CES上的“物理AI”拐点：Robotaxi走向规模化，人形机器人供应链悄然形成

2026年或许是AI大规模进军物理世界的开始——从行走的机器人到自动驾驶汽车，AI正在积累生态硬件。

据追风交易台消息，德意志银行1月13日发布的研报显示，该行分析师团队在上周参加了拉斯维加斯的CES展会，感受到了市场热度和相关性的显著飙升。该行指出，车辆自动驾驶（Robotaxi + 消费级L4）以及最引人注目的人形机器人占据了展会的中心舞台。

德意志银行在报告中总结道：“总体而言，我们预测2026年将是自动驾驶汽车日益从测试/验证过渡到规模化的一年，而人形机器人将从实验室实验转向小规模部署。”

报告强调，人形机器人领域正在培育全新的供应链，供应商正试图向该领域转型以期未来实现大规模放量。与此同时，自动驾驶领域的Robotaxi部署势头强劲，英伟达等芯片巨头正在通过推出新平台重塑竞争格局。

德意志银行在报告中列出10点核心观察：

1、类人机器人供应链在成形：执行器成为“肌肉”入口

德银认为虽然仍在早期，但供应商已经在向类人机器人供应链转向，路径类似电驱动总成：既提供集成方案，也提供底层零部件。

• 舍弗勒（Schaeffler）试图成为类人机器人的主要“肌肉”，提供线性与旋转执行器。其在CES展示了面向类人机器人的一体化行星齿轮执行器：两级行星齿轮箱+电机+编码器+控制器的紧凑集成。该单元具备高热稳定性、60–250 Nm（牛米）扭矩范围，且回驱能力很低，可承受外力并避免驱动部件意外反转，适合连续工况。德银提到NEURA已同意在其类人机器人上使用舍弗勒执行器，且看起来还有其他客户已在用（至少部分组件）或未来会用。
• 现代摩比斯（Hyundai Mobis）也宣布将为波士顿动力Atlas供应执行器，意在让机器人能借助汽车规模化供应链来制造。

当供应链开始“汽车化”，最先被定价的往往不是概念，而是关键部件的渗透与规模化制造能力。

2、机载芯片格局：英伟达仍是首选，但分化开始出现

德银观察到，类人机器人机载处理器上，英伟达仍占据主导，原因主要是性能与易用性。使用Jetson Orin或Thor的公司包括：1X、Agility、Apptronik、Boston Dynamics、Figure AI、Mentee、（目前）NEURA、UBTECH、Unitree等。

对比之下：

• 特斯拉与小鹏使用自研推理芯片。
• CES上高通推出面向机器人“全栈架构”的下一代方案（Dragonwing IQ10 Series），但德银表示尚不清楚能否获得客户大规模采用；同时VinMotion的Motion 2类人机器人使用IQ9 Series，IQ10最初面向工业AMR与更先进的全尺寸类人机器人。

现场最显著的范式变化之一，是从“预编程/脚本化动作”转向视觉-语言-动作（VLA），让机器人能够“推理”完成任务。

• Boston Dynamics用Google DeepMind Gemini Robotics的VLA模型替代传统MPC（模型预测控制），使Atlas能理解此前未见过的环境（如非结构化工厂混乱场景）。
• 其动作执行由TRI的大型行为模型（LBM）补充，类似Figure的Helix双系统模型：System 1高频快速响应，System 2低频做高层推理与语言；德银同时指出Figure似乎在自研两套模型。

德银判断，行业争论已从“仿真 vs 真实谁更好”转为“如何高效闭环”。

• NEURA采取更偏“物理优先”的路线，建设NEURA Gym大型实体训练中心，认为仿真是“近似”，在复杂接触（例如“穿针引线”）上会失真；其通过数百台机器人做分拣、装配等真实任务收集高保真数据，再输入“Neuraverse”，生成真实失败的“合成孪生”在仿真中训练，最后把修复方案推回真实机器人。
• 另一家公司提到无法模拟物体“触感”，需要人先示范：通过远程操作，人穿VR服控制类人机器人执行如“捡起葡萄”等动作；用少量“完美示例”后，再用英伟达 GR00T-Mimic在仿真中生成“100,000+”种动作变体，并用强化学习让动作更顺滑。
• 相对地，Mobileye强调其Mentee将基本以仿真来训练。

德银认为短期内，“通用类人机器人”更多会被导入具体场景，以证明商业可行性，再谈进入家庭。

• Keenon Robotics（中国）：已拥有服务机器人全球40%市场份额，海外累计出口约~约10万台；产品价格从低于1万到约10万，主打强任务定制。CES 2026重点是其旗舰类人机器人XMAN-R1，可做爆米花、倒饮料、拟人化手势互动等；其“Brain”为Keenon Operator Model 2.0，VLA模型面向服务业，可理解如“找到4号桌客人并给他糖果”等指令。Keenon还提到在上海香格里拉商贸酒店构建协作生态：MAN-R1做人机交互“门面”，W3送物到房间，S100搬重行李，C40/C55清洁。并且在日本等高人工成本市场，其机器人使用寿命达到8年，显著高于行业常见的3–5年。
• Deep Robotics聚焦工业巡检：以覆盖距离衡量（最高63km），可在变电站、电厂、油气设施等危险区域执行24/7自主巡逻监测；在应急场景用于救灾、消防、有毒气体检测，并采用可更换电池降低充电摩擦。

在类人机器人侧，德银把降本的主驱动归结为：上量提升费用摊薄 + 供应商议价改善。

• 有公司称成本已从“20万降至10万”美元，并规划在“未来几年”降到“5万”美元，前提是销量达到数千台。
• 波士顿动力与现代汽车宣布目标是在2028年实现年产能3万台；并且其2026年产量已全部提前分配给现代的汽车工厂。公司还指出执行器约占BoM的~60%，而这部分将由现代体系内供应商Hyundai Mobis制造以加速规模化。
• Mobileye在收购Mentee背景下披露：若年产量5万台，一个较简化设计（无腱驱系统）的制造成本约“2万/台”；若年产量“10万台”，成本可降一半至“2万/台”；若年产量“10万台”，成本可降一半至“1万/台”，并以2028年爬坡为目标，生产由Aumovio负责。

德银认为，随着特斯拉在2025年推出Robotaxi，2026年多家玩家的商业化动能会更强，CES上Waymo与Zoox的大规模存在就是信号：

• Waymo：自成立以来已提供10m+付费乘车；最新披露显示在2025年12月达到45万次付费乘车/周，并扩张至休斯敦、迈阿密，以及东京、伦敦等国际市场。
• 亚马逊的Zoox：从拉斯维加斯公开测试走向“可上市产品”展示，主打面向密集城市的“车厢式”Robotaxi，完全没有传统驾驶舱。
• Mobileye与大众：将在今年于洛杉矶用特别准备的ID. Buzz电动厢式车推出L4级Robotaxi服务。
• 另有由合作伙伴Nuro、Lucid、Uber共同推进、基于Lucid Gravity的自动驾驶车辆计划在2026年末于旧金山湾区启动，并再扩张到更多城市。

英伟达宣布推出面向自动驾驶的Alpamayo（“大脑”），并配合Thor（“头骨”），试图降低车企部署高阶能力的门槛：像Lucid、Mercedes这类公司无需从零投入数十亿美元搭建AI基础设施，可直接“插入”英伟达方案。

德银同时保持克制：这确实引发对特斯拉护城河的讨论，但现在担忧为时过早；英伟达仍需要传统OEM兑现承诺，且其模型能否覆盖真实世界边界案例仍待观察。德银指出，其训练数据量仅为特斯拉所采集数据的一部分。

即便Alpamayo效果理想，德银仍认为特斯拉凭借垂直整合（整车、芯片、AI基础设施、网络等）存在结构性成本优势；如果自动驾驶/Robotaxi趋于商品化，成本将成为最大分化点。

9、Aptiv：端到端AI ADAS + 连接与软件平台，讲的是“跨行业”

Aptiv展示核心是下一代端到端（E2E）AI驱动的ADAS平台：用新发布的Gen 8雷达与PULSE传感器实现城市复杂环境下的L2++免手驾驶“类人逻辑”。

软件侧推出与Wind River共建的云原生中间件平台LINC，通过5G与C-V2X实现真正的软件定义车辆；并与Verizon演示车辆通过共享实时数据实现“看见拐角后的行人/骑行者”。Aptiv还强调传感器向航天与协作机器人扩展——德银认为这是“新Aptiv”要证明的叙事，以争取估值倍数重评。

10、Visteon：700 TOPS域控、插件式升级，主打“执行”

Visteon在CES发布SmartCore HPC域控制器，算力达700 TOPS，可把最多14个摄像头与多路高速数据连接整合到单一“中央大脑”。同时扩大与Mahindra合作，推出面向即将上市的XUV7X0的SmartCore Pro（三联屏+360度视野）。

为解决“存量平台”障碍，Visteon还推出由英伟达 DRIVE AGX Orin驱动的AI-ADAS Compute Module插件式方案，让车企无需完全重构架构就能加装AI助手或安全功能；德银提到该产品已上到中国的极氪车型。

此外，Visteon发布面向7英寸以下屏幕的“Entry Cockpit”，把手机投屏与数字导航带到两轮车与入门车型。德银评价其“外科式”的垂直整合有助于成本竞争力，并推动其在过往渗透较低的车企（尤其亚洲OEM）中进一步扩张。

在德银看来，CES 2026传递的信息很直接：自动驾驶与类人机器人正在从“能不能做”转向“能不能规模化、能不能把成本打下来”。

当波士顿动力把执行器成本占比点到约60%、把2026年产量预分配说出来时，产业已经开始用制造业语言定价；而Waymo的10m+付费乘车与45万次/周节奏，则把Robotaxi从概念推向更硬的运营数据。对投资者而言，下一阶段要跟踪的不是更炫的demo，而是供应链绑定、产能爬坡与单位成本曲线。

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