直击2026 CES：节奏变化背后，全球AI正式进入“工程验证期”

CES 2026宣告了一个新时代的到来：AI产业正在迈入真正的“行动智能时代”。

对ToB市场而言，这将是一轮推进节奏更慢、却确定性更高的周期。AI不会在一夜之间颠覆所有行业，但它会以更低调、更深入的方式，逐步嵌入企业的核心业务流程，以及物理世界的运行逻辑之中。谁能率先完成从“卖技术”到“卖结果”的转变，谁就更有可能在未来十年的产业版图中占据稳固位置。

AI的上半场，拼的是想象力；而下半场，考验的则是谁能把智能真正落地到现实世界，并且长期、稳定地跑下去。

作者|斗斗

编辑|皮爷

出品|产业家

1月份的拉斯维加斯，被一场科技盛会点亮。

CES，不仅是消费电子爱好者的嘉年华，更是芯片、整机、车厂、互联网公司、机器人企业和各行各业ToB供应商的集中“对账日”。

而今年CES的热度，比前两年更火了一档。

一个直观感受是,“消费电子展”这四个字，已经不足以概括其内容。AI正式从一个功能变成所有新品默认的底座，从Nvidia Rubin、AMD MI400这样的新一代算力平台，到Uber牵头的Robotaxi联盟，再到人形机器人、超薄壁纸电视、家庭健康设备和AI家务机器人，整个展馆给人的印象是，技术已经推到“物理世界大规模改造”的门槛上。

也正因为如此，2026 CES更像是一面镜子。

一方面折射出AI产业正在从概念扩张走向结构重构；另一方面，也迫使所有产业参与者直面一个无法回避的问题，那就是在这场由算力体系、端侧设备、机器人与全球供应链共同推动的产业重排中，准备站在什么位置上？

一、AI基础设施竞争，

从性能转向交付能力

2026年的CES大会，AI基础设施的变化非常鲜明。

英伟达将发布重心放在了新一代Rubin平台上，该平台可以显著降低Token成本和整体运行开销，而不仅仅是“更快”，并有意弱化“单卡性能”的叙事，反而反复强调系统级协同，即CPU、GPU、互联、网络、存储、安全能力被作为一个整体来阐述。

AMD在今年CES的选择几乎是这一方向的镜像选择。

其并未在单点性能上正面硬拼，而是推出Helios机柜级平台，并围绕Instinct MI400系列讲述算力与交付形态。更具象征意义的是，AM专门拿出MI440X这样一款产品，明确定位为适配传统企业本地数据中心的AI芯片，强调无需为AI重建机房，就能完成训练、微调和推理。

这些发布动作叠加在一起，构成了2026 CES上一个非常清晰的信号，那就是基础设施厂商已经不再假设自己的客户只是云厂商或研究机构，而是把“企业数据中心”当作核心战场。

如果把这种转变和2025年的CES对比，会看到更清晰的逻辑变化。去年英伟达的高光更多来自Blackwell架构在消费级和开发者生态里的扩展，AI PC、RTX 50 系列、Copilot+ PC 相关芯片成为焦点。那一年的主叙事是“AI会进入所有设备”，算力像水电一样被分发到终端和个人。和如今并不相同。

分析这种变化背后的原因，其实可以发现过去一年，企业在真实环境中跑了一轮大模型应用之后，逐渐发现瓶颈并不在能不能用AI，而在能不能持续用、规模用。训练阶段的成本在下降，但推理阶段的调用量却在快速膨胀。当业务真正跑起来，算力、电力、散热、网络和运维一起变成长期支出。企业开始意识到，AI的成本结构，正在从一次性资本开支，变成持续性的运营开支。

与此同时，工程层面的现实也逐渐显现。企业机房不是实验室，扩容要排期，散热要改造，网络要重构，安全和合规要逐条过审。单纯更强的卡并不能解决这些问题，反而可能加重系统复杂度。企业真正需要的，是一套可以快速复制、可以被标准化交付、可以在现有体系中稳定运行的算力系统。

再叠加地缘政治和供应不确定性的背景，企业在采购决策上变得更加谨慎，他们不再愿意把关键业务完全押在单一形态或单一部件上，而是希望算力系统本身具备更强的可组合性和可替代性。

这也是为什么今年CES上，可信计算、系统级安全开始重新出现在基础设施叙事中。

整体来看，CES 2026这一环节反映了产业的核心走向。AI基础设施不在于谁更快谁更大，而是谁能把AI架构、工业化交付和长期运维做成可复制的企业产品。在TOB世界，这种系统化交付能力，将成为未来三年判断供应商是否能真正进入企业预算清单的关键标准。

二、端侧AI不再是玩具，

成为企业级节点

当基础设施厂商开始围绕怎么交付给企业来设计算力时，端侧AI的角色，也自然发生了变化。

在2026 CES上，端侧AI厂商开始回答一个更偏企业的问题，那就是这些设备，能不能被当作IT资产来管理和部署。

最具代表性的变化，来自PC与企业终端厂商。

联想在CES上发布了跨设备AI系统Qira，并刻意把它定义为多设备协同的智能环境，而不是某一台设备上的助手。Qira被设计成可以在PC、平板、手机等终端之间无缝调用，并根据任务在本地或云端切换推理位置。与此同时，联想还联合英伟达推出AI Cloud Gigafactory”方案，强调将企业AI环境的部署周期压缩到以周计算，这实际上是在把端侧、边缘和云的交付链条一起打包，直接面向企业IT部门。

而在去年CES上，端侧AI的主旋律是“普及”，即Copilot+ PC、NPU算力、端侧模型能跑起来，是厂商最关心的事情。如今变成了企业该如何规模化管理这些能力。

戴尔在CES上的态度变化，很能说明这一点。其公开表示：消费者并不会因为“AI PC”这个概念本身而买单，甚至过度强调AI可能会让用户感到困惑。真正推动采购决策的，依然是续航、性能、稳定性和可管理性。

基础设施厂商的动作，也在呼应这种变化。AMD在CES上强调MI440X这类面向企业本地部署的AI芯片，意图让更多推理和微调留在企业自己的数据边界内；英特尔发布Core Ultra Series 3时，则把机器人、自动化、智慧城市、医疗等边缘场景作为重点，反复强调在视频分析、本地推理任务中的性能功耗比。

这些发布共同传递的信号是，端侧不再是云的补充，而是企业控制成本和风险的关键变量。

造成端侧AI叙事转向的原因，其实非常清晰。第一是成本压力。过去一年，企业在真实业务中使用云端推理后，逐渐意识到推理成本的不可预测性，调用量一旦上来，费用很难长期锁定预算，而端侧和本地推理可以成为稳定成本结构的重要手段。第二是数据与合规边界。在制造、医疗、能源等行业，很多数据天然不适合出域，本地处理和端侧推理并不是技术选择，而是合规前提。第三是运维复杂性。当端侧设备数量成百上千时，企业最怕的不是算力不够，而是无法统一更新、统一审计、统一追责，这迫使厂商必须把端侧能力做成“可管理系统”。

正是在这些现实约束下，端侧AI开始从“能跑模型”，走向“能被IT体系接纳”。Qira这类跨设备系统，本质上是在回应企业对统一权限、日志、任务分配和数据流向的需求。而基础设施厂商强调的本地推理和边缘算力，则是在为企业提供更多架构选择空间。

由此带来的趋势也非常明确。未来一段时间，端侧AI不会取代云端，而是会成为企业AI架构中的“稳定器”，用来控制成本、收敛风险、降低时延。真正有价值的，不是某一款爆款AI硬件，而是能否把端、边缘和云编排成一张可治理的网络。谁能把设备、模型、权限和运维统一进一套体系，谁就更有可能把端侧AI从试点推向规模化部署。

三、AI落地，进入可复制阶段

今年CES，可以看到，一些领域的AI落地的“颗粒度”更细了。

具体来看，在物流和仓储领域，AI也不再仅仅是演示搬箱子。

Arm成立的Physical AI业务单元暗示了机器人不再是单体产品，而是要被嵌入生产线、仓储路线规划、协同调度等系统；宇树科技、智元机器人等在制造、零售和仓储物流场景中展示了能稳定运行的具身智能产品，说明这一赛道已迈过原型演示阶段，进入了工程化、可量产、可部署阶段；现场还有傲鲨智能展示外骨骼机器人，这种在轻工业和重复作业场景下，能直接提升人机协同效率的产品。

相比2025年机器人更像“机器人秀”，2026更像“机器人如何与业务融合”的行业周边生态展示，这反映出物流行业客户已经从好奇转向了方案可落地的实质判断。

而在制造业，叙事已经从“AI能做什么”转向“AI怎么做”。

最典型的例子来自西门子，其在展会上发布了Digital Twin Composer，这是一个把数字孪生、实时物理数据和设计或工程流程整合起来的平台工具，能够让企业在改造生产线之前就把风险和成本用软件验证掉，目前，已经在PepsiCo的美国工厂试点。

这一动作本质上回应了制造企业流程改造的投入大、风险高、周期长的核心痛点。过去AI多作为“辅助决策”，但Digital Twin Composer的出现表明，AI正被用来直接优化制造执行层和工程层的核心流程，变成生产级工具。

在医疗场景，AI也在重新定义服务与研发过程。

Withings发布的Body Scan 2是一个具备多项生理指标测量能力的AI健康设备，提供实时健康建议和长期监测服务，企业可以把它作为长期健康管理与企业健康计划的一部分，而不是一次性硬件销售。

这些场景细分出来的案例表明，AI的落地正在分行业、分流程、分节点逐步展开。它不再是一个“通用能力”，而是可以被嵌入到行业客户的核心业务链路里。

可以预测，未来一到三年，AI在行业的落地将不会靠单点创新吸睛，而靠行业方案的复制性、可交付性和长期运营能力赢得市场。

四、中国厂商的存在感从“多”变成“能交付”

在这些已经开始谈交付、谈部署、谈运维的场景里，中国厂商的存在感，变得更具体了。

值得注意的是，中国企业开始在几个关键的产业节点上集中露出能力，而这些节点，恰恰是AI走向落地之后最稀缺、也最有话语权的位置。

最直观的变化，发生在具身智能和端侧AI这两条线上。

今年CES，中国的人形机器人厂商约占CES 2026机器人参展商的55%左右。中国企业成为不可忽视的主力群体。

例如，宇树科技在现场展示了包括G1、H2、R1在内的多款人形与四足机器人，覆盖科研、巡检、服务和演示等不同场景，整体呈现方式已经非常接近“产品矩阵”，而不是单一概念机。智元机器人则以完整的人形机器人产品组合亮相，并对外披露累计出货量已经达到数千台，明确把交付能力与规模经验摆到了台面上。除此之外，星动纪元、众擎机器人也纷纷亮相。

这种表达方式，与2025年形成了明显对比。

去年中国机器人企业更多是在展示“能做”，强调技术突破和原型能力；而2026年，其更多回答的是企业客户真正关心的问题。比如有没有稳定版本、能不能批量交付、出现问题谁负责维护。这种变化，本身就意味着中国企业已经把目标从“被看见”转向了“被采购”。

同样的变化也发生在端侧AI载体上。以Rokid为代表的中国厂商，在CES上展示了更轻量化、更加独立运行的AI眼镜产品，强调全天佩戴、独立通信能力以及多模型接入。这类产品的价值，并在于它们天然贴合企业场景，例如远程巡检、即时翻译、设备操作指导、培训与协作。这正是TOB市场最容易形成规模需求的端侧形态之一。

如果把视角拉远，你会发现这些变化并非孤立事件，而是中国企业在全球AI产业分工中一次更主动的“位置选择”。在基础模型和超大规模算力层面，海外公司仍然掌握主导权；但当AI进入工程化和落地阶段，决定产业速度的因素开始转向硬件整合、系统工程能力、供应链效率和成本控制，而这些恰恰是中国企业更熟悉、也更有积累的领域。

因此，2026 CES上中国企业角色的变化，并不只是“从多到强”，而是从“展示能力”走向“占据关键节点”。这些节点共同构成了AI产业下半场的核心，即端侧载体、具身智能、工程化交付和规模制造。

可以预判。短期内，中国AI在全球舞台上的竞争力，未必主要体现在基础模型先进性上，而更可能体现在AI规模化落地上。在机器人、AI眼镜、商用显示和行业设备等领域，中国企业正在争取更大的定义权。如果它们能在软件生态、企业级管理和长期服务能力上继续补齐短板，那么中国AI在全球产业链中的位置，将不再只是“参与者”，而会逐步向“规则塑造者”靠近。

五、2026，“物理AI时代”来了

把今年CES上这些变化放在一起看，会发现一个很直接的趋势：物理AI时代正在到来。

这一点，从大会内容也可见一斑。

在过去几届CES中，AI的核心叙事主要围绕生成式能力、Copilot交互体验，以及如何更快更准地产生文本、图像、音频等内容。到了2026年，英伟达首席执行官黄仁勋在演讲中，开宗明义地把整场CES的主线定格在“物理AI”上，这也是他本人对AI产业未来的最高战略判断。

所谓“物理AI”，并不是简单把AI能力部署到终端设备，而是指机器能够理解现实世界、做出推理，并根据感知结果执行实际动作。换句话说，AI将变成具备“看得见、会思考、能行动”的智能体，这种智能体能够在真实场景中完成任务，而不是仅在屏幕上输出内容。

这次CES上围绕物理AI的动作非常集中。

英伟达不发布传统消费显卡，却用近两个小时的主题演讲把物理AI、Rubin平台、自动驾驶Alpamayo系统和机器人推理架构串成一个整体战略，用“AI大脑+物理执行+仿真系统”三位一体的架构来说明未来产业方向。

Arm发布了Physical AI业务单元，明确把机器人与汽车这两个具身智能场景提到与云端与边缘对等的位置，并指出这是未来自动化输出的重要引擎。

众多大型汽车与自动驾驶系统也将这一理念纳入路线图。比如英伟达的Alpamayo自动驾驶平台被定义为具备推理和解释能力的下一代自动泊车与主动驾驶系统，也是物理AI在出行领域的落地样本。

这些动作的共同特点，是产业链正在把AI的能力从“生成内容”迁移到“在真实世界中执行动作”的能力，比如机器人在生产现场移动、自动驾驶汽车在复杂路况判定与操控、家用/工用自动化机器人完成具体任务等。

这种趋势的背后有非常现实的产业逻辑。

首先，AI的基础模型与大规模推理能力已经成熟到能够解释物理世界，而不是仅产生文本结果。英伟达提出的Cosmos、Alpamayo等模型和平台就是为了让AI能够理解环境、做出决策并执行动作，这种能力本质上是从虚拟智能迈向具身智能的关键。

其次，过去几年企业级落地的痛点已经从能否生成内容。转向能否执行任务和产生业务效果，比如机器人搬运、巡检、接待、清洁，自动驾驶里城市级运营、低速交通处理等，都需要AI在现实世界感知+推理+执行这一链路上可靠运行。物理AI把这一链路视为整体，而不是切碎成单点能力。

最后也有市场驱动，企业和城市对于自动化场景的需求远超纯数字化需求。劳动力紧缺、运营成本上升、复杂环境要求更多自主系统来补位，这些现实需求促使厂商和买家共同关注能够在物理层面执行任务的AI系统，而不是仅在云端或终端执行推理。

由此看来，物理AI，正成为下一个产业竞争的大赛道。过去的AI采购更多是围绕云端模型或单点设备，未来，端到端物理智能系统会成为企业采购新标配。未来包括机器人、无人车、自动化设备在内的整体物理智能系统，会成为大企业新的长期采购项目。

结语：

CES 2026宣告了一个新时代的到来：AI产业正在迈入真正的“行动智能时代”。

对ToB市场而言，这将是一轮推进节奏更慢、却确定性更高的周期。AI不会在一夜之间颠覆所有行业，但它会以更低调、更深入的方式，逐步嵌入企业的核心业务流程，以及物理世界的运行逻辑之中。谁能率先完成从“卖技术”到“卖结果”的转变，谁就更有可能在未来十年的产业版图中占据稳固位置。

AI的上半场，拼的是想象力；而下半场，考验的则是谁能把智能真正落地到现实世界，并且长期、稳定地跑下去。