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]

CES 2026展会概况 - 2026年CES共有4112家企业参展，覆盖150多个国家和地区，净展览面积超过260万平方英尺 [2] - 中国和美国科技公司是展会最大焦点 [2] - 技术从概念转变为可触摸、可体验的实际产品 [2] 深庭纪 (Sentigent Technology) - 公司专注于户外陪伴机器人赛道，通过AI技术让机器人识别跟随主人并陪伴孩子玩耍，提供情绪价值 [4] - 产品采用轮式设计，运动效率高，带腿结构使其能在任何地形户外行走 [9] - 公司选择从C端陪伴场景切入，而非B端或复杂家务，旨在通过捡球、散步等小事建立情感连接和信任，为未来进入家庭完成关键任务铺路 [4][11][15] - 公司名称融合“sentiment”（情感）与“agent”（代理），核心愿景是打造能成为人类伙伴或朋友的机器人AI代理 [15] - 全球化战略计划从美国市场起步，利用其作为全球消费市场标杆的地位建立品牌，再拓展至全球 [22] 新石器无人车 - 公司聚焦B端物流场景，致力于解决物流配送“最后100米”难题 [6] - 已发布新产品新石器X1，构建了行业最完备的RoboVan产品家族，载货空间覆盖0.5至12立方米，匹配城配物流全场景需求 [6] - 公司累计部署超过16000台L4级无人车，车队累计行驶里程近8000万公里 [6][10] - 公司可能是全球最大的自动驾驶公司，仅中国青岛就有1200多辆车运营，使青岛成为全球自动驾驶车辆最多的城市 [10] - 技术路线上，结合视觉动作模型（VLA/VA）与高精度地图，以满足不同场景需求 [13] - 公司相信机器人将先进入人类不愿做或做不了的领域，例如帮助送货员完成最后1公里运输，减轻其在恶劣天气下的工作负担 [6][14] - 全球化进程：2025年进入阿联酋市场，目标在当地达到5000至10000辆车；在欧洲、拉丁美洲有公共道路测试项目；2026年是公司的全球化之年 [18] - 中国企业在该行业占据全球90%以上市场份额 [19] 灵巧智能 - 公司专攻具身智能领域的灵巧手开发与应用，聚焦AI+硬件的“最后一毫米” [8][10] - 灵巧手搭载触觉传感器，拥有20多个自由度，由自有工厂生产以把控供应链和可靠性 [8][10] - 当前灵巧手能连续使用100万次，目标未来达到500万次以上 [10] - 当前价格约1.5万美元，长期目标是将成本降至1.5万人民币甚至1500元人民币 [10] - 公司认为手是智力的关键，灵巧手是让人形机器人能够完成洗碗、叠衣、精密组装等任务的核心 [16][17] - 公司还开发了可穿戴外骨骼，能捕捉65个自由度，用于遥操作机器人和收集真实人类操作数据 [12] - 对2026年行业趋势的判断是“数据之年”，强调收集真实人类操作数据对于训练机器人自主模型至关重要 [12] - 全球化战略：首先在美国市场寻找顶级和高端用户，实现从零到一的应用突破，再通过规模化降低成本，推广至全球 [20][22] 行业趋势与观点 - 物理人工智能（Physical AI）是2026年被看好的重要趋势 [9] - 人形机器人硬件已相对成熟，但软件和数据是当前发展的关键瓶颈 [12] - 未来人机关系是协同与伙伴关系，而非替代；机器人将承担重复性工作，人类负责创造性工作和最终把控 [14][15] - 中美在AI硬件领域有强协同效应：美国擅长从零到一的创新，中国擅长从一到百的规模化、降成本和量产 [18] - 对未来十年的展望：物流领域，城市配送和长途重型卡车运输有望实现全面自动化 [25]；陪伴机器人AI水平可能从“孩童”进化至“成人”甚至超人类水平 [27]；生活将因自动化而更轻松，但革命性变化可能需要二十年或更长时间 [23] - 对未来二十年的愿景：生活实现高度自动化，定制化AI代理普及，人类将更专注于创新和享受生活，健康状况因数字化设备而得到更好管理 [23][24]

文章核心观点 三星电子晶圆代工业务正经历一场深刻的战略转型，从过去激进追逐先进制程节点转向以工艺稳定和良率提升为核心，并利用其垂直整合、灵活合作与差异化技术路线，在物理AI、汽车电子等新兴市场及中小客户生态中寻求错位竞争，以应对台积电的绝对市场主导地位 [1][7][20] 三星代工业务的历史与挑战 - 公司于2005年开放晶圆代工，初期年营收不足4亿美元，远低于同期营收近百亿美元的台积电 [1] - 2014年通过跳过20nm、率先量产14nm FinFET工艺实现弯道超车，抢下高通骁龙820等订单 [1] - 但在5nm节点因虚标策略和良率失控失去客户信任，错失与台积电并驾齐驱的时机 [1] - 3nm时代虽抢先量产GAA架构，但因良率过低陷入亏损，截至2025年末，代工业务市占率被挤压至6.8%，而台积电占据71%的市场份额，公司面临季度亏损高达1-2万亿韩元的困境 [2] 2nm工艺的技术攻坚与产能布局 - 从2024年起，公司将全部资源押注2nm工艺，战略核心从“全球首发”转向“工艺稳定与良率提升” [3] - 2nm工艺采用升级版MBCFET架构，相较于传统FinFET，晶体管性能提升11%至46%，变异性降低26%，漏电减少约50%，电流驱动能力提升约30% [3] - 通过优化制造流程、与Arm合作优化CPU内核、重新启用日本高纯度光刻胶等多维举措提升良率 [4] - 2nm工艺良率从2024年2月试产的30%快速爬坡，至2025年已稳定在50%-60%，其中自研Exynos 2600芯片良率达60%，基本满足商业化量产需求 [4][5] - 产能方面，计划在韩国华城S3工厂实现月产7000片晶圆，并在美国泰勒工厂建立生产线，目标在2026年底将全球2nm月产能提升至2.1万片 [5] - 规划了多版本路线图：SF2于2025年量产，SF2P于2026年就绪，2027年将推出采用背面供电技术（BSPDN）的SF2Z版本，该技术可实现17%芯片尺寸缩减与15%能效提升 [5][6] 战略转向：聚焦物理AI市场 - 公司认为在台积电主导的数据中心AI市场正面竞争胜算渺茫，因此选择新兴的物理AI市场作为换道超车的核心机遇 [7] - 物理AI指让AI具备感知、判断并执行物理动作的技术体系，覆盖自动驾驶、人形机器人、工业自动化等领域，其芯片需求多集中于4nm至14nm的成熟工艺，且对成本和大规模生产能力敏感 [7] - 公司的核心优势在于灵活的定价与供货策略，以及垂直整合的产业布局（涵盖存储器、先进封装），能在总体拥有成本（TCO）竞争中占据优势 [8] - 汽车半导体成为首要突破口：2023年与现代汽车达成合作供应Exynos Auto V920芯片；2025年7月与特斯拉签署价值165亿美元、为期8年的AI6芯片代工协议，该芯片将在美国泰勒的2nm工厂生产 [8] - 获得汽车订单标志着公司已具备物理AI领域所需的工艺稳定性与大规模运营能力，为拓展机器人、工业AI市场奠定基础 [9] 客户生态的结构性升级 - 客户体系从过度依赖高通、英伟达等大客户，转向构建覆盖大型科技巨头、细分龙头到中小型无晶圆厂企业的全层级体系 [12] - 利用台积电先进制程产能饱和、交货周期长的市场机会，凭借相对富余的产能和灵活策略吸引客户 [12] - 高通已重返三星供应链，正积极推进2纳米芯片代工合作，涉及骁龙8 Elite Gen 5优化版或Gen 6，这被视作三星2nm工艺具备市场竞争力的证明 [13] - 在韩国本土，与DeepX等企业合作打造全球首款2nm端侧生成式AI芯片DX-M2，计划2027年量产 [14] - 在日本市场取得突破：赢得长期台积电客户Preferred Networks（PFN）的2nm芯片代工订单，并拿下任天堂Switch 2的芯片代工订单 [14] - 为支撑客户生态，公司扩充销售与技术支持团队，深化与设计服务企业合作，2025年二季度其先进制程产能利用率已提升至70%以上 [15] 差异化竞争策略：成熟工艺、先进封装与垂直整合 - 在成熟工艺市场，公司与意法半导体合作，将FD-SOI工艺从28nm迭代至18nm并集成嵌入式相变存储器，成功拓展至汽车电子、航空航天等高端可靠性领域，绑定欧洲汽车供应链 [17][18] - 在先进封装领域，凭借全球最大存储器制造商的地位，推出SAINT系列解决方案，并计划在HBM4世代通过Logic Base Die替代传统DRAM Base Die，可降低30%功耗 [18] - 构建覆盖2.5D/3D的全场景封装服务体系，并于2024年7月重组架构，整合HBM与先进封装团队，打造“晶圆制造-封装测试”一站式服务能力 [19] - 垂直整合能力使客户能同步获得逻辑芯片代工、DRAM/NAND闪存采购及一体化封装服务，降低综合采购成本并提升供应链稳定性 [19] - 这套差异化策略使公司在汽车电子、物联网、工业自动化等对成本敏感、需求定制化的领域，形成了与台积电的错位竞争空间 [20]

行业格局与市值变动 - 谷歌市值自2019年以来首次超越苹果 达到3.89万亿美元 苹果市值为3.85万亿美元 全球市值前三甲为英伟达(4.6万亿美元)、谷歌、苹果[1][4] - 市场认为市值逆转反映谷歌与苹果在人工智能战略方向上的分野 战略聚焦AI的企业更易获得资本青睐[4] - 谷歌市值距离榜首英伟达还有7000亿美元差距 但分析认为其存在超越英伟达的可能性[4] 大模型与AI初创公司动态 - 中国大模型公司MiniMax港股上市首日收盘报345港元/股 涨幅接近110% 总市值超过1050亿港元[2] - 中国大模型公司智谱港股上市后股价连续大涨 总市值达698亿港元[2] - 投资者对两家公司的商业模式侧重不同 C端相较B端能获得更多溢价[2] - 两家公司的上市或改写行业格局 “大模型六小龙”说法淡出 “AI双雄”说法出现[2] - 马斯克旗下xAI完成E轮融资 融资额达200亿美元(约合人民币1400亿元) 估值达2300亿美元 较2025年3月的1130亿美元翻了一番[5] - xAI本轮融资吸引了Valor股权投资公司、富达基金、卡塔尔投资局、阿布扎比基金MGX等全球顶级资本 英伟达和思科作为战略投资者参与[5] - 目前大模型公司估值前三为：OpenAI(5000亿美元)、Anthropic(1380亿美元)、xAI(2300亿美元)[5][6] - Anthropic计划以3500亿美元的估值筹集100亿美元[6] 芯片与算力进展 - 英伟达发布新一代芯片平台Rubin 包含6款新芯片[1][7] - Rubin GPU的NVFP4推理算力为50PFLOPS 训练算力为35PFLOPS 分别是上一代Blackwell的5倍和3.5倍[7] - AMD CEO苏姿丰表示 自ChatGPT推出以来 AI活跃用户从100万人增至10亿人 预计2030年将达到50亿人[8] - 苏姿丰认为 为让AI无处不在 未来几年需要将全世界的计算能力增加100倍[8] - 英伟达CEO黄仁勋指出 模型规模以每年10倍的速度增长 推理模型的输出每年增长5倍[8] - 天数智芯在港股上市 发行价144.6港元/股 募资额约37亿港元 募集资金拟用于GPU芯片及软件的研发和商业化等[12] - 天数智芯2022年至2024年三年亏损超22亿元 2024年其在国内通用GPU市场份额为0.3%[12] - 2025年12月至今 国内已有4家GPU厂商上市[12] 跨国并购与监管 - 美国Meta计划以20亿美元收购中国AI初创公司Manus 中国商务部正评估该交易是否违反技术出口管制规定[3] - 中国商务部表示 企业从事跨境并购等活动须符合中国法律法规 商务部将会同相关部门开展评估调查[3] - Manus在2025年一季度爆火后估值迅速膨胀 并在一个月后敲定一笔7500万美元融资 估值达5亿美元 于去年6月将总部迁至新加坡[3] AI应用与生态拓展 - OpenAI推出ChatGPT Health(健康) 这是一个专门用于健康相关对话的独立空间 可连接电子医疗记录和健康应用[10] - 全球每周有超过2.3亿人提出与健康和保健相关的问题[10] - 2024年全球AI医疗市场规模约为266.5亿美元(约合人民币1861亿元) 预计到2033年将飙升至约5055.9亿美元(约合人民币3.5万亿元)[10] - OpenAI CEO认为医疗保健可能是AI改进最显著的领域 公司已投资多家医疗细分领域企业[11] - 联想集团董事长杨元庆表示 AI时代不可能出现“赢者通吃” 未来产业演进的核心逻辑是分工协作、优势互补[9] - 联想发布首款个人超级智能体Lenovo Qira 并与英伟达推出“联想人工智能云超级工厂”合作计划[9] - 杨元庆认为大模型公司提供“公共智能” 联想重心在于个人智能与企业智能 二者是互补关系[9] 物理AI与空间智能 - 斯坦福大学教授李飞飞表示 空间智能研究代表了AI的下一章 将少数图片变成连贯、实时的世界是下一章的开始[13] - 李飞飞成立World Labs聚焦空间智能 推动AI从对话式走向物理AI 旨在将感知与行动联系起来[13] - 芯片技术公司Arm正式成立物理AI部门 将原有的汽车与机器人业务合并管理[14] - Arm认为物理AI解决方案可提升劳动力、释放时间并对经济产生相当大影响 计划增加机器人相关员工[14] - 物理AI涵盖汽车、机器人等硬件形态 可与真实世界互动 是本届CES的焦点之一[14]

拉斯维加斯消费电子展(CES)观察 - 本周重点关注拉斯维加斯消费电子展(CES)上展示的众多黑科技，其展示成果令人震撼[1] - 展会最受瞩目的焦点是英伟达首席执行官黄仁勋的主讲，其核心观点是“物理AI”时代正在加速到来[1] - 黄仁勋在主讲后还进行了多场富有个性的线下交流活动[2] 英伟达首席执行官黄仁勋的核心观点 - 黄仁勋在CES 2026的演讲中重点阐述了三个关键话题，并展示了一台“芯片怪兽”[3] - 演讲后的问答环节涉及多个重要议题，包括关键临界点、公司护城河、对埃隆·马斯克的看法以及亿万富翁税等[3] 其他值得关注的市场观点与投资策略 - 有观点指出，市场开年重返4000点，知名私募机构形成了慢牛共识，投资策略应聚焦于挖掘“不拥挤的成长”领域并抓住仍然存在的“低垂的果实”[3] - 段永平2025年的分享精华指出，当前世界已有所不同，投资最重要的是买入好公司，同时每个人都需认真了解和学习人工智能(AI)[3] - 刘煜辉提出，在“G2竞争”的时代背景下，应重视端侧智能体、黄金以及有色金属板块可能出现的重大贝塔行情[3] - 达利欧对2025年进行复盘，认为关键变量在于货币，并预计美国股市的长期回报率可能仅为4.7%[3]

行业现状与竞争力 - 在近期CES展中，人形机器人获得重点关注，中国制造商占据主导地位，在38个人形机器人展位中，中国企业占据21个，比例超过一半 [1] - 根据Omdia报告，2025年全球人形机器人总出货量增长4倍以上，中国厂商（智元、宇树、优必选、乐聚、众擎、傅利叶）合计市场份额超过80% [1] - 从CES展会和2025年市场份额看，中国人形机器人的制造能力在全球处于绝对领先地位 [1] 市场叙事与投资逻辑演变 - 市场认为投资机会来自人形机器人量产加速，但分析认为，如果量产仅围绕功能简单的机器人，其对投资的影响会边际变弱 [2] - 具有AGI（通用人工智能）属性的叙事对投资的影响预计将边际变强 [2] - 一方面，AGI有望在2026年加速，英伟达CEO黄仁勋在CES展强调“物理AI”，预言其“ChatGPT时刻即将到来”，并表示“具备人类级别技能的机器人将在今年出现” [2] - 另一方面，FigureAI的人形机器人2025年全球市占率不到2%，低于2024年，但其估值在2025年9月达390亿美元，远超排名靠前的中国公司，市值反差说明大脑（AI能力）的估值更高 [2] 政策导向与投资机会 - 国家发改委近期提到要着力防范重复度高的产品“扎堆”上市等风险，并支持企业、高校、科研机构等围绕“大小脑”模型协同、云侧与端侧算力适配等技术进行攻关 [3] - 分析认为两类领跑型公司具有投资机会：第一类是特斯拉核心产业链，特斯拉官宣在自研世界模型中训练Optimus [3] - 第二类是具有垂直场景的本体公司，场景应用有利于数据和模型的积累 [3] 核心观点与看好的方向 - 人形机器人在近期CES展中大放异彩，中国产业链快速发展，具有极强的竞争力 [4] - 向前看，简单机器人的量产对投资的影响会边际变弱，但AGI的叙事有望边际变强 [4] - 看好具备构建大脑能力的领跑公司及产业链，包括特斯拉核心产业链和具有垂直场景的本体公司 [4]

AI技术发展重心转移 - 2026年CES展会上，人工智能（AI）的展示重心已从“模型能力”转向“产品能力”，从技术秀场转向可规模化落地的应用 [2] - AI正在从概念化走向工程化和产业化，端侧AI和物理AI成为技术突破的核心方向 [2] - 围绕AI的讨论更多聚焦于AI“能做什么”、“如何嵌入现有系统”、“怎样实现规模化部署”，而非模型规模或算力指标 [2] AI成为系统级基础能力 - AI正成为产品“默认存在”的底层能力，而非单独被强调的技术亮点 [2] - 大量可实际运行的AI设备和系统解决方案成为展台中心，包括具备自主决策能力的AI智能体、能够与现实环境交互的物理AI系统、面向企业和行业的AI工厂等 [2] - AI深度融入操作系统、车辆平台和工业控制系统，成为重塑产品形态和产业流程的基础能力 [3] - CES正在由“前沿技术秀场”转向“产业落地试验场” [3] AI在具体场景的应用落地 - 在个人终端展区，多家厂商展示了具备本地AI处理能力的电脑、智能眼镜和可穿戴设备 [3] - 在汽车展区，AI被整合进整车电子架构，从座舱交互到辅助驾驶形成统一系统 [3] - 在工业场景展区，AI被应用于生产系统和管理平台，用于生产调度、质量检测和设备维护 [3] - 机器人展品明确瞄准具体应用场景，覆盖制造、物流、零售、养老等多个领域 [5] - 在物流仓储场景中，机器人承担分拣、搬运和货架补货等任务；在制造场景中执行高重复度或高风险工序；在服务场景中提供讲解、送餐等服务 [5] 机器人技术趋于成熟与稳定 - 机器人展示重点从“能不能动”转向“能不能长期稳定运行” [5] - 多款机器人在模拟的仓储、零售和公共服务环境中能够连续运行，自主规划路线、识别物品并完成多步骤操作 [5] - 业内人士指出，中国机器人发展迅速，能够持续、稳定地执行日常任务，性能稳健可靠 [5] - 随着感知、计算和控制技术不断进步，机器人正逐步走出实验室，进入真实生产和生活场景 [5] 端侧AI与云端协同发展 - 越来越多产品选择在终端设备本地运行AI模型，以满足实时性、能效和隐私保护需求 [6] - 云端则继续承担训练、更新和跨设备协同功能 [6] - 在个人电脑、车载系统和可穿戴设备等领域，一些展品展示了在离线状态下完成复杂推理和交互的能力，减少对云端依赖 [6] - 行业观点认为，AI的未来是云端模型能力与终端即时响应能力相辅相成、协同进化，端侧与云端的分工协同成为重要架构特征 [6] AI重塑产业分工与竞争焦点 - 随着AI加速落地，芯片、制造、系统集成等领域的重要性明显上升，AI不再只是互联网企业的“主场” [7] - 软硬件深度协同成为竞争焦点，完整系统能力和规模化交付能力正在成为新的门槛 [7] - AI正在从“快速试错”的技术创新阶段，进入更加注重可靠性、安全性和长期运行的产业阶段 [7] - CES成为观察全球AI产业走向的重要平台，AI从概念走向落地、从虚拟走向物理的转变正在加速演进 [7]