CES對汽車的定義方式在改變————2026 國際消費電子展CES（1/3）

導言：

2026年的CES展館里，汽車相關內容被拆得很散。整車出現得不多，更多位置被讓給了正在運行的系統和臺架。算力分配、軟件更新、數據回流以及驗證流程，被直接放到展臺上運行。

在展館里走一段時間后，很多停留并不發生在整車前。有些展臺沒有實車，卻始終有人圍著看；有些演示不需要講解，畫面本身已經說明問題。屏幕、臺架和實物交替出現，觀眾會在幾處演示前反復停下來看。順著這些停留繼續往前走，會發現展示的重心并不總是落在同一種載體上。不同展位之間并未對齊節奏，但在觀眾的行走路徑中同時出現。

化整為零，技術走到臺前

這一部分的展示比以往更密集。很多內容只有在持續演示中才能看清。這種展示方式更像是在跑工程流程。展品呈現的是當前階段已經做到的部分。部分環節已經順暢，部分仍需人工介入。正因為這樣，不少展示以模塊形式單獨呈現，便于反復對照。

NVIDIA 英偉達

黃仁勛在CES開幕演講中用一整段時間，集中介紹了英偉達下一代計算平臺Rubin。作為Blackwell之后的繼任平臺，Rubin首次采用集成六款芯片的極致協同設計，涵蓋GPU、CPU、網絡、DPU與互連架構，目標是在顯著降低生成式AI計算成本的同時，支撐更大規模的訓練與推理部署。

圍繞汽車相關應用，英偉達同步發布了面向輔助駕駛的開放推理模型Alpamayo，并明確將其作為視覺、語言與動作融合的核心基礎模型，用于支持L4級自動駕駛能力。現場展示中，Alpamayo結合仿真藍圖與數據集，演示了從感知輸入到轉向、制動決策的完整推理過程。

基于NVIDIA DRIVE全棧平臺構建的量產應用也被一并披露，新一代梅賽德斯-奔馳CLA將率先搭載相關系統，在獲得EuroNCAP五星安全評級后，于今年在美國市場推出AI定義駕駛功能。

Qualcomm 高通

演示畫面中，多項計算任務同時處于調度狀態。座艙、駕駛輔助和端到端AI運行在同一套計算體系中，展臺上的演示呈現的是不同任務在同一平臺上的協同過程。基于驍龍座艙平臺至尊版、Snapdragon Ride平臺至尊版和Ride Flex SoC，這套架構已經進入量產應用階段，并被多家主機廠和一級供應商采用。

在這些演示中，語音、觸控和視覺交互被放在同一運行環境下展示，智能體AI同時參與座艙和駕駛輔助相關流程。觀眾看到的是多種交互方式在同一計算平臺內連續切換、相互接力的過程，而并非單獨拆分的功能展示。連續運行狀態下的平臺承載情況，被放在現場反復演示。

Bosch 博世

博世這部分首先呈現的是持續刷新的交互畫面。圍繞智能座艙，演示把語音、屏幕內容和外部環境信息放進同一界面中運行，大語言模型與視覺語言模型同時參與交互流程，畫面切換和指令反饋在現場連續呈現。不同信息在同一界面中的調用關系被清楚地呈現出來。

博世全新AI智能座艙平臺采用一體化集成系統，可打造高度個性化的座艙

車輛控制相關的內容被單獨擺出來運行。線控制動和線控轉向各自獨立演示，屏幕上反復切換不同工況，制動和轉向響應在變化條件下的表現被持續放大。感知部分同樣以演示為主，第七代毫米波雷達至尊版在高速場景下運行，探測距離和覆蓋范圍被反復拉到同一畫面中對照。座艙、控制和感知被拆開運行，狀態在現場保持可見。

Valeo法雷奧

軟件相關內容在法雷奧的展示中占據了主要篇幅。電子電氣架構相關的內容被放在顯眼位置，集中式和區域式方案同時運行，自研的vOS中間件在演示過程中持續運行。

不同功能切換時的變化被直接呈現在屏幕上。系統在切換過程中展示不同模塊之間的配合。感知相關的展示緊接著展開。攝像頭、雷達、超聲波和激光雷達在同一套融合方案中運行，第三代SCALA 3 Evo激光雷達以擋風玻璃后方集成的實車形式出現，現場持續輸出感知畫面。圍繞激光雷達和攝像頭的清潔與除霜裝置被放進同一流程中反復演示，作為長期運行條件下不可回避的環節出現。

電動化區域同樣保持著運行狀態。Predict4Range熱管理軟件在現場持續工作，電驅、熱泵和能量分配系統的狀態變化被同步顯示，不同工況切換時的響應過程清晰可見。

AUMOVIO 歐摩威

歐摩威在CES呈現的，是一組已經進入工程階段的產品方案。圍繞座艙體驗，歐摩威展示了一系列可定制顯示方案，包括彩色電子墨水屏、可切換隱私屏以及OLED屏下攝像頭，這些方案被放在同一場景中展示，說明其進入量產體系的方式。

Xelve系統解決方案

在輔助駕駛方向，Xelve系統解決方案覆蓋泊車、行車以及面向L4級自動駕駛的冗余架構，同時引入基于環視影像的拖車輔助方案，對拖掛過程中的障礙物進行實時識別與預警。面向軟件定義汽車的開發流程，歐摩威同步展示了從虛擬化電子電氣架構到實車部署的開發路徑，通過高性能計算單元、區域控制器和標準化通信網絡，使軟件能夠在硬件準備完成前完成驗證。

電機轉子溫度傳感器 （eRTS）

在安全相關技術中，歐摩威帶來了通過軟件增強夜間成像能力的攝像頭方案，以及首次亮相的電機轉子溫度傳感器eRTS，利用超聲波實現轉子溫度的無線直測，將測量誤差縮小至3°C。

麥格納 × 英偉達

本屆麥格納把角色放得很明確，不做算法發布者，而是幫助主機廠把英偉達DRIVE Hyperion真正“裝上車、跑起來”。隨著合作升級，麥格納將圍繞基于DRIVE AGX Thor的DRIVE AV軟件棧，提供系統集成、驗證與量產落地支持，覆蓋L2++、L3到L4不同級別的自動駕駛部署。

其工作重點集中在軟硬件協同、傳感器與計算平臺的整體調校，以及量產前的大規模測試與區域化投放。對車企而言，這意味著不必從零搭建系統工程能力，而是通過成熟的整車集成與驗證體系，加速將AI定義的駕駛功能推向實際車型。

Aptiv 安波福

安波福這一部分，集中展示了其邊緣側系統的運行情況。圍繞智能邊緣應用，安波福展示了其在實時感知、決策與執行方面的完整能力。這些技術已在數百萬輛量產車輛中運行，并被進一步拓展至機器人與其他關鍵任務場景。在汽車領域，安波福帶來了新一代端到端人工智能ADAS平臺，覆蓋高速公路與城市道路場景，重點提升L2++級別脫手輔助駕駛在復雜環境下的穩定性。

安波福亮相CES 2026，賦能從汽車到機器人領域的智能邊緣應用

該平臺以第八代雷達系列為核心，結合PULSE?傳感器，通過環視攝像頭與超短距雷達融合，實現360度全景感知。在座艙方向，安波福展示了基于駕駛員監測與座艙監測的多項數字化功能，包括定向音頻提示、人臉識別與個性化配置，同步兼顧安全性與使用體驗。連接層面，安波福結合LINC?軟件平臺、5G與C-V2X技術，演示聚焦車輛間信息共享在具體場景中的運行方式。

ZF 采埃孚

采埃孚展示的是底盤在進入路段前的參數變化過程。屏幕上顯示的是車輛接近不同路面前，懸架和減振器已經完成的調整狀態。AI道路感知系統同時接入底盤CAN信號、攝像頭和激光雷達數據，路面類型在后臺被持續識別。

采埃孚融合硬件優勢、先進軟件與人工智能技術，構建未來移動出行

相關數據由車輛運動控制軟件cubiX統一處理，CDC半主動減振和sMOTION?全主動懸架參與執行。演示過程中，輪胎滑移率和扭矩變化等底盤數據被納入同一計算流程，用于區分不同路況下的細微差異。整個調節過程在后臺完成，駕駛員無需手動切換模式。

QNX

把實時操作系統從封閉的工程環境，推向更廣泛的開發者群體，是QNX近一年持續推進的方向。圍繞這一目標，QNX Everywhere計劃在CES2026集中呈現了其生態層面的階段性成果。截至目前，QNX已向全球開發者發放超過12000份QNX SDP8.0非商業許可證，并與100余所高校建立合作，將完整的實時操作系統與虛擬化工具引入教學與研究場景。

現場展示的機械臂與開發桌面演示，運行于開源QNX軟件之上，強調同一套系統既可支撐汽車等安全關鍵應用，也能在機器人等非車領域復用。通過免費許可、開發工具下沉與在線培訓，QNX正在為其長期依賴的工業級軟件體系補充更寬的開發者入口。

Cerence 賽輪思AI

本次賽輪思把演示的一半時間用來“斷網”。通過在多種芯片平臺上運行CaLLM? Edge,賽輪思反復驗證一件事:在沒有云端支持的情況下,車內交互是否還能保持響應速度和穩定性。這種端側運行方式,讓語音與多模態交互不再完全依賴網絡條件,也降低了系統延遲和功耗。

圍繞Cerence xUI?,賽輪思還展示了幾類不直接發生在駕駛瞬間的AI智能體,比如面向車主的維護與功能提醒,以及面向經銷商的銷售和服務輔助。這些能力對應的,都是車內使用過程中反復遇到的問題。此外，車載AI在車輛交付之后，仍能通過OTA實現持續升級，為整個用車生命周期帶來持續價值。

Seyond 圖達通

展臺上并排工作的多型激光雷達，把圖達通這次的重點說得很清楚。獵鷹（Falcon）平臺繼續覆蓋超遠距，聚焦L3+全場景自動駕駛，主打高分辨率與穩定量產；靈雀（Robin）系列則通過更小體積與更低功耗，兼顧性能與成本，適配L2+輔助駕駛，進入更多車型配置；純固態蜂鳥（Hummingbird）產品指向下一階段對可靠性與規模化成本的進一步壓縮。

在CES這樣強調可落地的場合，圖達通給出的是一套已經投入使用、并持續擴展應用邊界的感知方案。

HESAI 禾賽科技

動作捕捉一直被限定在專業影棚和高成本制作中，如今這種情況通過感知方式的變化有所改變。禾賽在CES2026展示的，是激光雷達在汽車之外的一種新用法。通過與Motion-AI公司MOVIN合作，禾賽將其JT系列迷你型3D激光雷達引入實時動作捕捉系統，使全身動捕不再依賴多攝像頭標定或穿戴式標記點。

依托360°×189°的大視場角和高分辨率點云數據，系統可在室內、戶外及復雜光照條件下穩定工作，部署時間從傳統方案的數小時縮短至數分鐘。激光雷達主動感知的特性，也使其在強光、弱光甚至無光環境中保持一致性能。這套方案已被用于影像制作、現場演出及人形機器人相關應用，展示了激光雷達從汽車感知部件，向“物理AI基礎能力”擴展的現實路徑。

Lightic 摩爾芯光

摩爾芯光今年把注意力放在了一件很具體的事情上，激光雷達還能不能繼續“縮小”。以FR60這款4D FMCW激光雷達為核心，摩爾芯光展示了在掌心尺寸內實現高分辨率與實時速度感知的可能性。

通過無光纖硅光子集成芯片與專用FMCW SoC的高度集成，FR60在體積與功耗受限的條件下，仍能輸出等效200線的空間分辨率，并直接獲取點級速度信息。現場演示聚焦動態感知與微小目標識別，這類能力在機器人、AMR/AGV等對SLAM穩定性要求極高的場景中尤為關鍵，也被視為車載感知應對復雜交通環境的一條技術路徑。從展示內容來看，摩爾芯光在對外傳達著4D FMCW激光雷達在機器人與汽車感知中如何真正落地。

Autolink車聯天下

隨著電子電氣架構討論進入整車層面，計算與通信的組織方式也隨之變化。車聯天下在CES2026期間展示的Deep Fusion EEA，將中央計算平臺、區域控制器與高速光通信納入統一架構，試圖打破傳統“多域協作”的邊界。

該架構以中央計算承擔推理與調度，區域控制器負責就近執行，高速光通信作為骨干網絡，支持高密度傳感器與大規模數據流穩定傳輸。在這種融合設計下，感知、決策與控制不再被域邊界切割，數據可在毫秒級延遲內完成協同。從工程角度看，Deep Fusion EEA關注的并非單點性能提升，而是為高階智能駕駛和持續OTA提供一套更穩定、可擴展的整車級底層框架。

CARLINX 車凌科技

車輛數據長期分散在不同系統之中，難以在合規前提下被持續利用。圍繞這一問題，車凌科技在CES2026期間發布了車輛數據對外合作平臺Hyper Hub（凌云數匯），將其定位為連接主機廠與產業應用的數據交換樞紐。

作為MaaS+全棧解決方案的一部分，Hyper Hub通過API即服務的方式，對下適配復雜的車端電子電氣架構，對上輸出標準化數據接口，支持數據在授權和隔離機制下被安全調用。平臺遵循多地區數據合規要求，覆蓋車隊運營、保險、充電及售后等應用場景，幫助主機廠降低聯網與運維成本，同時為第三方服務快速接入提供基礎能力。隨著Hyper Hub的發布，車凌科技補齊了從數據采集、處理到生態輸出的完整鏈路。

Gentex鏡泰

當車內感知從“是否有人”走向對人的狀態判斷，技術路徑也隨之改變。鏡泰在CES2026展示的多攝像頭車內感知方案，通過前向、車頂與后排攝像頭協同，構建覆蓋整車艙的連續感知模型，使系統能夠同時識別駕駛員與多名乘員的位置、姿態與行為。在此基礎上，駕駛員監測不再局限于視線或疲勞識別，算法進一步引入情緒分析，用于評估潛在駕駛風險。

鏡泰乘員艙感知系統演示

同時，鏡泰展示了基于攝像頭的非接觸式生命體征感知能力，通過畫面細微變化估算心率與呼吸頻率，服務于安全判斷而非醫療場景。結合結構光與3D建模的活體識別，以及在不可見條件下識別車內是否存在呼吸中的嬰兒，該系統指向的是對極端安全場景的覆蓋能力。

(未完待續)

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