地缘政治与军事动态 - 美国前总统特朗普被曝正在考虑多种干涉伊朗的方案，包括宣布向中东派遣航母战斗群、发动网络攻击和信息战，并已听取军事打击伊朗方案的汇报，但尚未做出最终决定 [2][3] - 英国媒体爆料称特朗普曾下令美军特种部队司令部制定“入侵”格陵兰岛的计划，但遭到军方以计划非法且不会得到国会支持为由抵制，欧洲多国正草拟北约任务计划以应对此威胁 [7] 航天与卫星互联网 - 美国联邦通信委员会批准SpaceX新增部署7500颗第二代“星链”卫星的申请，使其获准运行的卫星总数达到1.5万颗，同时批准技术升级和使用五个频段，以强化美国本土及为美国以外地区提供卫星直连蜂窝网络服务 [4] - 中国在2025年12月向国际电信联盟申请了超过20万颗卫星的频轨资源，其中超19万颗来自新成立的无线电创新院，专家认为此举标志卫星频轨资源申请已上升至国家战略层面 [13] 科技公司与平台动态 - 马斯克宣布其社交媒体平台X将在未来七天内向公众开放所有算法，包括推荐算法，并计划此后每四周重复一次算法公开流程 [5][6] - 在AI服务器需求爆发和原厂产能倾斜驱动下，存储市场进入极度缺货的卖方周期，闪迪计划在3月份将企业级NAND价格环比上调超100%，并要求客户支付100%现金预付款以锁定长约 [14] 消费市场与产品 - 山姆会员店一款售价499元、充绒量达400克（M码）的羽绒服因性价比高而热销，导致上海多家门店断货，该产品在二手平台出现加价出售现象 [11][12] - 一款名为“死了么”的守护独居者安全应用近期热度飙升，其下载价格从1元调整至8元，该应用由三名95后创立，开发主体为月境（郑州）技术服务有限公司，注册资本10万元 [9][10] 半导体与资本市场 - 中微公司公告，其董事长、总经理尹志尧计划减持公司股份不超过29万股（占总股本不超过0.046%），减持原因为其已从外籍恢复为中国籍，需依法办理相关税务 [15][16] - 国晟科技股票在2025年10月31日至2026年1月6日期间累计涨幅高达370.20%，公司股票在完成核查后将于1月12日复牌 [28] 人工智能与前沿技术 - 马斯克预言到2026年将实现通用人工智能，并预计特斯拉的擎天柱机器人在3年内手术精度将全面超越人类顶尖专家，具备亚毫米级稳定性且能连续工作72小时 [29] - 英伟达CEO黄仁勋提出物理AI将是AI的下一波浪潮，AI将从云端思考走向现实实践，英伟达通过构建训练、仿真、部署的闭环，预示着近万亿美元的机遇 [30] 产业与政策 - 2026工业机器人产业发展论坛将于1月12日在深圳举办，核心标的包括埃斯顿、汇川技术、绿的谐波等公司 [26] - 深州市定于2026年1月12日12时启动重污染天气Ⅱ级应急响应，具体措施包括公众防护和强制性污染减排 [27]

行业投资评级 - 看好 [2] 报告核心观点 - 英伟达在CES 2026正式发布Rubin平台，标志着AI算力进入新纪元，全球算力设施向“AI工厂”范式全面转型 [2][3] - Rubin平台通过六大芯片的协同设计，实现了推理性能的大幅提升和成本的显著下降 [2][7] - 报告认为，Rubin平台的升级将带动算力、存储、PCB、机架等多个产业链环节价值量显著提升，相关核心环节在基建投资化趋势下具备较大成长空间 [3][39] 根据相关目录分别总结 Vera Rubin：六大芯片协同升级，推理性能大幅提升 - 英伟达于CES 2026发布Rubin平台，该平台由Vera CPU、Rubin GPU、NVLink 6交换机、ConnectX-9 SuperNIC、BlueField-4 DPU和NVIDIA Spectrum-6以太网交换机六款全新芯片组成，通过协同设计旨在大幅缩短训练时间并降低推理token成本 [2][7] - 平台的旗舰产品是Vera Rubin NVL72机架级系统，其设计目标是实现可预测的延迟、高利用率及高效的电力转化 [7] 算力：NVFP4推理性能提升5倍，推理成本显著下降 - Vera CPU拥有88个定制Olympus核心，系统内存达1.5TB，是Grace CPU的3倍，数据处理性能翻倍提升 [12] - Rubin GPU引入Transformer引擎，其NVFP4推理性能高达50 PFLOPS，是Blackwell GPU的5倍；NVFP4训练性能达到35 PFLOPS，是Blackwell的3.5倍 [2][13] 存储：针对大量KV Cache问题，推出推理上下文内存存储平台 - Rubin GPU集成新一代HBM4，每个GPU最高配备288GB，总内存带宽提升至22 TB/s，是Blackwell的2.8倍 [14][20] - 每个Vera CPU搭载最高1.5TB的LPDDR5X内存，带宽达1.2 TB/s，并通过第二代NVLink-C2C与GPU实现1.8 TB/s的一致性带宽，形成统一内存池 [17] - 平台引入由BlueField-4 DPU驱动的NVIDIA推理上下文内存存储，用于存储KV Cache，该架构可将每秒tokens数提升高达5倍，并实现高达5倍的能效提升 [2][18] - 每个存储节点配置4个BlueField-4 DPU，每个DPU背后有150TB上下文NAND，分配到每块GPU上额外获得16TB NAND，带宽保持200 Gbps [18] PCB：从Cable Tray到Cableless互联，PCB价值量显著提升 - Rubin NVL72采用cableless无缆互联架构，通过PCB板直接传输信号，取代了上一代Blackwell NVL72的复杂线缆连接 [22] - 这种机械简化使组装速度比上一代托盘架构快18倍，并显著缩短了现场维护服务时间，降低了部署和运营成本 [2][22] Rack：系统协同设计显著提升，ODM环节核心受益 - NVIDIA DGX SuperPOD作为大规模AI工厂部署蓝图，采用8套DGX Vera Rubin NVL72系统，并通过极致协同设计大幅降低训练与推理成本 [25] - 与上一代Blackwell相比，训练相同规模的MoE模型仅需1/4的GPU数量；在相同延迟下，大型MoE模型的token成本降低至1/10 [25] 开源模型：从数据到代码全覆盖，Nemotron 3重构Agentic AI范式 - 英伟达扩展其开源模型生态，覆盖生物医学AI、AI物理模拟、Agentic AI、物理AI、机器人和自动驾驶六大领域 [2][29] - Nemotron系列是更新重点，覆盖推理、RAG、安全和语音四个应用方向，提供了包括小型化推理模型、强化学习工具、向量嵌入模型、内容安全模型及语音处理库等一系列工具 [2][32] 物理AI：从Cosmos到Alpamayo，走向商业化落地 - 在物理AI领域，英伟达更新了视频理解与生成模型Cosmos、机器人基础模型Isaac GR00T以及自动驾驶视觉-语言-行动模型Alpamayo [2][33] - Cosmos是一个开源的世界基础模型，能用海量视频、驾驶与机器人数据及3D模拟进行预训练，具备生成内容、推理和预测轨迹等能力 [33] - Alpamayo是面向自动驾驶领域的开源工具链，也是首个开源的视觉-语言-行动推理模型，其突破在于引入了“推理”能力，能理解复杂场景的因果关系并做出多步决策 [34] 投资建议 - 报告建议关注四大方向的投资机会 [3][40] - 海外AI产业链：包括工业富联、沪电股份、鹏鼎控股、胜宏科技、生益科技、生益电子等 [40] - 国产AI产业链：包括寒武纪、芯原股份、海光信息、中芯国际、深南电路等 [40] - 存储产业链：包括德明利、江波龙、兆易创新、聚辰股份、普冉股份等 [40] - SoC产业链：包括瑞芯微、乐鑫科技、恒玄科技、晶晨股份、中科蓝讯等 [40]

报告行业投资评级 - 投资评级：看好（维持）[1] 报告核心观点 - 报告对汽车行业维持“看好”评级，核心观点聚焦于国产高端豪华乘用车市场需求超预期、竞争格局良好，以及汽车零部件行业在“反内卷”背景下盈利能力有望迎来拐点[7][69] 根据相关目录分别总结 1、行业重点新闻 - **新能源车企表现分化**：小鹏汽车2025年全球累计交付429,445台，同比增长126%[13]；吉利控股集团2025年总销量首次突破400万辆，达4,116,321辆，同比增长26%，其中新能源渗透率达56%[14]；广汽集团2025年累计销量172.15万辆，同比下降14.06%[15]；本田中国2025年累计终端销量645,345辆，同比下降24.28%[21] - **智能驾驶与机器人进展**：小鹏汽车宣布2026年为中美全自动驾驶元年，押注物理AI量产[13]；北汽极狐L3版启动规模化试点运营，计划二季度向个人开放[21][22]；2025年全球人形机器人总出货量达1.3万台，中国厂商领跑，其中智元机器人以超5,100台出货量、39%市场份额登顶榜首[5][27]；波士顿动力在CES 2026发布Atlas人形机器人量产版[23]；宇树科技与腾讯、节卡机器人与Intel达成战略合作，共同推进具身智能产业化[24][25] - **市场与产业动态**：小米SU7交付超36万辆，成为20万以上轿车畅销款[16]；特斯拉上海超级工厂第500万台电驱系统下线，2025年该工厂贡献特斯拉全球交付量的52%[17][18]；乘联分会数据显示，2025年12月全国新能源乘用车零售138.7万辆，同比增长7%，全年累计零售1,285.9万辆，同比增长18%[19]；多部门联合召开动力和储能电池行业座谈会，聚焦“反内卷”[20] 2、板块市场表现：本周A股汽车板块未跑赢大盘 - **整体表现**：本周（2026年1月5日-1月9日）沪深300指数涨幅2.79%，汽车板块涨幅2.73%，涨跌幅在A股一级行业中排名第20位，未跑赢大盘[6][28] - **细分板块涨跌**： - **乘用车Ⅱ指数**：本周涨幅0.71%，领涨公司为北汽蓝谷（周涨6.2%）、广汽集团（周涨3.4%）[6][33] - **商用车指数**：本周涨幅3.14%，领涨公司为海伦哲（周涨9.2%）、潍柴动力（周涨6.6%）[6][34] - **汽车零部件Ⅱ指数**：本周涨幅3.87%，领涨公司为斯菱股份（周涨30.5%）、金固股份（周涨26.3%）[6][35][37] - **零部件细分领域行情**：电控系统涨8.78%，轴承涨10.69%，减速机/齿轮类涨6.75%，轻量化&结构件涨5.74%，电机涨1.15%，传感器涨1.15%，直线传动部件跌0.68%，Tier1跌0.96%[6][38] 3、本周乘用车、商用车、汽车零部件板块PE估值上升 - 报告指出，本周乘用车、商用车、汽车零部件板块的市盈率（PE TTM）均有所上升[48] 4、上游重点数据跟踪 - **原材料价格**：钢材价格指数、铝锭价格、浮法平板玻璃价格略有上升；天然橡胶价格、聚丙烯价格略有下降；碳酸锂价格保持平稳[52][55][57][62] - **航运价格**：中国/东亚-北美西海岸集装箱运价指数、中国/东亚-北欧集装箱运价指数略有下降[65] 5、投资建议 - **乘用车**：国产高端豪华乘用车市场需求超预期且竞争格局好，随着产品矩阵拓展，业绩有望放量。推荐：江淮汽车、赛力斯；受益标的：吉利汽车[7][69] - **零部件**：在行业“反内卷”背景下，盈利能力有望拐点向上，叠加下游扩展，成长性依旧较高。推荐：德赛西威、浙江仙通、美力科技、博俊科技；受益标的：潍柴动力、科博达、华域汽车、双环传动、福耀玻璃、旭升集团、伯特利、瑞鹄模具、松原股份、中通客车[7][69]

报告行业投资评级 - 看好 [2] 报告的核心观点 - 2026年CES展会显示AI正加速落地，物理AI、算力、机器人是重要看点 [2] - 英伟达发布物理AI“全家桶”套件，标志着该领域进入“GPT时刻” [4] - 英伟达Rubin平台提前发布，核心亮点包括带宽翻倍、新增推理上下文记忆存储平台以及确认无缆化设计 [29] - 全球机器人产业同台竞技，中国公司全方位展示技术实力，海外公司如波士顿动力Atlas机器人即将量产 [4] - 智联汽车智能化全域升级，走向落地应用 [4] 根据相关目录分别进行总结 1. 英伟达：发布物理 AI 全家桶+Rubin - **物理AI“全家桶”套件**：英伟达发布涵盖模型、框架和基础设施的完整套件，包括面向物理AI的Cosmos世界模型、Cosmos Reason 2开放推理型VLM模型、Isaac GR00T N1.6开放推理型VLA模型、Isaac Lab-Arena开源大规模策略评测与基准框架、OSMO编排以及端侧算力模组Jetson T4000 [4][10][11] - **Jetson T4000规格**：该模组将Blackwell能力下沉至边缘，提供最高1200 FP4 TFLOPs算力、64GB内存，支持实时4K编解码，功耗区间为40W到70W [18] - **应用端发布**：同时发布了开放推理自动驾驶模型Alpamayo，展示了与奔驰CLA车型合作的自动驾驶落地，计划于2026年底前在美国道路实现增强L2点到点辅助驾驶能力的量产上线 [4][18][22] - **Rubin平台亮点**：平台较往年提前发布，包含Vera CPU、Rubin GPU等6款芯片 [29][30] - **带宽翻倍**：单卡与整柜Scale-up带宽翻倍，NVLink单通道SerDes速率达400G，整柜合计Scale-up带宽为260TB/s [29][44][49] - **新增记忆存储平台**：为解决KV Cache膨胀问题，新增推理上下文记忆存储平台，预计将带来闪存主控、NAND/SSD及GPU原生向量数据库的结构性新增需求 [4][29][53] - **确认无缆化**：计算托盘确认无线缆化，强调可拆卸模块化，预计将增加柜内PCB与连接器的用量 [4][29][56][57] 2. AMD：仍须补齐 Scale-up 能力，展示液冷设计 - **发布MI455X Helios机架**：对标英伟达Vera Rubin NVL72，集成Instinct MI455X GPU、EPYC "Venice" CPU等 [61] - **GPU与CPU规格**：Instinct MI455X GPU基于2nm制程，算力高达40 PFLOPs，配备432 GB HBM4内存，带宽为19.6 TB/s；EPYC "Venice" CPU基于2nm制程，拥有多达256个Zen 6内核，CPU到GPU互联带宽翻倍，CPU性能提升70%，内存带宽高达1.6TB/s [61] - **Scale-up网络短板**：仍需补齐Scale-up能力，Instinct MI400系列预计通过Infinity Fabric与UALink实现大规模连接，但UALink专有交换芯片未就绪，MI450X Helios预计先行使用基于博通TH-6 102.4T的UALoE方案 [62][64] - **液冷设计**：计算托盘采用“独立冷板+柔性软管”设计，为单个GPU/CPU/网卡板配备单独冷板，并使用柔性软管吸收振动与位移 [66] 3. 机器人：全球机器人同台竞技，科技必争之地 - **中国机器人产业实力展示**：数十家中国人形机器人公司参展，从模型、核心部件到整机全方位展示技术实力 [4][67] - **宇树科技**：展出量产版人形机器人G1，完成舞蹈、拳击等高强度动态演示 [68] - **云深处**：展出轮足机器人山猫M20 Pro与新一代绝影X30四足机器人，后者演示变电站全自主巡检 [70] - **逐际动力**：展示Tron2多构型机器人，可实现双臂、双足、双轮足三种形态快速切换 [72] - **银河通用**：展示便利店货架分拣机器人Galbot G1 [75] - **傅利叶智能**：展出定位家庭陪伴的小尺寸人形机器人GR-3 [75] - **智元机器人**：展出全产品矩阵，并发布新一代仿真平台Genie Sim 3.0，支持万级场景快速生成 [79] - **海外机器人进展**： - **波士顿动力Atlas**：发布最新一代人形机器人，身高1.9米，体重90公斤，负重达50公斤，全身56个自由度 [80][82] - **量产计划**：Atlas立即在波士顿投产，2026年订单已排满，计划2028年年产能扩张至3万台 [83] - **现代汽车投资**：现代汽车计划未来五年在韩国投资125万亿韩元（约6000亿元人民币）聚焦AI与机器人，并向美国市场追加约260亿美元投资 [83] - **其他海外公司**：LG电子发布CLOiD家庭机器人；英国初创公司Humanoid展示物流仓储轮式机器人HMND 01 Alpha；德国NEURA发布采用英伟达Isaac GR00T基础模型的人形机器人4NE1 [84][88] 4. 智联汽车：智能化全域升级，走向落地 - **OEM厂商进展**： - **吉利**：发布“全域AI 2.0”体系，推出WAM世界行为模型及千里浩瀚G-ASD智驾系统，制定2026年345万辆销量目标，并计划于2026年推送高速L3和低速L4功能 [91][92] - **长城**：展示ASL 2.0智能体系统 [94] - **零部件进展**： - **英伟达**：开源Alpamayo 1 VLA推理模型，该模型采用100亿参数架构 [95] - **高通**：零跑D19首搭高通骁龙双8797“至尊版”汽车中央计算平台 [98] - **黑芝麻智能**：展示华山A2000全场景通识辅助驾驶、武当C1296舱驾一体方案以及面向机器人的SesameX具身智能计算平台 [99][101] 5. 核心标的推荐 - 报告建议关注**物理AI、海外算力、机器人、智联汽车**四大产业链，并列出相关公司 [4][102] - **海外算力**：包括光通信、ODM、PCB、铜互连、液冷电源等细分领域公司，例如新易盛、中际旭创、工业富联、深南电路、立讯精密、英维克等 [4][102] - **物理AI**：包括控制器、数据供应、模型和算法、落地和应用等环节公司，例如智微智能、索辰科技、亚信科技等 [4][102] - **机器人**：包括T链核心标的、宇树链、整机等公司，例如恒立液压、三花智控、美湖股份、优必选等 [4][102] - **智联汽车**：包括解决方案、Robotaxi/L4、芯片、激光雷达/传感器等公司，例如地平线机器人、文远知行、黑芝麻智能、速腾聚创等 [4][102]

2026年CES展会核心亮点与趋势 - 2026年国际消费电子展（CES）的最大亮点是“物理AI”，尤其以机器人为载体的应用，其发展状态被类比为10年前的自动驾驶，产品处于早期阶段但全球产业共识已形成 [2] - 英伟达首席执行官黄仁勋在CES主旨演讲中17次提及“物理AI”概念，公司目标从“AI的iPhone时刻”转向构建全球AI基础设施，旨在帮助机器人、汽车、智能硬件等智能体无缝融入并理解现实世界 [2] “物理AI”的定义与挑战 - “物理AI”被定义为使用运动技能理解现实世界并与之交互的模型，通常封装在机器人、自动驾驶汽车等自主机器中 [3] - 其核心挑战在于让AI理解物理世界的常识，如物体恒存性、因果关系，这对AI而言是未知领域 [3] - 英伟达通过发布全新计算架构Rubin和开源模型Alpamayo（涵盖AlpaSim仿真框架、Alpamayo-1模型等）来加速自动驾驶与物理AI布局 [3] AI技术发展趋势与落地应用 - 2025年是“物理AI”元年，2026年或将成为Agentic AI（智能体AI）落地元年，Meta收购Manus和英伟达部署Groq分别从软件和硬件层面印证此趋势 [4] - 英伟达通过吸收Groq在低时延、确定性推理方面的能力，与自身高吞吐GPU架构互补，前瞻布局Agentic AI，定义AI“下半场” [4] - 人工智能技术在消费端（C端）场景的落地应用是本届展会核心看点，从室内清洁、庭院护理到数据存储、智能穿戴，AI赋能下的产品创新全面提速 [4] - 2026年科技消费板块有望在技术创新与估值重估双重驱动下迎来新一轮增长周期 [4] AI硬件创新与消费电子机遇 - AI眼镜作为AI落地的重要载体，在2026年有望步入普及期，其演进主基调是轻量化设计与多模态交互 [6] - 中国厂商在CES上表现抢眼：阿里巴巴旗下夸克AI眼镜S1、Rokid Glasses亮相；极米科技推出智能眼镜子品牌MemoMind，发布Memo One与Memo Air机型，集成翻译、文本摘要等多功能，并支持OpenAI、Azure及通义千问多模型切换 [6] - 2026年，AI技术赋能与硬件创新将成为科技消费企业的核心增长引擎，智能家居、清洁电器、智能硬件及AI眼镜等赛道产品迭代周期显著缩短，技术护城河持续深化 [6] - 具备全品类布局与生态整合能力的平台型公司，有望凭借协同优势快速抢占市场份额 [6] - 部分估值处于历史低位的科技型消费企业，在AI概念催化与业绩兑现双重支撑下，或迎来系统性估值重估机遇 [6]

2026年CES展会核心亮点与趋势 - 本届CES最大亮点是“物理AI”，尤其是以机器人为载体的应用，其发展状态被类比为10年前的自动驾驶，产品处于早期阶段但全球产业发展共识已形成 [1] - 英伟达首席执行官黄仁勋在CES主旨演讲中17次提及“物理AI”概念，公司目标从“AI的iPhone时刻”转向构建全球AI基础设施，以帮助机器人、汽车、智能硬件等智能体无缝融入并理解现实世界 [1] “物理AI”的定义与挑战 - “物理AI”被定义为使用运动技能理解现实世界并与之交互的模型，通常封装在机器人、自动驾驶汽车等自主机器中 [3] - 其核心应用价值在于实时决策与适应能力，例如自动驾驶车辆需在毫秒间做出安全并线决策，制造业机器人需适应未见过的零件形状或突发的装配顺序变化 [3] - 训练此类AI面临根本性挑战，即如何让AI理解物理世界运作的常识，如物体恒存性、因果关系 [4] 行业巨头布局与“物理AI”发展路径 - 英伟达通过全新计算架构Rubin、发布Alpamayo开源模型（涵盖AlpaSim仿真框架、Alpamayo-1模型等）来加速自动驾驶与“物理AI”布局 [4] - 2025年被视为“物理AI”元年，2026年或将成为Agentic AI（智能体AI）落地元年，Meta收购Manus及英伟达部署Groq分别从软件与硬件层面印证此趋势 [4] - 英伟达吸收Groq在低时延、确定性推理方面的能力，与自身高吞吐GPU架构形成互补，以前瞻布局Agentic AI，定义AI“下半场” [4] AI在消费电子领域的应用与投资机会 - 人工智能技术在C端消费场景的落地应用是本届展会核心看点，从室内清洁、庭院护理到数据存储、智能穿戴，AI赋能下的产品创新全面提速 [4] - 2026年科技消费板块有望在技术创新与估值重估双重驱动下迎来新一轮增长周期 [4] - AI技术赋能与硬件创新将成为科技消费企业的核心增长引擎，智能家居、清洁电器、智能硬件及AI眼镜等赛道产品迭代周期显著缩短，技术护城河持续深化 [5] AI眼镜的演进与中国厂商表现 - 作为AI落地重要载体，AI眼镜有望在2026年步入普及期，轻量化设计与多模态交互成为本次展会AI眼镜的演进主基调 [5] - 中国厂商在本届CES表现抢眼：阿里巴巴旗下夸克展示AI眼镜S1，Rokid展示明星产品Rokid Glasses [5] - 极米科技推出智能眼镜子品牌MemoMind，发布Memo One与Memo Air机型，集成翻译、文本摘要、笔记记录、事项提醒及场景化指引功能，并支持OpenAI、Azure及通义千问多模型切换，展现强大生态整合能力 [5] 科技型消费企业的前景 - 具备全品类布局与生态整合能力的平台型公司，有望凭借协同优势快速抢占市场份额 [5] - 部分估值处于历史低位的科技型消费企业，在AI概念催化与业绩兑现双重支撑下，或迎来系统性估值重估机遇 [5]

AI硬件产业趋势与市场动态 - 2026年国际消费电子展（CES）核心议程转向“物理AI”，英伟达CEO黄仁勋称其“ChatGPT时刻”已然到来 [1] - AI硬件正从营销“噱头”蜕变为具备感知、理解与决策能力的“端侧智能体”，打造“AI落地的最后一公里” [3] - 2025年中国AI硬件市场（不含手机与汽车）规模将突破1.1万亿元，同比增长13.4%，未来五年将持续高速增长 [12] 阿里云通义千问的战略布局与生态构建 - 阿里云发布多模态交互开发套件，集成大语言、多模态、语音三款基础大模型，预置十多款Agent和MCP工具，应用于AI眼镜、学习机、陪伴玩具等硬件 [1] - 阿里云通义智能硬件展汇聚76+品类、200+品牌、1000+智能硬件，包括荣耀、OPPO、方程豹等大牌及新兴品牌，几乎所有产品基于千问模型打造 [6] - 阿里云通过“全尺寸、全模态开源”、“端云协同架构”、“软硬一体优化”等能力，为硬件企业提供低开发门槛平台，旨在扮演AI时代的“Android”角色 [7] - 多模态交互开发套件主动适配包括玄铁RISC-V在内的30多款主流终端芯片架构，满足绝大多数硬件设备的快速接入需求 [9] - 阿里云确定“有所为有所不为”的商业边界，专注于底层能力开发，以消除硬件厂商对“既做裁判又做运动员”的顾虑，共促生态繁荣 [12] AI硬件应用场景与产品创新 - AI宠物翻译器依托100多万宠物声音样本训练，结合通义千问大模型，实现94.6%的翻译准确率，从宠物发声到人类语言转化仅需1秒 [4] - 围绕AI硬件已发展起一个产业群，产品涵盖智能眼镜、耳机、水杯、手机壳、作业机、AI手机、AI陪伴玩具、AI网球陪练、AI私教等 [6] 阿里云对硬件厂商的赋能模式 - 收费模式从按Token（字数）转变为按License（硬件终端数量）收费，使硬件厂商易于核算成本，敢于大规模量产和定价 [10] - 通过多模态交互开发套件预置的Agent工具，厂商无需从零搭建服务后台即可快速上线付费订阅功能，阿里云智算算力保障服务稳定输出 [11] - 云端工程化优化使多模态交互开发套件端到端语音交互时延低至1秒，视频交互时延低至1.5秒，提升AI硬件响应能力 [10] - 赋能推动硬件厂商从“一次性卖外壳”转向“持续性卖服务”，获得更可持续的盈利模式，跳出价格战并转向高毛利服务领域 [10][11][12]

AI硬件产业新变革 - 2026年AI正加速走向物理世界，国际消费电子展（CES）核心议程转向“物理AI”，其“ChatGPT时刻”已然到来[1] - AI硬件正从营销“噱头”蜕变为真正具备感知、理解与决策能力的“端侧智能体”，打造“AI落地的最后一公里”[3] - 市场对AI硬件的需求挖掘不断提升，新兴场景被快速开发，大模型厂商加速入局争夺下一代智能入口[8] - 在阿里云通义智能硬件展上，共有76+品类、200+品牌、1000+智能硬件，几乎所有产品都基于千问模型打造[8] 千问的战略定位与赋能模式 - 阿里千问正瞄准AI硬件的“安卓时刻”，旨在通过提供低开发门槛、响应速度快、场景丰富的平台，抢占下一代智能流量入口[4][9] - 公司通过“全尺寸、全模态开源”、“端云协同架构”、“软硬一体优化”等能力，为硬件企业和解决方案商提供平台[9] - 合作模式上，公司选择向芯片、模组等产业链伙伴开放能力，由他们与下游企业合作，以应对产品形态碎片化的挑战[9][10] - 多模态交互开发套件主动适配包括玄铁RISC-V在内的30多款主流终端芯片架构，满足绝大多数硬件设备的快速接入需求[12] - 公司为硬件厂商建立起一套从底层芯片指令集到上层应用体验“全链路协同优化”的解决方案[12] 技术能力与性能提升 - 依托通义千问大模型的多模态语义理解与边缘计算，宠物翻译器能够实现94.6%的超高翻译准确率，从宠物发声到人类语言转化仅需1秒[6] - 阿里云多模态交互开发套件端到端语音交互时延低至1秒，视频交互时延低至1.5秒，提升了AI硬件的响应速度与能力[15] - 无论是功耗以毫瓦计的智能戒指，还是算力冗余的智能汽车座舱，厂商都能在千问找到成本与性能的最优解[12] 商业模式创新与行业影响 - 阿里云将硬件厂商的盈利模式从“一次性卖外壳”转向“持续性卖服务”，帮助厂商获得更可持续的盈利模式[14] - 多模态交互开发套件收费模式从按Token（字数）转变为按License（硬件终端数量）收费，让硬件厂商敢于大规模量产和定价[15] - 公司通过预置Agent工具和提供智算算力，为硬件厂商提供“技术+运营”的双重赋能，使其得以转向高毛利的服务领域，破解行业毛利困局[15] - 公司确定了“有所为有所不为”的商业边界，专注于底层能力开发，以消除硬件厂商对“既做裁判又做运动员”的顾虑，与行业共同将蛋糕做大[16] 市场前景与行业趋势 - 根据洛图科技数据，2025年中国AI硬件市场（不含手机与汽车）规模将突破1.1万亿元，同比增长13.4%，并将在未来五年持续高速增长[16] - 在义乌小商城和华强北等地，围绕AI硬件已发展起一个庞大的产业群，产品涵盖智能眼镜、耳机、水杯、手机壳、作业机、AI手机、AI陪伴玩具等[8] - 巨头通过将智能注入万千设备，正推动AI深入物理世界的核心进程，一个万亿级的新赛道正全新开启[16]

报告行业投资评级 - 投资评级：看好（维持）[1] 报告核心观点 - 英伟达发布Alpamayo模型等全栈技术，重新定义物理AI技术底座，并战略转型为自动驾驶生态主导者，其开放生态有望使禾赛科技等合作伙伴受益[5][14][18][21] - 华虹半导体拟收购华力微，交易对价82.7亿元，将新增3.8万片/月的65/55nm、40nm产能，以扩充长期产能并实现技术协同[6][26] - 报告对汽车与自动驾驶、工具、存储、互联网等多个细分领域给出了具体的投资建议和标的推荐[7][36][39] 根据相关目录分别总结 1、汽车＆自动驾驶：英伟达开源Alpamayo，禾赛加入英伟达“朋友圈” - 英伟达发布了具备推理能力的端到端自动驾驶模型Alpamayo、Cosmos世界模型及双栈安全架构，重新定义了物理AI的技术底座[5][14] - Cosmos世界模型能生成符合物理定律的合成数据，解决了真实世界边缘场景数据稀缺的问题，用于训练和评估Alpamayo[14] - 英伟达通过“三台计算机”（训练、推理、模拟）理论，确立了从芯片供应商向全栈自动驾驶生态主导者的战略转型[5][18] - 英伟达宣布了以梅赛德斯-奔驰为先的全球部署计划，首款全栈自动驾驶汽车将于2026年第一季度在美国上路[5][21] - 英伟达采取极致开放模式，开源Alpamayo模型及相关数据与工具，旨在降低L4门槛，赋能全球生态伙伴[21] - 禾赛科技为满足ADAS及机器人领域需求，规划年产能将从2025年的200万台提升至2026年的400万台，实现翻倍增长，其在泰国曼谷的新工厂预计2027年初投产[5][21] 2、电子：华虹半导体拟收购华力微，加速技术与产能协同 - 本周（2026年1月5日-1月9日）恒生科技指数和恒生指数分别微跌0.9%和0.4%，跑输上涨4.0%的电子指数[6][24] - 本周港股电子板块中，华虹半导体领涨，涨幅为12.2%[6][24] - 华虹半导体拟以发行股份方式购买华力微97.4988%股权，标的资产交易总对价为82.7亿元[6][26] - 华力微为优质晶圆代工资产，此次收购将使华虹半导体新增3.8万片/月的65/55nm、40nm产能[6][26] - 公司同时公告拟向不超过35名特定投资者发行股份募集配套资金不超过75.6亿元，用于华力微技术升级改造等项目[6][27] 3、周度数据更新 - 本周恒生指数和恒生科技指数分别下跌0.4%和0.9%，在全球主要市场中表现靠后[28] - 从板块看，恒生生物科技和恒生创新药领涨，涨幅分别为11.1%和9.9%，而科技、汽车板块则分别下滑0.9%和1.8%[28] - 本周港股通买入成交净额为293.2亿元，环比增加332.5亿元[28] - 本周恒生沪港通AH溢价指数为122.73，环比略增2%[35] 4、投资建议 - **汽车＆自动驾驶**：推荐智能驾驶及RoboX相关公司小马智行、地平线机器人-W、黑芝麻智能、小鹏汽车-W，受益标的包括禾赛-W、速腾聚创、文远知行[7][36] - **工具**：中期降息趋势明确，对美出口政策环境趋稳，关税扰动或利好龙头企业份额提升，推荐创科实业、泉峰控股，受益标的包括巨星科技、格力博等[7][39] - **存储**：NAND与DRAM Flash价格持续上涨，DRAM新增产能不足以撑起需求，增量极为有限，受益标的包括Samsung、SK Hynix、Micron等[7][39] - **互联网**：关注AI商业化及应用场景拓展，推荐阿里巴巴-W、拼多多、百度集团-SW，受益标的腾讯控股[7][39]

行业趋势转变 - 在2026年CES上，行业聚光灯正从大语言模型快速转向机器人与物理人工智能，行业共识认为AI的下一步在于现实世界[1] - 要让AI真正“走进现实”，传感器尤其是光学半导体是关键领域，其正在发生质变[1] 技术瓶颈与突破 - 物理AI的瓶颈不在模型，而在感知，若机器人“看不清”现实世界，则本质上仍处于“失明”状态[4] - 传统激光雷达存在机械结构复杂、体积庞大、成本高、可靠性不足等难以规模化的结构性问题[1] - 公司推出的核心产品是一颗无须任何移动部件、即可精准控制光束的可编程光学芯片，实现了光束扫描由软件定义[1] - 该技术让激光雷达开始具备类似智能手机摄像头的特征：小型化、低功耗、可嵌入、可量产[1] 可编程光学芯片的优势 - 第一，实现传感器性能的数量级提升，在体积、成本和耐用性显著优化的同时，可靠性与效率同步提升[4] - 第二，实现传感器的“软件化”，同一颗光学芯片可通过软件配置模拟出多个“虚拟传感器”，在不同视角、分辨率和扫描策略间动态切换，硬件不再限制算法创新[4] - 第三，可与英伟达Omniverse等仿真平台形成闭环，使开发者能在虚拟世界优化传感器布局与光学参数，再迁移到现实系统，形成“硬件—模拟—算法”的协同演进[5] 商业化应用场景 - 公司当前最活跃的合作方向集中在三个领域：机器人、工业自动化、智能基础设施，这些场景对传感器精度、安全性和可靠性要求极高，同时对成本和体积高度敏感[6] - 公司同时也在布局商用车、重型机械、叉车等汽车相关领域，并在更长周期内关注消费级汽车与消费电子市场[6] - 激光雷达已率先进入苹果手机等高端消费设备，为未来更多消费级3D感知应用打开了想象空间[6] - 物理AI的最大挑战是“现实世界能否容错”，在非结构化环境中，机器人失误代价远高于语言模型的“幻觉”，这对传感器精度、实时性和系统稳定性提出了近乎苛刻的要求[6] 资本与战略投资 - 公司的投资者名单包括比尔·盖茨、三星、亚马逊产业投资基金、Frontier等，在当前风险投资偏谨慎的环境下获得关注[8] - 比尔·盖茨在公司成立前便作为种子轮投资人参与，押注的是其技术的基础设施属性[8] - 三星、亚马逊等战略投资方从各自深耕的消费电子、云计算与智能设备生态出发，看重该技术在未来硬件平台中的通用性[8] 行业意义与展望 - 可编程光学半导体是决定物理AI能否规模落地的底层条件，并非“锦上添花”[7] - 公司所代表的是一种范式转变：光，正在从物理器件，变成可编程、可计算、可规模复制的资源[8] - 正如当年CMOS摄像头推动了智能手机的爆发，光学半导体的“芯片化”，或许正是机器人与物理AI时代真正的起点[8]