中國版“CES展”背後的驚喜

“在過去的很多年裏，我們先是實現了‘後發跟進’，繼而展開‘彎道超越’，如今我們有可能完成第三個任務，那便是‘升級領跑’。”

——吳曉波

文 /巴九靈

“AI硬件的未來鐵定在中國。”看完了這場智能硬件展後，吳老師愈發堅定了他的看法。

這兩天，全球最大的消費電子展CES在美國“賭城”拉斯維加斯熱熱鬧鬧開幕了，而在美國的另一端，幾乎同一時間，中國的阿里雲也在深圳舉辦了一場智能硬件展，它被外界稱爲“第一屆中國版CES”，似有“打擂”之意。

阿里雲通義智能硬件展現場

整個展館5000多平米，不算大，但總共超1500件AI硬件新品亮相，都是從和通義多模態大模型家族合作的15萬家智能廠商嚴格挑選出來的，其中180件在美國CES展同步首發。從Z世代到銀髮族，從辦公軟件到家庭娛樂，幾乎涵蓋了3C數碼、家電、衛浴、玩具、樂器、健身器材、機器人、電動車、飛行器等所有消費領域。

阿里雲通義智能硬件展上的低空飛行器

區別於傳統意義上的科技展臺，我們對這屆智能硬件的第一印象是“很強的攤位感”：

功能不一的智能眼鏡就像在眼鏡店裏一樣，密集地擺在一起，隨意試用，成爲展館最擁擠的地方；各類智能戒指如同老鋪黃金的櫃檯，齊刷刷地攤你在面前，手寸齊全，任君挑選；一整個大展廳全是智能玩具，毛茸茸的“大眼睛”寵物、會搖頭的仙人掌、小型機器狗……彷彿走進了玩具城。

阿里雲通義智能硬件展現場

吳老師在現場用兩個詞精準地點評這個現象：湧現和泛化。前者指數據或能力值積累到一定閾值後，能力發生指數級的提升；後者意味着人工智能產品幾乎應用和泛化到各個行業，各種AI產品史無前例地爆發，“千行百業都值得被想象一次”。

在整個觀展過程中，吳老師也和這些新奇的智能硬件來了一次次的邂逅與互動：

他穿戴上了一款CES同款、僅2.7kg的外骨骼助力器，在最高20kg的腰部助力，爬樓梯時如履平地；他在智能屏前和一款佔地不到1平方米卻能提供十多項運動的智能健身器材互動，同時在終端生成一個定製化的Agent，它不僅是你的健身教練，還能進行全週期的健康管理。

此外，他還第一次戴上了AI導盲眼鏡、AI助聽器，感嘆AI硬件的人文性；當他看到能自動批改、點評、糾錯的AI作業批改機時，直呼“了不起”。

吳老師現場試戴導盲眼鏡

AI，改變了中美消費電子展的形態，而中國智能硬件來到了“覺醒時刻”。甚至當AI滲透至重型機械廠、傳統家電等非互聯網行業時，我們正在目睹一場遠比“手機APP革命”更爲深刻的產業重構。

吳老師認爲，當中國把全球最厲害的供應鏈和大模型能力應用到所有行業中時，將是中國的產業“升級領跑”時刻。

那麼，兩場消費電子展的背後，2026年的AI產業又將浮現出哪些重大趨勢？

2026年，AI的第二個發展高潮

在中美“CES展”現場的喧囂中，一大新趨勢正浮出水面：

在2026年，全球AI領域將迎來第二波發展高潮。

這跟劉偉光走訪一百多家企業帶來的感受完全一致。他是阿里雲智能集團資深副總裁，在最近的演講和訪談中，劉偉光提及了“AI的第二曲線”。

在劉偉光看來，此次高潮階段的技術迭代速度將遠超預期，大模型或許會以星期爲單位進行更新，技術落地週期也將從以往的5—10年縮短至2—3年。而大模型的每一次迭代都將帶來應用層面的快速爆發。他判斷“這並非簡單的器物層面升級，而是具有變革性的範式轉移。”

這句話指向了一個關鍵詞：物理AI。今年的CES展上，英偉達創始人黃仁勳的“物理AI的ChatGPT時代即將到來”的論斷爲大會打下基調。從商業邏輯來講，物理世界的天花板比虛擬世界更大。

以汽車行業爲例。2024年，物理AI應用的一個重要方向還體現於汽車智能化方面。而到了2025年，這一趨勢進一步發展，不僅涵蓋了新能源汽車、低空飛行器、傳統燃油車以及重型卡車等商用車領域也相繼融入智能化潮流。

黃仁勳在CES 2026上演講

在這個趨勢下，手機已不再是AI的單一入口。AI將突破屏幕的限制，全面融入汽車、機器人、可穿戴設備以及各類工業終端之中。

所以，如果說以手機爲主要載體的虛擬世界和消費級應用是AI的上半場，那麼它的下半場和“第二曲線”將和企業端和產業端聯繫起來。

它們的主要區別是：其一，消費級應用易受消費者偏好影響，千人千面，其演變方向是多元且個性化的，而企業級應用則與專業屬性高度綁定，前者求廣度，後者探深度。特別是在豐富的產業應用場景下，AI在企業端的價值有待進一步挖掘，成長空間大。

其二，企業級人工智能直接重構生產力。其潛在的經濟影響力具有顛覆性——有望促使全球國內生產總值增長10%，這意味着存在一個高達11萬億美元的價值重構空間。

換個角度來說，將生產力都被AI改造一遍的“價值重構”，也意味着一場“增量戰爭”。到2026年，人工智能所創造的新增量市場將佔據整個人工智能市場的80%。

“未來10%的增量將超過當下100%的存量，因此贏得未來市場比糾結於當下的份額更具意義。”劉偉光說。與此同時，企業也將拿出真金白銀拼市場，因爲他預測在2026年，AI應用將以每年百倍的速度增長，未來的人工智能預算或許會達到信息技術預算的10倍。

“增量戰爭”下的雙軌競爭

對於中國而言，競爭焦點呈現出雙軌並行的態勢。

◎ 一方面，傳統產業藉助AI實現轉型升級，優勢產業通過AI實現指數級進化；另一方面，“AI原生企業”用新的商業模式開疆拓土。

當下，美國在生物醫藥、金融、可再生能源和半導體等領域對人工智能進行了深度應用，而中國的人工智能則聚焦於傳統制造業、新能源汽車、鋰電池、電子電氣、農業等，這些行業通過像阿里雲這樣的雲端服務商，利用其雲服務和大模型能力，快速實現降本增效。

2025年阿里巴巴雲棲大會

例如，挖掘機龍頭三一重工，過往其培養一名能夠處理複雜設備故障的高級技師，不僅週期漫長，且成本高昂。如今藉助人工智能構建的“設備維修助手”，能把幾十年生產經驗的數據內化成模型。此外，新手技師佩戴增強現實（AR）眼鏡，藉助AI知識庫，按步驟排查並解決問題，能快速變成專家，此舉大幅縮短了人才培養週期，達成了“人工智能平權”。

同樣，濰柴動力亦運用人工智能開展設備故障診斷工作，將老師傅的經驗轉化爲模型，提升了整條生產線的穩定性與效率。

更傳統的企業還有養豬業，我們很難想象豬的獸醫大模型是如何提升豬的健康度和產值，從而創造市場價值；也很難想象到廚房裏的“廚具排煙竈”，未來都會有自然語言對話能力和多模態圖片識別。中國的體育行業、珠寶行業、美妝行業，皆開始用AI做開放新品、設計、營銷……

像這類的產業創新與中國製造業的根基直接相關，是我們在這場“增量戰爭”中的基本盤。

◎ 另一邊，以通義千問、DeepSeek爲代表的“開源力量”崛起，快速催生了一批“AI原生企業”。它們主要分爲四類：

第一類是生成式人工智能內容創作（AIGC）公司，負責生成圖片、圖像類內容，如兒童AI繪本；

第二類是人工智能漫劇/短劇公司，利用AI輔助生成劇本，多模態生成視頻內容；

第三類是智能體（Agent）公司；

第四類則是人工智能硬件公司，如AI穿戴設備、AI玩具等等，它能放大中國供應鏈的優勢，且能與AIGC、智能體公司業態進行融合，如既會對話又會故事創作的隨身設備“聽力熊”。

阿里雲通義智能硬件展上的陪伴機器人

在去年杭州雲棲大會和今年阿里雲通義智能硬件展上，這四類“AI原生公司”在各個行業集中湧現，很多是三人以下的“超級個體”，呈現出“星火燎原”之勢，構成了AI時代的創業底色。在這樣的浪潮驅動下，阿里雲通義通過開源300多款模型，18萬款衍生模型，爲這羣數量高達百萬級的創業者和開發者提供了支持。

但這種爆發式增長亦凸顯出中國AI產業生態的短板。

顯然，中國AI的第一波市場聚焦在娛樂、陪聊等消費端場景。而在美國，SAP、Salesforce等SaaS軟件對AI大模型的調用量最大，其次是AI編程。Open AI和谷歌的報告也顯示，ChatGPT和Gemini的企業客戶調用量遠超C端個人用戶調用量。而此領域恰爲人工智能創造生產力的關鍵環節。

吳老師試玩AI吉他

這將促使我們對“模型的先進性”進行重新審視。其價值不應以處理生成式AI世界中的統一語言——Token數量來界定，而應以Token的“質量”與“效率”來衡量。同樣的邏輯放在更上游、劣勢也更明顯的AI芯片端，中國公司逐漸將算力從“訓練”轉到“推理”，讓中國中低端AI芯片有了用武之地。

AI基建就是雲計算

吳老師曾說：“人工智能是虛擬世界和物理世界的一次大規模集合，40多年中國製造的能力，我們的產能、基礎設施、應用能力，將在未來十年出現出乎意料的發展。”

其中，底層基礎設施建設，AI infra，是AI第二個發展高潮期的關鍵。

一個趨勢已然浮現：底層基礎設施正在從“Token工廠”升級爲“AI超級工廠”。劉偉光將其比喻爲“未來的AI雲服務如同自來水廠”。

它不僅提供可直接使用的“純淨水”（如開箱即用的API服務），也提供需進一步加工的“工業用水”（如供企業進行本地化部署的開源模型），還提供全套的“水處理設備”（如供客戶訓練自有模型的裸金屬和算力服務）。

阿里雲的數據印證了這種分層服務的必要性：在阿里雲上調用MaaS API的客戶與使用GPU部署模型的客戶重合度高達70%。

在製造業，這種“分層用水”的模式尤爲明顯。一家大型汽車診斷公司，利用阿里雲的算力服務，將過去30年積累的數千萬份診斷報告訓練成一個專有大模型。當遠程汽修廠遇到疑難雜症時，不再需要專家親臨現場，而是通過這個模型快速定位故障，其價值遠非通用API所能比擬。

這正是“AI超級工廠”提供的“水處理設備”和“工業用水”服務。與此同時，一家照明公司則選擇直接調用API，讓用戶通過模糊的語音指令（如“把燈光調得溫馨一點”）來控制燈光，實現更智能的家居體驗，這便是“純淨水”服務。

這意味着真正的AI雲，其能力是全棧式的，融合了強大的GPU算力、高效的集羣調度與網絡存儲能力、先進的大數據處理能力，以及構建和運行Agent的完整框架。

所以，“AI infra，即爲雲計算”。雲已經變成AI的基礎設施，沒有云的能力，包括大數據處理，AI的真正價值根本無法實現。

而如果我們把視角放到更遠一些，“增量風口”不僅發生在本國的優勢產業，海外市場更是中國的力爭之地，這意味着對以雲計算爲代表的AI基建提出了挑戰。

新能源車出海，沒有智能化能力就很難維持差異化；機器人、攝像頭等品類出海，需要端雲協同的模型能力。海外客戶天然會提出“海外部署”的硬需求：低時延、數據合規、跨區域運維、彈性供給，以及在海外可用的模型服務與訓練推理能力。

從某種意義上來說，大模型只是門票，工程化能力決定了可用性，它能讓AI成爲產品溢價的一部分。

爲此，中國雲服務公司已在全球展開基礎設施的大力佈局。以阿里云爲例，截至2025年，它在全球29個地域、92個可用區構建基礎設施，承接了近八成新增的中企出海需求，包括比亞迪等企業藉助其全球基礎設施實現10國百萬輛級的落地，支撐了100%中國車企的全球化佈局。

尾聲

參觀完本次阿里雲通義智能硬件展後，吳老師感慨地寫道：

“在過去的很多年裏，我們先是實現了‘後發跟進’，繼而展開‘彎道超越’，如今我們有可能完成第三個任務，那便是‘升級領跑’。”

吳老師在阿里雲通義智能硬件展

在這個意義上，我們並非在於追逐下一個爆款APP，不應是Token數量或模型分數，而是GDP質量的提升、產業結構的優化升級，以及普通勞動者技能的進化，它點出了這場AI增量競爭的本質：全球範圍內在真正較量的，是誰最先改造本國優勢產業，誰最快孵化出具有AI思維和會使用AI工具的產業人才。

展望未來，正如吳老師引用凱瑟琳·伍德和埃隆·馬斯克的判斷，“我們站在人類歷史上最大技術爆發的臨界點，未來5年全球實際GDP將增加7.3%”且“將不再有手機和APP”。

在去年的雲棲大會上，阿里巴巴集團CEO、阿里雲智能集團董事長兼CEO吳泳銘對未來的展望亦是如此，他認爲：“AGI只是起點，能自我迭代、全面超越人類的超級人工智能（ASI）纔是終極目標。”

在過去的三十年裏，互聯網的本質是連接，但AI通過生產力供給所創造的價值，將是互聯網的幾十倍。基於此，吳泳銘斷言：“大模型將成爲下一代操作系統，而下一代的計算機，就是超級AI雲。”

回顧今年的這場中國版CES展，它讓一幅廣闊的卷軸緩緩展開，AI未來圖景愈發清晰：智能硬件成爲連接物理世界的最佳入口，阿里雲憑藉全棧AI優勢，讓通義大模型成爲智能硬件的標配。終有一天，中國版CES也能夠媲美美國的CES，而這將會是真正具有歷史意義的時刻。

本篇作者 | 初見泉 | 責任編輯 | 何夢飛

主編 | 何夢飛 | 圖源 | VCG、網絡