩展性、兼容性及企业生态，品牌演示将聚焦每瓦性能与实际续航能力[16] - **第二代AI PC平台特征**：具备更高的NPU TOPS性能，实现更优的CPU-GPU-NPU工作负载协同调度，更侧重于商用AI PC、安全应用及规模化部署，内存配置持续面临压力影响价格分层，无风扇设计及无缝贯穿操作系统、芯片和应用的AI体验成为趋势[20][21] 消费科技与健康可穿戴 - **智能眼镜与XR**：不带透视显示的智能眼镜已超越XR设备成为市场焦点，CES将成为XR显示技术展示平台，如Swave Photonics将展示基于低成本CMOS工艺的动态彩色全息XR显示屏，解决方案提供商致力于解决智能眼镜在热量、重量和用户界面方面的挑战[17] - **健康科技与新型传感器**：智能可穿戴设备将融入新型传感器实现新应用场景，例如集成于耳塞的入耳式脑电波传感器可提供实时脑波监测，应用涵盖神经学、心理健康及脑机接口，此外，可与手机配对的激素检测仪、通过30秒自拍预测健康风险的长寿镜以及增强人类运动能力的外骨骼装置也将亮相[19][22] 显示技术趋势 - **OLED技术普及与演进**：OLED技术在笔记本、显示器和高端平板中的应用将持续扩大，尤其在游戏和创作者领域增长强劲，高刷新率OLED显示器（240Hz–500Hz+）成为焦点，叠层OLED技术和新型补偿算法在亮度、能效和烧屏控制方面有显著提升[23] - **MiniLED定位转向**：MiniLED技术将逐渐定位为成本优化的高端方案，背光将实现更薄化、分区数量增加及局部调光算法改进，尤其在大尺寸笔记本和游戏本领域，因OLED产品平均售价仍难突破[23] - **其他显示趋势**：包括为电竞打造的超高刷新率OLED显示器（360Hz-500Hz+）、具备更高亮度和更长寿命的串联及改进型WOLED/QD-OLED面板、作为AI笔记本和掌机核心卖点的卓越能效，以及折叠屏、可卷曲等概念设计，更多触控、手写笔和混合使用场景演示将模糊平板与笔记本界限[26]