文章核心观点 - CES 2026展现了人工智能技术从云端走向物理世界的协同进化趋势，物理AI、混合AI、空间智能等概念共同勾勒出AI发展的全景图，其核心是让AI理解并安全地与现实世界互动[3][9][11][26] - 全球AI巨头在CES上阐述了差异化的战略路径：英伟达强调物理AI与全栈能力，AMD聚焦高性价比算力以突破算力瓶颈，英特尔则主推混合AI与边缘计算以保障隐私和低延迟[11][21][22][23] - 中国企业已成为全球AI生态中不可或缺的关键参与者，在应用创新、硬件制造、特定技术领域及开源生态方面展现出显著优势，并有望在机器人、智能驾驶等硬件领域引领创新[8][20][27][28] 行业趋势与巨头战略 - 物理AI成为焦点：英伟达创始人黄仁勋认为AI必须理解物理世界的常识才能与现实互动，并预言“物理AI的ChatGPT时刻即将到来”，其商业逻辑在于现实世界的天花板比线上世界更大[9][11][13] - 算力需求急剧增长：AMD董事长苏姿丰指出，为让AI无处不在，需要在未来几年内将全球算力提升一百倍，或未来五年内提升超过十倍，以解决“算力荒”问题[11][14] - 混合与边缘计算兴起：英特尔强调混合AI与端侧计算的重要性，以满足医疗、金融、工业等领域对数据隐私、低延迟和零断网的需求，其本质是让AI能力下沉至终端设备[11][14][23] - 技术路径分化：英伟达追求绝对性能，AMD追求性价比，英特尔追求边缘普及，这预示着未来2-3年芯片领域将展开激烈的价格战与性能战，算力成本有望大幅下降[21][22] - 从理解到交互的范式转移：AI正从“被动理解世界的系统”走向“帮助我们与世界互动的系统”，李飞飞提出的“空间智能”与黄仁勋定义的“行动交互”标志着AI交互方式的根本变革[11][16][21] 关键产品与技术方向 - 机器人（具身智能）：被视为物理AI的典型代表，CES 2026现场机器人企业中中国企业占比过半，包括宇树、智元、追觅等，2026年预计是人形机器人和AI定义汽车爆发的一年[8][20][21][25] - AI PC与智能设备：AMD展示了针对PC的Ryzen AI 400系列，英特尔则通过在PC和边缘设备部署NPU来构建AI时代的“毛细血管”，推动AI在终端普及[22][23] - 自动驾驶：2026年被认为是自动驾驶L3量产的时刻，黄仁勋也提及了开源的自动驾驶模型AIpamayo，以建立模型信任[13][18] - 世界模型与开源：李飞飞展示了商用世界模型Marble，旨在生成持久、可导航的3D世界，黄仁勋预测开源模型可能在未来超越OpenAI成为生成Token的第一大群体[13][15][18] 市场与生态发展 - 用户规模爆炸式增长：AI活跃用户数量已从最初的100万人跃升至超过10亿，预计未来将增长到超过50亿人，像手机和互联网一样融入生活方方面面[14] - 算力与经济增长挂钩：OpenAI总裁格雷格认为，未来一个国家的GDP增长将很大程度上由其可用算力决定[14] - AI代理（Agent）崛起：2026年被视为AI代理元年，AI将从反应式智能体转变为能够主动、端到端地帮助用户完成任务的系统[17] - 成本下降推动普及：随着英伟达Rubin架构及AMD/Intel方案的推出，AI推理成本将大幅下降，使AI应用从奢侈品变为便宜好用的工具[25] 中国企业的角色与机遇 - 应用创新的主战场：中国拥有庞大且多元的应用场景（如电商、社交、智慧城市、制造业），能将全球领先的AI技术与本土洞察结合，催生世界级应用创新[27] - 硬件产业链的关键一环：中国在全球电子制造和供应链中占据核心地位，是服务器、AI终端设备、数据中心实现大规模交付不可或缺的力量[28] - 特定领域的技术突破者：在AI芯片设计（如华为昇腾）、自动驾驶（如百度Apollo）、机器人等领域，中国企业通过聚焦垂直领域有望实现差异化技术突破[28] - 开源生态的积极贡献者：中国科技公司正积极拥抱开源，向全球贡献代码、模型（如DeepSeek）和数据集，提升在全球技术社区的影响力[28] - “AI中国链”与“AI中国环”：AI产业链意义上的“AI中国链”已成型，技术与应用意义上的“AI中国环”也已闭环，中国企业有望为世界提供更多解决方案[20]