CES上的“物理AI”拐点:Robotaxi走向规模化,人形机器人供应链悄然形成

核心观点 - 2026年被视为AI大规模进军物理世界的开端,自动驾驶汽车将从测试验证过渡到规模化,人形机器人将从实验室实验转向小规模部署 [1] - 行业焦点正从技术可行性转向规模化能力与成本控制,供应链绑定、产能爬坡与单位成本曲线成为下一阶段关键跟踪指标 [13][14] 自动驾驶 (Robotaxi) 发展态势 - 商业化加速:2026年被视为自动驾驶商业化加速年,随着特斯拉2025年推出Robotaxi,多家玩家商业化动能增强 [10] - 运营数据验证:Waymo自成立以来已提供超过1000万次付费乘车,并在2025年12月达到每周45万次付费乘车的节奏,业务已扩张至休斯敦、迈阿密及东京、伦敦等国际市场 [14][15] - 主要玩家动态: - Waymo与Zoox在CES上大规模存在,显示行业动能强劲 [10] - Mobileye与大众计划在洛杉矶推出基于ID. Buzz的L4级Robotaxi服务 [15] - 由Nuro、Lucid、Uber共同推进的基于Lucid Gravity的自动驾驶车辆计划于2026年末在旧金山湾区启动 [15] - 亚马逊Zoox展示面向密集城市的无传统驾驶舱“车厢式”Robotaxi [15] 人形机器人发展态势 - 发展阶段:行业正从实验室实验转向小规模部署 [1] - 商业化路径:短期内,“通用类人机器人”将优先导入具体场景以证明商业可行性,而非直接进入家庭 [8] - 成本下降路径:降本主要驱动力为规模上量带来的费用摊薄和供应商议价改善 [9] - 有公司称机器人成本已从20万美元降至10万美元,并规划在未来几年降至5万美元,前提是销量达到数千台 [10] - Mobileye披露,在收购Mentee背景下,若年产量达5万台,简化设计的制造成本约为2万美元/台;若年产量达10万台,成本可降至1万美元/台,目标是在2028年实现产能爬坡 [10] - 产能规划:波士顿动力与现代汽车宣布目标是在2028年实现年产能3万台,且其2026年产量已全部提前分配给现代的汽车工厂 [10] 供应链与关键部件 - 供应链成形:人形机器人领域正在培育全新的供应链,供应商正试图向该领域转型,路径类似电驱动总成 [1][4] - 执行器成为关键:执行器被视为机器人的“肌肉”入口,约占波士顿动力机器人物料成本(BoM)的60% [1][10] - 舍弗勒展示一体化行星齿轮执行器,扭矩范围60–250 Nm,且回驱能力低,适合连续工况,已获NEURA采用 [4] - 现代摩比斯将为波士顿动力Atlas供应执行器,意图借助汽车规模化供应链来制造机器人 [4] - 芯片格局:在机器人机载处理器上,英伟达凭借Jetson Orin或Thor平台仍占据主导,客户包括1X、Agility、Figure AI等众多公司 [3] - 特斯拉与小鹏使用自研推理芯片 [5] - 高通推出面向机器人的下一代全栈架构方案Dragonwing IQ10 Series,但尚未清楚能否获得大规模采用 [5] 技术范式与模型演进 - 从脚本走向Agentic:最显著的范式变化是从预编程动作转向视觉-语言-动作模型,让机器人能够“推理”完成任务 [3] - Boston Dynamics用Google DeepMind的Gemini Robotics VLA模型替代传统模型预测控制,使Atlas能理解非结构化环境 [3] - 训练数据闭环:行业争论焦点从“仿真 vs 真实”转为“如何高效实现真实世界数据与仿真的闭环” [7] - NEURA采取“物理优先”路线,建设大型实体训练中心收集高保真数据,再生成“合成孪生”在仿真中训练 [10] - 有公司通过远程操作收集人类示范数据,再用仿真生成超过10万种动作变体进行强化学习 [10] - Mobileye强调其Mentee将基本以仿真来训练 [10] 主要公司产品与战略 - 英伟达:推出面向自动驾驶的Alpamayo(“大脑”)与Thor(“头骨”)组合方案,旨在降低车企部署高阶能力的门槛 [11] - Aptiv:展示下一代端到端AI驱动的ADAS平台,并推出云原生中间件平台LINC,旨在实现软件定义车辆,其传感器技术正向航天与协作机器人领域扩展 [12] - Visteon:发布算力达700 TOPS的SmartCore HPC域控制器,并推出插件式AI-ADAS计算模块,方便车企为存量平台升级功能,该产品已应用于中国极氪车型 [13] - Keenon Robotics:其服务机器人占据全球40%市场份额,海外累计出口约10万台,产品价格从低于1万到约10万元人民币 [10] - 旗舰类人机器人XMAN-R1可执行爆米花、倒饮料等任务,其VLA模型面向服务业 [10] - 在日本等高人工成本市场,其机器人使用寿命达8年,高于行业常见的3–5年 [10] - Deep Robotics:聚焦工业巡检,机器人最高覆盖距离63km,可在危险区域执行24/7自主巡逻,并采用可更换电池设计 [10]

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