业内普遍认为，从工厂里能自主协作的机器人，到能自动规划路线的物流车队，再到马路上的自动 驾驶汽车等，"物理AI"将重塑制造业、物流、交通等每一个环节。未来数年内，"物理AI"将实现规模化 应用，成为下一轮全球科技竞争的核心赛道，但同时其发展和完善仍然面临多重挑战。 由"虚"向"实"："物理AI"的底层逻辑 人们常提到的AI，一般是指"生成式AI"，主要基于从互联网收集的海量文本与图像数据训练而成。 它可以写文案、画插画、编创意等，但一碰到现实世界的物理规则，就变成了"纸上谈兵"。 "'物理人工智能（物理AI）'的'ChatGPT时刻'已经到来。"在不久前落下帷幕的美国拉斯维加斯消 费电子展上，美国英伟达公司首席执行官黄仁勋在其主旨演讲中为AI未来数年内的发展定调，引发外 界热议。 而"物理AI"，则补上了这个短板。"物理AI"在"生成式AI"的基础上，学会了理解3D空间里的位置 关系以及现实世界的物理规律。除了图片、视频和语音等，它还接收现实中传感器的温度、距离等真实 数据，最后转化成机器人能直接执行的动作指令，或是帮助实体设备做出符合现实逻辑的判断。 1月6日，人们在2026年美国拉斯维加斯消费电子展（CE ...

1月以来，先后在北京AI"新春第一会"和智源研究院"2026十大技术趋势"发布会上携最新成果亮相，光轮智能联合创始人、总裁杨海波"很忙"。 忙碌的背后，是2025年具身智能赛道爆发式增长，但训练数据短缺的现状。在这一背景下，2023年成立的光轮智能以具身智能背后"卖水人"的身份脱颖而 出，其专注的AI仿真合成数据服务精准填补了这一市场缺口。目前，超过80%的国际主流具身智能团队的仿真资产与合成数据来源于光轮智能，世界模型团 队与多模态模型团队也是他们的客户。 2026年1月的一个晚上，杨海波接受了新京报贝壳财经记者的专访。之所以选择在晚上，是因为创业近三年来，他始终保持高强度、多线程的工作节奏：每 天清晨集中处理来自全球团队的大量信息，他称之为"清圈"（即清理未回复的微信信息），之后持续跟进重点事项进展，并与客户、政府和投资机构进行密 集沟通，日均安排4至5场会议。 杨海波向记者坦言，光轮智能成立初期主要面向自动驾驶领域，但具身智能火爆后，其数据需求量至少是自动驾驶的1000倍。在他看来，只有AI仿真数据 才能提供具身智能企业们渴求的"规模化数据"，"未来机器人和智能体会像今天的手机、汽车一样，广泛应用于各个 ...

21世纪经济报道记者 吴佳楠 深圳报道 当地时间1月6日—9日，备受全球科技界瞩目的国际消费类电子产品展览会（简称CES 2026）在美国拉斯维加斯举行。吸引了全球150多个国家和地区的超 4100家企业参展。 据第三方统计，CES 2026的中国参展商915家，其中深圳企业数量约370家，占中国参展商超四成。 曾几何时，国际消费电子展（CES）的镁光灯牢牢聚焦于少数国际明星品牌。 譬如，iRobot的扫地机器人定义了家庭自动化的雏形，GoPro的运动相机开启了第一人称视角的影像时代。 它们，代表着上一个硬件创新周期的顶峰。 这不再仅仅是"中国制造"的数量展示，而是一场由"深圳智造"主导的关于硬件本质与产业生态的深刻重构。深圳玩家们，正依托对"物理AI"时代的精准把 握，从昔日的追随者，跃升为重新定义硬件、构建全球生态的引领者。 向微笑曲线两端攀升 在传统的全球产业分工"微笑曲线"中，制造长期居于附加值较低的中间制造环节，而高附加值的上游研发、核心技术定义与下游品牌、市场渠道则多被海外 企业掌控。 但CES 2026清晰地表明，我国智能硬件企业正在向微笑曲线的两端强势移动，其核心驱动力在于从被动响应制造需求， ...

划重点 ① 物理 AI 是 AI 进化的终局。机器人板块在经历 3 年跑输纳指（RBOT +72% vs QQQ +140%） 后，有望迎来右侧入场点。机器人正从死板的工业工具进化为具备"复利属性"的新物种。 ② 机器人生态呈现明显的价值分层：掌握线性执行器与精密轴承的驱动层（如 RBC、CW）正 收割确定性溢价；以激光雷达与触觉传感为核心的感知层（如 OUST、NOVT）随场景扩散迎来 爆发；而英伟达与特斯拉则通过数据飞轮锁定平台层的长期"增值税"。 ③ RockFlow 投研团队认为，当下最明智的策略是采用哑铃型持仓锚定机器人生态的隐形冠 军：以英伟达、特斯拉两大 AI 巨头作为压舱石；左手配置 RBC、CW 等毛利稳健的零部件"铲 子股"，右手博弈 OUST 等感知类标的的估值弹性。 RockFlow 本文共4294字， 阅读需约15分钟 回看过去三年，美股机器人赛道的表现确实有些落寞。代表行业基准的 RBOT ETF 虽上涨了 72%，但同期纳斯达克指数却一路上扬近 140%，几乎 是 RBOT 涨幅的 2 倍。 这种差距不是因为机器人主题没有吸引力，更多是由于"技术预期"与"商业落地"之间那道难以跨 ...

公开资料显示，五一视界是一家致力于克隆地球5.1亿平方公里的科技公司。公司长期围绕3D图形、模 拟仿真及人工智能三大领域的技术进行大量投资并发展核心竞争力，已推出三大核心业务，分别为 51Aes(数字孪生平台)、51Sim(智驾仿真平台)及51Earth(数字地球平台)，产品已被全球超千家大中型企 业广泛应用，业务覆盖19个国家和地区。 目前，51WORLD已构建起"合成数据-空间智能模型-仿真训练平台"的全链条物理AI闭环生态，成为全 球少数真正具备物理AI三要素的公司，并在智能驾驶、交通枢纽、智慧工厂、智慧能源等领域落地物 理AI标杆案例。 五一视界(06651)尾盘涨超8%，高见66.5港元创上市新高，较招股价30.5港元实现翻倍。截至发稿，涨 7.54%，报65.6港元，成交额5079.81万港元。 ...

公开资料显示，五一视界是一家致力于克隆地球5.1亿平方公里的科技公司。公司长期围绕3D图形、模 拟仿真及人工智能三大领域的技术进行大量投资并发展核心竞争力，已推出三大核心业务，分别为 51Aes（数字孪生平台）、51Sim（智驾仿真平台）及51Earth（数字地球平台），产品已被全球超千家 大中型企业广泛应用，业务覆盖19个国家和地区。 目前，51WORLD已构建起"合成数据-空间智能模型-仿真训练平台"的全链条物理AI闭环生态，成为全 球少数真正具备物理AI三要素的公司，并在智能驾驶、交通枢纽、智慧工厂、智慧能源等领域落地物 理AI标杆案例。 智通财经APP获悉，五一视界(06651)尾盘涨超8%，高见66.5港元创上市新高，较招股价30.5港元实现翻 倍。截至发稿，涨7.54%，报65.6港元，成交额5079.81万港元。 ...

这是首款基于Intel 18A制程（1.8纳米级）打造的AI PC平台，代表了迄今为止英特尔最先进半导体制造 工艺，将为全球合作伙伴200多款产品设计提供算力，有望成为英特尔有史以来覆盖范围最广的AI PC 平台。 "对于我们这个行业来说，2026年是关键的一年，也将是令人激动的一年。"英特尔公司客户端计算事业 部副总裁兼中国区总经理高嵩在媒体沟通会上表示。 图片来源：unsplash 首批搭载酷睿Ultra处理器的消费级笔记本电脑已经开启预售，在1月13日通过媒体沟通会上，英特尔详 细介绍了Panther Lake和酷睿Ultra的制造工艺、性能数据及测评表现，并给出了公司对行业趋势的最新 观察。 今年CES期间，英特尔发布了基于新一代平台Panther Lake的第三代处理器酷睿Ultra。 高嵩将目前的节点称之为行业的爆发期和转折点，各行各业各场景都将迎来AI、计算和制程节点技术 等领域的集中爆发。 英特尔此时正式发布Panther Lake和酷睿Ultra，是想要抓住这个机会。 酷睿Ultra处理器的CPU在性能上增强，集成了业界领先GPU，在能效、游戏表现、连接能力、AI表现 上实现提升。 在制造工 ...

我是芯片超人花姐，入行20年，有50W+芯片行业粉丝。 有很多不方便公开发公众号的， 关于芯片买卖、关于资 源链接等， 我会分享在朋友圈 。 作者简介： 大山 聡 ，格罗斯伯格联合公司代表， 他拥有庆应大学研究生院管理工程硕士学位。1985年加入东京 电子。他曾担任销售工程师，1992年加入数据探索（现为 Gartner），并在半导体行业分析部担任高 级行业分析师。 他于2004年加入富士通，担任电子设备部、管理战略部总经理和总经理，参与半导 体部门的分拆工作。他于2010年加入 iSupply （现为Omdia），负责半导体和二次电池的调查和分 析。2017年，他创立了格罗斯伯格合办公司，负责研究和咨询。 回顾2024年与2025年，可以说全球半导体市场几乎完全被"AI"所主导。而且，这种AI需求高度 集中在数据中心领域，我们普通人真正能够直接体验到的，也无非是大型IT厂商所提供的"生成式 AI"服务而已。反过来看，PC、智能手机、汽车等与我们日常生活密切相关的电子产品需求，却始 终没有明显起色。 这种状况在迈入2026年之后，恐怕也不会发生太大的变化。然而，如果再仔细想一想，2026年其 实仍然存在着更多 ...

Core Viewpoint - GlobalFoundries (GF) has signed a definitive agreement to acquire Synopsys' ARC processor IP solutions business, which will enhance GF's capabilities in custom chip solutions and accelerate its roadmap in physical AI applications [1][2]. Group 1: Acquisition Details - The acquisition includes ARC-V, ARC-Classic, ARC VPX-DSP, and ARC NPX NPU product lines, along with ASIP processor tools such as ASIP Designer and ASIP Programmer [1]. - Post-acquisition, these assets and teams will be integrated into MIPS, a subsidiary of GF, to provide a comprehensive suite of processor IP tailored for physical AI applications [1]. Group 2: Strategic Implications - The integration of Synopsys' ARC technology will enable scalable and energy-efficient processing solutions, enhancing GF's ability to serve markets such as wearables, robotics, and advanced AI chips [1]. - Tim Breen, CEO of GF, emphasized that this acquisition lowers the barriers for customers to adopt key technologies, facilitating faster innovation in next-generation computing and AI applications [2]. Group 3: Future Outlook - The acquisition is subject to customary closing conditions, including regulatory approvals, and is expected to be completed in the second half of 2026 [2]. - Synopsys will retain and continue to expand its extensive design IP product portfolio, which includes logic libraries, embedded memory, interface IP, security IP, and subsystems [2].

Core Viewpoint - Nvidia's CEO Jensen Huang unveiled six new AI chips at CES 2026, marking a significant shift in the company's approach to AI technology, which he claims will revolutionize the industry [1][3]. Group 1: Product Innovation - The introduction of the new Vera Rubin platform increases chip performance by five times and significantly reduces inference costs, indicating a leap in efficiency for future AI applications [3]. - This launch represents a departure from Nvidia's historical pattern of releasing one or two core chips, suggesting a complete redesign of their product strategy [3]. Group 2: Competitive Landscape - Despite Nvidia's dominance in the AI chip market, emerging competitors like Huawei's Ascend, Cambricon, and BYD's self-built AI training clusters pose significant challenges [5]. - Major clients such as Google, Microsoft, and Meta are shifting towards in-house chip development, exemplified by Google's TPU chip potentially replacing Nvidia's H100, which led to an 8% drop in Nvidia's market value [5]. Group 3: Strategic Moves - Huang has expressed concerns about being in a state of "technical bankruptcy," as AI model parameters are expanding at a rate of ten times per year, while chip performance improvements are nearing physical limits [7]. - Nvidia's acquisition of Groq for $20 billion is a strategic move to counter the trend of "de-Nvidia-ization" in the industry, positioning Groq as a key asset in this effort [8]. Group 4: Future Vision - Huang is betting on the concept of "physical AI," envisioning AI systems that will operate in the real world, enhancing human interaction and understanding [10]. - The demonstration of a vehicle navigating autonomously in real-world conditions showcases the capabilities of Nvidia's technology, which integrates a 10 billion parameter visual-language-action model [10]. Group 5: Market Positioning - Following the recent product launch, Nvidia's role is shifting from merely selling tools to becoming a key player in the AI market, with ambitions to create an operating system that allows AI to perceive and interact with the physical world [12].