文章核心观点 - 原生AI硬件正进入加速落地阶段，物理AI的成熟度被强调，中国厂商凭借供应链与研发能力成为全球科技创新的关键力量 [1] - AI大模型发展由底层算力基础设施快速演进支撑，芯片巨头强调算力需求呈指数级增长并推出新一代架构与全栈方案 [2] - 端侧AI与边缘AI前景广阔，智能可穿戴设备等新型个人AI设备被视为全新终端品类，预计未来几年规模有望达1亿台 [5][6] - 机器人作为物理AI的代表正从概念走向商业化落地，在制造业、零售、仓储物流及家庭陪伴等场景的应用路径日益清晰 [7][8][9] - 中国厂商在全球AI生态中角色进阶，其供应链的高效与快速迭代能力（如半年到一年一代）成为核心竞争力，推动“中国创造”出海 [12][13] 算力基础设施演进 - 英伟达创始人黄仁勋指出物理AI的“ChatGPT时刻”已到来，机器能理解真实世界并行动，无人驾驶出租车将最早受益 [2] - 面对AI计算量每年10倍的暴增，英伟达推出包含Vera CPU、Rubin GPU等六大核心组件的新一代架构Rubin全栈方案 [2] - AMD董事长苏姿丰指出算力正进入尧字节级浮点运算时代，AI大模型训练算力每年增长4倍，推理Tokens消耗过去两年增长100倍 [2][3] - AMD为应对Yotta规模基础设施需求，从计算芯片、开放式机架架构到整体解决方案层面推出多款产品 [3] - Open AI联合创始人多次向AMD表示需要更多算力资源，凸显行业对算力的迫切需求 [4] 端侧与边缘AI发展 - 高通总裁安蒙强调下一代个人AI设备将依托端侧AI、情境感知和用户数据，实时理解用户环境与意图，融合物理与数字世界 [5] - 智能可穿戴设备被视为与手机并存的全新移动终端品类，预计未来几年内该品类规模有望达到1亿台 [5] - 骁龙芯片具备在小型可穿戴设备上运行数十亿参数模型的能力，兼顾算力与能效 [5] - 边缘数据的价值至关重要，能提供用户专属的实时情境信息，掌握边缘数据并将其转化为服务的能力将成为AI竞赛的赢家 [6] 物理AI与机器人商业化 - CES 2026上“物理AI”成熟度受关注，中国厂商展示的机器人能力明显丰富，动作展示流利，从实验室产品逐渐走入生活 [1][7] - 宇树科技G1机器人现场表演拳击赛吸引大量围观，众擎机器人T800及PM01展示高难度动作，机器人本体能力成熟并走向量产 [1][8] - 机器人应用正分阶段落地，目前多在文娱场景，预计2026年底有望进入家庭，承担简单陪伴、教学等任务 [8] - 外骨骼机器人厂商傲鲨智能在CES展台面积成倍扩大，体验者排队1-2小时，欧美等市场因老龄化及人力成本增加需求旺盛 [8][9] - Arm指出人形机器人正迈向商业化落地，如Agility Robotics、智元AGIBOT等公司已在运动控制、平衡能力和操作精度取得进展，实现数千台量产与商业部署 [9] - 高通推出集成硬件、软件和复合AI的下一代机器人完整技术栈架构，并发布面向工业级自主移动机器人和全尺寸人形机器人的高性能处理器跃龙 IQ10系列 [9] - 行业过去十年在物理AI领域持续投入，旨在解决真实世界问题，现已具备将硬件、传感器及环境感知整合进可规模化体系的条件 [10] - 物理AI发展速度可能被低估，其具备高度“民主化”潜力，过去十多年多产业的技术创新正加速跨领域融合，为更多场景应用创造条件 [11] 中国厂商的全球角色与生态 - 中国厂商在CES上扮演越来越重要角色，AI眼镜、各形态机器人等展台备受关注，显示中国从“世界工厂”升级为全球科技创新关键力量 [1] - 中国供应链在电机、驱动器、传感器等底层核心部件有很强降本能力，推动机器人产业迭代速度达半年到一年一代，远超欧洲公司的2-3年 [12] - 中国公司量产周期约1年，欧洲可能需要3~5年，供应链高效使中国公司能快速迭代产品，以“月”为单位持续进化实现技术突破和成本优化 [12][13] - 中国厂商研发能力积累深厚，如傲鲨智能80%研发人员在中国推进研发生产，在海外协同本土团队进行本地化服务 [12] - 当前中国机器人出海是带着更好技术方案的“中国创造”，而非简单制造和价格竞争 [13]