中信证券：催化仍多，AI应用加速落地趋势有望延续

文｜许英博 连一席 廖原 杨泽原

丁晓月 张苡铭 杨皓天

AI应用板块成为2026年开年主线，年初以来涨幅19%，位居A股首位。我们认为，后续AI应用催化仍多，AI应用加速落地趋势有望延续。年初举办的CES 2026为观察后续AI应用落地方向提供了重要窗口。硬件侧，AI正在逐步渗透日常生活，硬件入口形态日趋多元，涵盖汽车、机器人、眼镜、智能家居等大型终端，以及智能眼镜、戒指、耳机等可穿戴设备和智能玩具细分品类。软件侧，模型推理能力升级带来企业级Agentic AI加速落地。Rubin等下一代硬件平台带动token和推理成本大幅下降，有望进一步加速应用落地。整体来看，中国在应用落地节奏与用户规模方面具备优势，AI应用仍具备较大成长空间。

▍报告缘起：2026年开年以来，受2026年春节期间AI应用密集催化预期带动，AI应用板块成为开年主线。

在DeepSeek V4潜在发布、豆包亮相春晚等预期推动下，中信传媒和计算机板块年初至今分别上涨19%和12%，涨幅位列全市场前两位。展望未来，GPT-6和Grok-5等新一代模型有望进一步提升Agent能力，AI应用催化效应料将持续释放，板块加速落地的趋势有望延续。在此背景下，前瞻性布局AI应用潜在爆发方向，将成为获取超额收益的关键，而国际消费电子展（CES）为观察这些落地方向提供了重要窗口。

▍物理AI：英伟达重申物理AI统一框架。

英伟达将物理AI视为AI发展的下一阶段，并重申“三台计算机”架构：模型训练（GB300）、仿真模拟（RTX PRO）与端侧推理（THOR）。该架构覆盖从数据生成、模型训练到端侧部署的完整闭环，为机器人与自动驾驶提供统一的底层平台。

▍AI硬件：多元入口覆盖全场景，技术赋能重塑硬件生态。

AI正在逐步渗透日常生活，硬件入口形态日趋多元，涵盖汽车、机器人、眼镜、智能家居等大型终端，以及智能眼镜、戒指、耳机等可穿戴设备和智能玩具细分品类。

1）汽车：VLA开源模型推动智能驾驶技术普及。英伟达发布并开源自动驾驶VLA大模型Alpamayo。该模型参数规模约100亿，支持通过视频输入生成行驶轨迹，并同步给出可解释的推理过程。作为面向自动驾驶研究社区的开源模型，Alpamayo有望降低算法门槛、加快技术扩散。英伟达宣布，奔驰CLA将于今年一季度在美国率先搭载相关技术栈，随后推广至欧洲与亚洲市场。

2）机器人：通用专用并行发展，中美激烈角逐。根据Counterpoint，本届CES共发布160余项机器人项目，覆盖人形、工业、服务、消费、农业与医疗等方向，中国为发布数量最多的国家。人形机器人主线逐步收敛至“可落地”和“工厂场景量产”，而专用机器人则围绕具体需求加速商业化，例如家庭清洁领域出现爬楼组件，割草机器人、泳池机器人持续落地。当前机器人技术的主流路径是以任务驱动和场景适配为核心，有望在清洁、物流、安防等高频场景中率先实现规模化应用。

3）AI/AR眼镜：向轻量化、低功耗与垂直化演进。本届CES超过50家AI眼镜厂商参展，中国品牌占比超过60%。主流产品重量已降至40g左右，多芯片方案在续航与场景功耗上明显优化。AI眼镜与AI+AR眼镜双线并行：前者侧重拍摄与多模态交互，后者强调显示与沉浸体验，分别覆盖轻交互与重AR需求。

4）智能家居：交互和创意成为核心差异化要素。语言模型并未改变智能家居的基础功能，而是改变交互方式。产品竞争点从“功能堆叠”转向交互设计与创意表达。例如Fraimic的AI相框，通过生成式模型与电子墨水屏实现内容动态变化，强调审美与情绪价值。

5）AI正以更自然的方式“嵌入万物”，应用覆盖家庭、出行、健康、运动、陪伴与生产等高频场景。从远景追踪相机、婴儿监视器、行车记录仪，到耳机、情绪手环、女性健康可穿戴，再到调酒机器人、人形机器人与AI诊疗机，显示出AI持续拓展应用边界。AI录音作为大模型落地最快的刚需场景，产品形态正从单一设备向戒指、耳机、挂饰等扩展，以提升佩戴便利性和使用频率。AI陪伴产品则从“工具理性”走向“情绪价值”，如Skyris飞行式AI宠物BOOBOO和Loona手机+玩具基座方案，在弱化硬件复杂度的同时强化情绪表达。

▍Agentic AI：模型推理能力升级，企业级AI加速落地。

Agentic AI使AI从“单一简单任务”升级为可持续运行的“数字劳动力”，以满足企业的复杂定制化需求。英伟达提出了一套完整的多模型、多模态、多云和混合云的架构，能够完成推理规划、工具使用以及反思的架构。企业分别在不同场景下加以运用，企业级AI有望加速落地。

▍Rubin 平台：算力运力存力齐升，超节点趋势明确。

新一代Rubin平台强调算力集群的整体性能，Rubin NVL72训练和推理效率约为Blackwell平台的4倍和10倍。新一代Rubin AI平台包含六款芯片——Rubin GPU、Vera CPU、NVLink 6交换机、ConnectX-9 SuperNIC、BlueField-4 DPU和Spectrum-6以太网交换机。芯片层面，Rubin GPU实现训练

▍算力3.5倍、推理算力5倍。

通信层面，NVLink通信带宽提升2倍。存储层面，HBM显存带宽达到22TB/s，是上代的2.8倍。此外，英伟达首次发布Context Memory存储平台，形成288GB HBM、750GB扩展内存和16TB SSD的分层内存体系，从系统层面缓解长上下文推理的内存瓶颈。

▍风险因素：

基础模型迭代不及预期；头部厂商进行技术封锁；宏观经济恶化致使风险投资收紧；开源软件进步超出预期；宏观经济恶化致使用户付费意愿下降；基础模型使用成本提升等。

▍投资策略：建议重点关注AI应用的落地机会。

AI应用正从概念阶段，加速向工程化、规模化推进，投资策略上建议重点关注AI应用的落地带来的投资机遇，重点推荐三类标的：1）具备生态壁垒的互联网龙头企业，互联网巨头在 AI 大模型研发、海量数据积累及用户流量入口方面具备显著先发优势，能够快速将 AI 能力赋能旗下产品与服务矩阵，实现技术的高频次场景渗透与规模化商业变现；2）聚焦智能体（Agentic）技术研发与场景落地的标杆企业，其产品与技术已深度嵌入办公、教育、企业服务等核心场景，智能体能力的持续升级有望驱动业绩增长；3）为各场景赋能的AI大模型厂商。

本文节选自中信证券研究部已于2026年1月19日发布的《科技产业人工智能系列11—从CES 2026看中国AI应用投资趋势》报告，具体分析内容（包括相关风险提示等）请详见报告。若因对报告的摘编而产生歧义，应以报告发布当日的完整内容为准。

本文源自：券商研报精选