核心观点 - 人工智能正从生成文本与图像转向与真实世界交互，“物理AI”时代来临 [1] - 阿里巴巴的通义千问大模型正作为“AI时代的Android”，推动AI硬件生态在中国快速落地与量产，改变物理世界 [2][10][12] 行业趋势：物理AI的兴起与落地 - 2026年CES上，英伟达创始人宣告“物理AI时代来临”，AI正试图走出对话框，转向与真实世界交互 [1] - 行业焦点从模型参数、算力规模的竞争，转向端侧部署、延迟、功耗和成本等务实问题 [7] - AI最大的想象力被认定为改变物理世界，而不仅仅是手机屏幕 [2] - 物理世界的AI化被视为一场“谁是数字底座”的终极博弈，而非硬件的堆料比赛 [12] 市场与生态：中国成为物理AI的试验场 - 阿里云在深圳举办通义智能硬件展，汇集76个品类、200多个品牌、上千件硬件设备，展示已投入量产的AI硬件产品 [1] - 参展商包括荣耀、OPPO等头部厂商，以及来自华强北、义乌商城的中小硬件商，差异主要体现在AI生存形态而非硬件参数 [1] - 中国深圳具备极度现实的需求、极低的试错成本以及灵活的产业链，推动AI硬件生态迅速扩张，某些细分领域创新密度已超越硅谷 [11] - Hugging Face数据显示，通义千问已成为全球开发者采用率最高的开源模型，其“全面开源”策略降低了创新门槛 [8] - 硬件厂商将通义千问比喻为“AI时代的Android”，认为其解决了“谁都能做AI硬件”的问题 [7][8] 产品与应用：AI硬件渗透多元场景 - AI能力已渗透进1500多件形态迥异的实体硬件，包括AI手机、眼镜、耳机、陪伴玩具、机器人、宠物用品等 [1] - 产品聚焦碎片化刚需场景，例如：AI翻译器可一周内完成从设计到出海；接入大模型的血压手表可自动生成健康周报并给出建议 [3] - 创新产品覆盖从几块钱的智能水杯到几十万元的纯电轿车，应用场景延伸至车载、体育、工业、家庭陪伴等复杂交互领域 [7][8][9][10] - 具体案例包括：比亚迪腾势通过通义万相实现“AI壁纸”功能；零跑汽车语音助手具备秒级行程规划能力；BodyPark ATOM能像真人教练一样纠正运动姿态；Shootz Q1能实现篮球轨迹追踪和精彩剪辑 [8][9] 技术支撑：通义千问的模型与平台策略 - 通义千问推出面向AI硬件的多模态交互开发套件，通过拖拽式界面降低开发门槛，使不会写代码的硬件商也能整合语音识别、对话等多模态能力 [6] - 计费方式从按Tokens计费改为按硬件终端License计费，帮助硬件创业者控制成本，实现产品量产 [6] - 采用“端云结合”的灵活架构：小尺寸模型用于端侧毫秒级响应，复杂任务则交由云端大模型处理 [7] - 主动兼容芯片生态，其多模态套件已适配超过30款主流芯片平台，包括ARM、RISC-V和MIPS [7] - 提供深度定制化服务，例如与模组方案商合作优化AI打断的敏捷度，构筑差异化壁垒 [7]