全球物理人工智能专利竞争格局 - 在物理人工智能（Physical AI）专利领域的全球综合实力排名中，中国位居世界第一，美国以微弱差距紧随其后[1][3] - 按公司或机构综合评分排名，中国科技公司包揽前三：百度（4126分）、华为（3645分）、腾讯（3043分），中国平安保险（1881分）位列第六，中国科学院（835分）位列第十[1][4] - 韩国三星电子（2734分）位列全球第四，LG电子（1393分）位列第八，但韩国整体落后于中美两国[3][4] - 美国公司英伟达（2154分）、英特尔（1543分）、Alphabet（1325分）分别位列第五、第七和第九[4] - 日本整体排名第四，其排名最高的企业是工厂机器人制造商发那科，位列全球第13位[3] 物理人工智能的技术内涵与战略地位 - 物理人工智能是指让摄像头、机器人和自动驾驶汽车等自主系统能够在物理世界中完成感知、理解、推理并执行复杂动作的技术[5] - 业界认为其核心是让AI具备在现实世界中“看、想、动”的能力，使“机器智能”能直接参与并改变现实环境，而不仅限于提供信息[5] - 物理人工智能被视为中美科技博弈的下一阶段，中国正将其作为国家战略大力支持[5] - 中国“十五五”规划建议强调了高质量发展及科技在引领“新质生产力”中的作用，重点包括人工智能等先进领域[4] - 2025年8月，中国国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，明确提出推动工业全要素智能联动，加快AI在全环节落地应用[5] 人工智能与制造业的融合应用进展 - 实体系人工智能作为连接信息世界与物理世界的桥梁，通过“感知-认知-决策-执行”体系架构，是“人工智能+制造业”从概念走向落地的重要环节[6] - 工业全要素智能联动旨在利用AI技术，通过嵌入行业知识、融合业务流程，对传统产业进行全方位、全链条的升级改造[6] - 中国工业企业应用大模型及智能体的比例从2024年的9.6%大幅提升至2025年的47.5%[7] - 中国已培育421家国家级智能制造示范工厂，人工智能、数字孪生等技术在90%以上的示范工厂得到应用[7] - 中国已累计建成7000余家先进级、500余家卓越级智能工厂，并遴选出15家领航级智能工厂培育对象[7]

全球“物理AI”专利竞争力排名 - 在“物理AI”相关领域的专利综合实力排名中 中国位居世界第一 美国以微弱差距紧随其后 日本排名第四[2] - 韩国虽有部分企业进入排行榜前列 但整体实力与中国和美国仍有差距[4] 主要企业与机构得分 - 百度以4126分的综合得分位列全球第一[5] - 华为以3645分的综合得分位列全球第二[5] - 腾讯以3043分的综合得分位列全球第三[5] - 三星电子以2734分的综合得分位列全球第四[5] - 英伟达以2154分的综合得分位列全球第五[5] - 中国平安保险以1891分的综合得分位列全球第六[5] - 英特尔以1543分的综合得分位列全球第七[5] - LG电子以1393分的综合得分位列全球第八[5] - 美国Alphabet以1325分的综合得分位列全球第九[5] - 中国科学院以835分的综合得分位列全球第十[5] 行业格局与竞争态势 - 综合得分前三名由百度 华为和腾讯等中国大型IT企业包揽[6] - 中国平安保险凭借专利数量的优势位列第六[6] - 与进入前列的美国英特尔 英伟达 Alphabet相比 中国企业在专利质量方面仍有差距 但华为已接近美国企业的水平[6] - 日本企业中排名最高的是第13位的发那科[6] - 随着竞争主战场从日本长期领先的机械技术转向AI 日本国内企业被迫采取新的应对措施[4]

行业核心观点 - 英伟达公司首席执行官黄仁勋在2026年CES上表示，“物理人工智能（物理AI）”的“ChatGPT时刻”已经到来，其将在未来数年内实现规模化应用，成为下一轮全球科技竞争的核心赛道 [1] 物理AI的定义与底层逻辑 - 物理AI在生成式AI的基础上，学会了理解3D空间位置关系及现实世界物理规律，能接收传感器温度、距离等真实数据，并转化成机器人可执行的动作指令或帮助实体设备做出符合现实逻辑的判断 [2] - 物理AI的三大核心要素是数据、平台和模型，其应用前需经过虚拟训练平台：为真实空间创建数字孪生体，同步传感器数据，在虚拟环境中模拟操作并记录交互数据，供模型学习 [5] - 通过“虚拟训练场”，自主机器可以安全且快速地反复练习成千上万次甚至几百万次，以提前“预习”现实世界的技能 [5] 物理AI的市场规模与核心赛道 - 据估计，物理AI相关市场规模将在2030年达数万亿美元，覆盖制造业、物流、医疗、智能驾驶等领域 [8] - 工业机器人与自动驾驶是物理AI的两大核心赛道 [8] 物理AI在制造业与物流的落地场景 - 物理AI将自动化设备升级为能感知环境、判断状况、灵活应变的主动助手，例如仓库自动搬运机器人可在复杂环境中绕开障碍物运送货物 [8] - 工厂机械臂可通过传感器分辨传送带上零件的摆放角度，自动调整抓握力度和姿势，实现轻拿轻放或攥紧抓牢 [10] - 手术机器人可依靠物理AI掌握穿针、缝合等毫米级精细操作，比传统机器人更稳、更精准，辅助医生完成高难度手术 [10] 物理AI在自动驾驶的落地场景 - 物理AI是自动驾驶汽车的“智能老司机”，能实时处理摄像头、雷达等传感器捕捉的路况信息，凭借融合视觉识别、逻辑推理与动作决策的智能模型，在高速巡航或应对复杂场景时做出及时可靠的驾驶决策 [10] 物理AI的发展挑战 - 打造高精度物理仿真环境需融合材料属性、动力学参数等多源数据，场景建模成本高昂，且不同行业物理规律差异显著，通用模型开发难度大 [13] - 模拟环境与真实世界存在细微差异，导致机器人在实体部署时误差率上升，模拟训练效果无法与现实完全对应 [13] - 物理系统中微小的错误率可能引发连锁反应，从浪费原材料、制造残次品到损坏设备甚至引发安全事故，AI系统的“幻觉输出”可能在生产批次中持续扩散放大，对成本与运营造成叠加负面影响 [15] - 相关可解释性与责任追溯机制需要进一步建立和完善 [15] - 互联增加了网络风险，安全漏洞可能导致未经授权的访问、数据泄露甚至恶意控制机器人，影响物理安全和运营连续性 [15]

行业整体表现与结构性增长 - 2025年新能源车行业呈现结构性增长特征，头部车企表现强劲而部分公司销量下滑，行业分化加剧 [1] - 小鹏汽车全球交付量同比增长126%至42.9万辆，海外市场占比提升 [1] - 吉利控股新能源渗透率达56%，总销量首次突破400万辆 [1] - 广汽集团和本田中国销量分别同比下降14.06%和24.28% [1] 政策与市场数据 - 多部门联合召开动力电池行业座谈会，聚焦“反内卷” [1] - 2025年12月新能源车零售销量为138.7万辆，同比增长7% [1] - 2025年全年新能源车渗透率提升至68.4% [1] 技术迭代与产品进展 - 技术迭代加速，电动化与智能化深度融合 [1] - 小鹏汽车宣布计划于2026年实现L4级自动驾驶和物理AI量产 [1] - 北汽极狐L3版自动驾驶车型已启动规模化运营 [1] 全球市场与相关产业 - 中国人形机器人厂商表现突出，智元机器人以5100台出货量登顶全球榜首 [1] - 智能驾驶与机器人技术呈现协同发展趋势 [1] 头部车企战略与行业趋势 - 当前行业处于电动化与智能化深度融合阶段 [1] - 头部车企正通过技术突破和全球化布局来巩固自身优势 [1] 相关金融产品 - 新能源车ETF（159806）跟踪CS新能车指数（399976） [1] - 该指数从沪深市场中选取涉及新能源汽车产业链上、中、下游的优质上市公司证券作为样本 [1] - 指数旨在全面反映新能源汽车行业的整体表现，突出产业协同发展与长期成长性 [1]

文章核心观点 - 2026年CES展会的核心焦点是“物理人工智能”（物理AI），这标志着AI技术的发展路径和产业关注重点从虚拟的“AI智能体”转向了在现实世界中具备感知、理解、推理和执行能力的自主系统 [1] - 物理AI的本质是让AI嵌入机器人、自动驾驶汽车、智能终端及工业设备，使其能直接参与并改变现实环境，成为连接数字世界与物理世界的重要桥梁 [1][4] - 这一趋势不仅是技术突破，更是一种让AI的认知、决策与行动在真实场景中连续运行并创造价值的发展思路，是本届CES向产业界传递的清晰信号 [4] 行业趋势与定义 - 物理AI是指让摄像头、机器人和自动驾驶汽车等自主系统能够在物理世界中完成感知、理解、推理，并执行或协调复杂动作，其核心是让AI真正具备在现实世界中“看、想、动”的能力 [1] - AI落地形态可分为“个人AI”和“物理AI”，两者正在同步加速演进 [3] - 物理AI正加速走向汽车、机器人等现实世界场景，使机器具备感知环境、理解意图并实时行动的能力，其终端形态从工业机械臂到人形机器人不断丰富，应用边界持续拓展 [3] - 物理AI的本质是“有大脑的机器”，它使机器人从机械执行层面，升级为具备感知、理解和决策能力，推动机器人从“能干活”向“会思考、能协作”转变 [3] 展会现场应用案例 - 海信展示了搭载新一代AI智能识别引擎的陪伴机器人Beta，能在识别到闯入、异常轨迹时向云端发送预警信号与实时画面，并能陪宠物互动 [2] - 追觅科技展示了“扫地机械手”，能像人一样灵活地清扫地面，并收拾和归类玩具、袜子、纸团等各种家居杂物 [2] - 影智的XBOT咖啡机器人和冰淇淋机器人在现场表演咖啡拉花，并根据顾客需求进行个性化搭配，展会期间每天制作上千杯饮品 [2] - 深圳道通科技通过“未来城市全景沙盘”演示了物理AI在城市基础设施（如高速公路、光储充电站、桥梁、码头）中的应用，展现了能源补给、设施巡检与城市运营的协同，呈现向“自动、自治、自运营”方向演进的未来城市雏形 [2] 行业领军者观点 - 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 [1] - 美国高通公司中国区董事长孟樸指出，“个人AI”正进入可穿戴设备、个人AI终端、个人电脑和智能家居，在视障辅助、户外运动、实验室记录等细分场景中解决具体需求 [3] - 联想集团董事长兼首席执行官杨元庆认为，物理AI使机器人未来不仅替代体力劳动，也有望在部分脑力工作中发挥作用 [3]

2026年科技趋势与CES前瞻 - 全球最大规模科技展会CES将于1月6日在美国拉斯维加斯开幕，将率先呈现2026年的科技趋势 [4][5] - 2026年科技行业关注焦点在于如何将生成式AI实际应用到终端和社会中，这将是检验价值创造成果而非单纯炒作的一年 [4][5] 后智能手机时代的新终端竞争 - OpenAI预告将在2026年内发布“AI终端”，预计是一种无显示屏、仅通过语音操作的小型终端，标志着“后智能手机”时代的开启 [6][7] - 前苹果首席设计师乔尼·艾夫正协助OpenAI开发新终端，以应对其曾对智能手机依赖问题感到的懊悔 [7] - Meta正在开发搭载AI的眼镜型终端，用户可透过透明镜片观看现实世界同时显示数字画面，并于2025年12月挖走一名在苹果领导设计近20年的设计师 [7] - 苹果计划于2026年推出首款折叠屏iPhone以应对竞争，IDC预计2026年折叠屏智能手机全球市场规模将比2025年增长30%，到2029年将占智能手机总市场的10% [9] - 随着生成式AI崛起，苹果科技主角地位被夺走，在折叠屏和AI手机趋势上，中韩厂商及谷歌处于领先，苹果正通过更新Siri力图东山再起 [9] 物理AI成为新浪潮 - 将在CES成为主角的“物理AI”主要应用于人形机器人及自动驾驶汽车等物理空间场景，与生成式AI形成区别 [10][11] - 英伟达CEO黄仁勋提出“物理AI将成为下一波浪潮”，公司计划向汽车和机器人企业销售半导体及软件，使之成为继游戏和AI之后的第三大增长支柱 [11] - 搭载AI的机器人正从工厂、物流自动化进入家庭应用，2025年12月的人形机器人峰会有50多家企业参展 [12] - 据印度Cervicorn Consulting数据，到2034年物理AI市场规模将达到685亿美元，是2025年的13倍；摩根士丹利预测2050年将有超过10亿台人形机器人在工作 [13] - 在少子化与劳动力短缺背景下，自动化需求强劲，但AI与机器人融合后开始与人类互动，引发了政府监管的必要性讨论 [14] 生成式AI发展的竞争与挑战 - 对于“通用AI”的实现时间，埃隆·马斯克和Anthropic CEO达里奥·阿莫迪曾预测最早在2026年实现 [16] - 有声音指出生成式AI开发迎来平台期，《麻省理工科技评论》评价OpenAI于2025年8月推出的GPT-5低于预期，且95%的企业未从引进AI中找到价值，认为AI热潮迎来转折点 [16] - OpenAI计划于1月推出性能更高的新基础模型，Meta也计划在3月前推出Llama升级模型，在谷歌Gemini的威胁下，OpenAI的优势出现破绽 [18] - 中美AI竞争激烈，尽管美国放宽了英伟达AI半导体H200的出口管制，但中国正构建不依赖美国的AI供应链，其开源模型性能正在提高 [18] - 2025年AI投资过热担忧加强，预计2026年投资者期待值将调整，OpenAI和Anthropic最早可能于2026年上市，AI治理的必要性随之加强 [19]

政策与产业趋势 - 中国八部门联合印发《“人工智能+制造”专项行动实施意见》，提出到2027年人工智能关键核心技术实现安全可靠供给，产业规模和赋能水平稳居世界前列[1] - 政策旨在推动人工智能与制造业深度融合，打造新质生产力，全方位、深层次、高水平赋能新型工业化[1] - 多部门联合发文传递明确信号：人工智能正加速从实验室走向工厂车间和生活场景，成为重塑物理世界的核心驱动力[1] 技术演进方向 - 行业正处于由“数字AI”向“物理AI”跃迁的关键节点，AI触角正深刻延伸至制造业肌理[1] - 英伟达首席执行官认为“物理AI”将成为下一波人工智能浪潮的中心，指能够理解、感知并作用于物理世界的智能系统[2] - 2026年将成为软硬件协同发展的大年，人工智能对实体经济的影响力将迎来指数级跃升[2] 软硬件协同发展 - 制造业复杂环境对AI提出严苛要求，需要极高的实时性、精确性和稳定性，驱动软硬件“深度对齐”[2] - 高性能算力正通过边缘计算模块下沉到机械臂、机床等终端，而不仅仅是堆叠在云端[2] - 软硬件无缝整合使AI能实时解析物理规律，预测毫秒级运动轨迹，实现柔性制造、极高精度组装等过去难以想象的场景[2] 产业影响与变革 - “人工智能+制造”深度赋能传统产业，实现从原材料智能配比、生产自动排程到质量视觉检测、供应链精准预测的全方位“降本增效”[3] - AI催生新业态，例如基于物理AI驱动的具身智能机器人正大规模进入组装线，能通过自主学习处理复杂工艺难题[3] - 生产力的变革正成为支撑经济高质量增长的新引擎，AI对经济的影响有望实现从“局部盆景”到“全面森林”的跨越[3] 发展关键与前景 - 确保AI关键核心技术安全可靠供给，是应对复杂国际环境、确保产业链供应链韧性的重要考量[3] - 行业需关注算法透明度、硬件自主化及数据安全流动，使AI技术既具备“智慧”又拥有“铠甲”[3] - 中国制造在“人工智能+制造”进程中拥有先发优势，应当加速起跑[3]

文章核心观点 - 英伟达通过发布Vera Rubin平台及Cosmos模型，正系统性地推动“物理AI”发展，旨在降低物理AI开发成本，并以此复兴美国制造业，此举可能稀释中国在工程师和高级技工方面的优势，对中国制造业构成严峻挑战 [7][8][20] - 英伟达的业务模式正从单纯的GPU供应商向AI系统提供商转变，例如通过Alpamayo模型直接进入智能驾驶领域，这可能重塑行业格局，使中国新能源汽车企业面临类似PC厂商的竞争压力 [22][24] - 应对挑战需要中国在AI基础设施领域加大投资，并发挥自身在制造业落地经验和实体工厂数据方面的优势，加速AI转型并推动国产替代 [30][32][35] 英伟达的战略转向与“物理AI”布局 - 英伟达CEO黄仁勋在CES演讲的核心是降低“物理AI”开发成本，这是实现“AI工厂”的前置条件 [10] - “物理AI”使自主系统能在物理世界中感知、理解、推理并执行复杂动作，与仅处理自然语言的生成式AI有本质区别 [13] - 训练物理AI成本远高于生成式AI，因其需要深度思考和多步骤推理能力，对算力需求巨大 [15][16][17] - 英伟达推出的Vera Rubin平台大幅提升了推理性能，其推理成本可降至前代Blackwell平台的十分之一，降低了企业对GPU数量的需求 [19] - Cosmos模型作为预训练多模态模型，支持在虚拟环境中训练物理AI（如机器人），大幅降低试错成本，加速开发进程 [19] 对制造业与汽车行业的潜在冲击 - 物理AI成熟并应用于工业领域后，可能严重稀释中国海量的工程师和技术工人优势，导致美国制造业复兴，中国面临订单减少和岗位收缩 [8][20] - 英伟达明确将在2026年第一季度推出与奔驰合作的智能驾驶汽车，搭载自研的Alpamayo自动驾驶模型，从供应商转变为直接竞争对手 [22] - 英伟达的入局可能重塑智能驾驶行业格局，国内新能源车企面临巨大竞争压力，可能走向类似电脑厂商的生态位，而英伟达可能成为该领域的“微软” [24] - 英伟达与富士通、安川电机合作，软银试图收购ABB机器人业务，旨在获取工厂一线数据以加速物理AI落地，这涉及数据安全风险 [25] 中国的应对之策与优势分析 - 破局的关键在于中国需要拿出在效率和易用性上媲美或超越英伟达的物理AI解决方案，推动国产替代 [30] - 这需要中国泛AI行业形成共识并协同行动，不仅是工程技术问题，更是行业协调与产业政策问题 [31][32] - 中国必须加强AI基础设施投资，目前美国占据全球七成以上算力和八成以上数据中心，中国仅占约15%的算力和二成数据中心，与制造业大国地位不匹配 [32] - 中国的优势在于拥有丰富的制造业落地经验和海量的实体工厂，这是训练物理AI所必需的、无法被仿真完全替代的现实数据与场景 [35]

货币政策与宏观经济 - 中国人民银行2026年工作会议定调，将把促进经济高质量发展和物价合理回升作为货币政策重要考量，并强调灵活高效运用降准降息等多种货币政策工具 [2] - 2024至2025年，中国汽车以旧换新实现1830万辆，其中新能源汽车占比近60%，家电以旧换新实现1.92亿台，一级能效（水效）占比达90%以上，该政策共带动消费品销售额3.92万亿元，惠及消费者4.94亿人次 [6] - 2026年1月6日，因国际油价小幅波动导致调价金额每吨不足50元，国内成品油价格按机制不作调整 [7] 产业与公司动态 - 英伟达CEO黄仁勋在新年演讲中强调物理AI，并表示英伟达已为此工作8年，其“ChatGPT时刻”即将到来 [19] - 蔚来汽车创始人李斌指出，2026年汽车行业最大的成本压力来自内存涨价，因智能汽车芯片需用内存，且行业正与AI行业争夺资源 [20] - 商务部公告，为维护国家安全和利益，决定加强两用物项对日本出口管制，禁止所有相关物项对日本军事用户、军事用途及有助于提升日本军事实力的最终用户用途出口 [5] 资本市场与股票表现 - 受黄仁勋CES讲话提振AI乐观情绪，美股芯片与存储股走强，道指上涨0.99%至49462.08点逼近5万点，标普500指数上涨0.62%至6944.82点，纳斯达克指数上涨0.65%至23547.17点，均创历史收盘新高，当日美股成交187亿股，高于过去20日均量161亿股 [21] - 1月6日A股龙虎榜显示，机构净买入30只股票，其中净买入前三为航天电子（45114.19万元）、亚翔集成（13933.78万元）、利欧股份（13519.87万元），机构净卖出前三为通宇通讯（23530.82万元）、应流股份（17518.73万元）、海科新源（14039.49万元） [22][23][24][25] - 元旦后A股市场持续上涨，沪指实现13连阳并创牛市新高，2025年全年A股新开账户数同比增长9.75%，其中个人投资者新增2733.24万户（同比增长9.67%），机构新开A股账户10.4539万户（同比增长34.91%） [27] 地缘政治与大宗商品 - 美国总统特朗普宣布，委内瑞拉临时政府将向美国移交3000万至5000万桶石油，将按市场价格出售，所得资金由其监管，用于“造福两国人民” [3] - 美媒爆料称，在美军对委内瑞拉采取军事行动前一个月，特朗普曾向几名美国石油企业高管暗示委内瑞拉局势将有“大变动”，并传递“做好准备”的信息 [14] - 贸易链反馈显示，当前中国-拉美航运与贸易活动总体平稳，部分涉及委内瑞拉业务出现客户暂缓发货、调整路线的观望现象，但更多中国企业仍在审慎拓展南美市场 [28]

公司对物理AI技术的定位与价值阐述 - 公司表示物理AI是推动工业制造从“有人操作”向“无人自主”变革的核心驱动力，而非对传统技术的简单升级 [2] - 物理AI能将工业软件从辅助设计的“工具”升级为能进行智能决策的“工业大脑” [2] 物理AI相比传统技术的三大核心优势 - 具备极致的真实性：通过学习海量真实物理数据，能直接高精度还原复杂物理规律，克服传统仿真需简化假设导致结果有偏差的问题，对航空航天、无人驾驶等需“零误差”的领域至关重要 [2] - 具备颠覆性的实时性：依托GPU强大算力，能实现毫秒级数据处理和决策输出，而传统仿真计算复杂场景可能需要数小时甚至数天，例如在无人机自主避障中能瞬间分析环境并生成路径 [2] - 具备强大的自适应能力：具备自主学习能力，可根据实时采集数据动态优化算法以应对动态变化的工业场景，而传统仿真模型是固定的，例如可实时监测工业机器人状态、预测故障并自动调整参数以实现无人化运维 [2]