行业趋势：AI算力需求与基础设施演进 - 芯片巨头共同指出AI时代面临数百倍的算力增长需求，以及从云到端全面的AI应用拓展空间 [1] - 英伟达CEO黄仁勋指出AI计算量正以每年10倍的速度暴增，并推出包含Vera CPU、Rubin GPU等六大核心组件的新一代架构Rubin全栈方案 [2] - AMD CEO苏姿丰指出AI大模型训练所需的浮点运算算力每年增长4倍，推理Tokens消耗数量在过去两年增长了100倍，算力正进入尧字节级（Yotta Scale）时代 [2] 芯片巨头战略与产品发布 - 英伟达发布NVIDIA Alpamayo系列开源AI模型、仿真工具及数据集，旨在推动安全可靠的推理型辅助驾驶汽车开发，并认为物理AI的“ChatGPT时刻”已到来 [2] - 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、整体解决方案等多个层面推出产品 [2] - 高通推出下一代机器人完整技术栈架构，集成硬件、软件和复合AI，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——高通跃龙 IQ10系列 [6] 端侧与边缘AI发展前景 - 高通CEO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，实现对环境与意图的实时理解，融合物理与数字世界 [3] - 安蒙预测智能可穿戴设备作为新移动终端品类，未来几年内市场规模有望达到1亿台 [3] - 安蒙认为混合AI与边缘AI的未来意义重大，掌握边缘数据并将其转化为用户服务的能力将成为AI竞赛的赢家 [3] - 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 [3] 物理AI与机器人商业化进展 - CES 2026上，“物理AI”的成熟度被众多厂商强调，中国厂商展示的机器人能力相比去年明显更加丰富和流利 [4] - 人形机器人正逐步走出概念阶段迈向商业化落地，在运动控制、平衡能力和操作精度方面取得实质性进展，并已实现数千台产品的量产与商业场景部署 [6] - 机器人应用场景落地路径清晰，尤其是在制造业、零售业及仓储物流三大领域潜力巨大 [6] - 行业观点认为物理AI的发展速度可能被低估，过去十多年积累的技术创新正在加速跨领域融合，为更多场景应用创造条件 [7] 中国厂商的全球角色进阶 - 中国厂商在CES上扮演越来越重要的角色，其展出的AI硬件和机器人引发高度关注，现场展台“水泄不通” [1] - 中国企业凭借供应链与研发能力的长期沉淀，已升级为全球科技创新的关键力量 [1] - 中国供应链在电机、驱动器、传感器等底层核心部件上有很强的降本能力，推动产品迭代速度达到约半年到一年一代，远超欧洲公司的2-3年迭代周期 [8] - 中国机器人公司的量产周期大约1年左右，而欧洲可能需要3-5年 [8] - 中国产业链的高效率使公司能以“月”为单位快速迭代产品，实现技术突破和成本优化 [9] - 当前中国机器人出海是带着更好的技术和方案走出去，体现了从“中国制造”到“中国创造”的转变 [9] 具体公司动态与产品展示 - 宇树科技在现场展示的G1机器人动作灵活流利，观赛人员围了里三层外三层 [1] - 众擎机器人首次展出全尺寸通用人形机器人T800，其明星产品PM01展示了多个高难度动作 [4] - 傲鲨智能（外骨骼机器人代表）在CES的展台面积成倍扩大，现场体验排队时间长达1-2小时，海外市场（如美国、欧洲、南美）询问购买意愿强烈且消费决策周期更短 [5] - 傲鲨智能公司80%的研发人员在中国推进研发生产，在海外则协同本土团队进行本地化服务 [8] - 基于Arm计算平台运行的NVIDIA Jetson Thor等平台，展示了仿真系统向可部署解决方案的演进 [6]