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      中國版“CES展”背后的驚喜

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      “在過去的很多年里,我們先是實現了‘后發跟進’,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’?!?/strong>

      ——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后,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,中國的阿里云也在深圳舉辦了一場智能硬件展,它被外界稱為“第一屆中國版CES”,似有“打擂”之意。



      阿里云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世代到銀發族,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。



      阿里云通義智能硬件展上的低空飛行器

      區別于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里一樣,密集地擺在一起,隨意試用,成為展館最擁擠的地方;各類智能戒指如同老鋪黃金的柜臺,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……仿佛走進了玩具城。



      阿里云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:涌現和泛化。前者指數據或能力值積累到一定閾值后,能力發生指數級的提升;后者意味著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占地不到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制化的Agent,它不僅是你的健身教練,還能進行全周期的健康管理。

      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”更為深刻的產業重構。

      吳老師認為,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。

      那么,兩場消費電子展的背后,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。他是阿里云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為單位進行更新,技術落地周期也將從以往的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“這并非簡單的器物層面升級,而是具有變革性的范式轉移。”

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

      以汽車行業為例。2024年,物理AI應用的一個重要方向還體現于汽車智能化方面。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。



      黃仁勛在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,如果說以手機為主要載體的虛擬世界和消費級應用是AI的上半場,那么它的下半場和“第二曲線”將和企業端和產業端聯系起來。

      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,后者探深度。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%,這意味著存在一個高達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”,也意味著一場“增量戰爭”。到2026年,人工智能所創造的新增量市場將占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于當下的份額更具意義?!眲ス庹f。與此同時,企業也將拿出真金白銀拼市場,因為他預測在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

      對于中國而言,競爭焦點呈現出雙軌并行的態勢。

      一方面,傳統產業借助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于傳統制造業、新能源汽車、鋰電池、電子電氣、農業等,這些行業通過像阿里云這樣的云端服務商,利用其云服務和大模型能力,快速實現降本增效。



      2025年阿里巴巴云棲大會

      例如,挖掘機龍頭三一重工,過往其培養一名能夠處理復雜設備故障的高級技師,不僅周期漫長,且成本高昂。如今借助人工智能構建的“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,借助AI知識庫,按步驟排查并解決問題,能快速變成專家,此舉大幅縮短了人才培養周期,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為模型,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;也很難想象到廚房里的“廚具排煙灶”,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制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為代表的“開源力量”崛起,快速催生了一批“AI原生企業”。它們主要分為四類:

      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”。



      阿里云通義智能硬件展上的陪伴機器人

      在去年杭州云棲大會和今年阿里云通義智能硬件展上,這四類“AI原生公司”在各個行業集中涌現,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,阿里云通義通過開源300多款模型,18萬款衍生模型,為這群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。而此領域恰為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基建就是云計算

      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多年中國制造的能力,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”升級為“AI超級工廠”。劉偉光將其比喻為“未來的AI云服務如同自來水廠”。

      它不僅提供可直接使用的“純凈水”(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)。

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

      在制造業,這種“分層用水”的模式尤為明顯。一家大型汽車診斷公司,利用阿里云的算力服務,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癥時,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“純凈水”服務。

      這意味著真正的AI云,其能力是全棧式的,融合了強大的GPU算力、高效的集群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,即為云計算”。云已經變成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,這意味著對以云計算為代表的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,需要端云協同的模型能力。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成為產品溢價的一部分。

      為此,中國云服務公司已在全球展開基礎設施的大力布局。以阿里云為例,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,包括比亞迪等企業借助其全球基礎設施實現10國百萬輛級的落地,支撐了100%中國車企的全球化布局。



      尾聲

      參觀完本次阿里云通義智能硬件展后,吳老師感慨地寫道:

      “在過去的很多年里,我們先是實現了‘后發跟進’,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’?!?/strong>



      吳老師在阿里云通義智能硬件展

      在這個意義上,我們并非在于追逐下一個爆款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:全球范圍內在真正較量的,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”。

      在去年的云棲大會上,阿里巴巴集團CEO、阿里云智能集團董事長兼CEO吳泳銘對未來的展望亦是如此,他認為:“AGI只是起點,能自我迭代、全面超越人類的超級人工智能(ASI)才是終極目標?!?/p>

      在過去的三十年里,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?;诖?,吳泳銘斷言:“大模型將成為下一代操作系統,而下一代的計算機,就是超級AI云?!?/p>

      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:智能硬件成為連接物理世界的最佳入口,阿里云憑借全棧AI優勢,讓通義大模型成為智能硬件的標配。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

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