鱼羊 发自 拉斯维加斯 量子位 | 公众号 QbitAI 豆包手机刚在2025年底掀起关于AI硬件新形态的讨论，2026新年之初，新的风向就已显现苗头—— 就在被认为将揭开新一年科技趋势的CES 2026上，一个共识正在各大厂商的行动中浮出水面： 所有的设备都会变成AI设备。 不仅是传统的手机、PC，呈现出更加智能的形态： 智能硬件新物种，呈现的方式也越来越五花八门： 甚至更深层的变化，也开始暗潮汹涌…… 比如英伟达老黄、AMD苏妈都在cue的关键词「物理AI」。 以及其背后更广泛意义上的， AI「超级入口」新竞争 。 在过去的移动互联网时代，超级App们，就是「超级入口」的代表：具有强大的流量聚集能力，连接用户与多种场景，成为用户进入数字世界 的主要通道。 历史的经验已经证明，移动互联网时代的赢家们，关键胜负手，正是通过软硬件结合和服务生态，牢牢掌握住了操作系统和应用分发的入口， 在「超级入口」竞争中跻身上游。 来到大模型时代，同样的底层逻辑正在显现。 当基础模型竞争逐渐收拢，AI领域的排位赛开始从底层技术导向，向应用层，乃至更全面更复杂的生态层延伸。 前有OpenAI、Qwen推进C端应用，后有英伟达老黄 ...

美国有句老话，"发生在拉斯维加斯的事情，就让它留在拉斯维加斯吧。"人们不远万里来到这个沙漠城 市，就是为了抛开烦恼吃喝玩乐，花天酒地醉生梦死，玩上两把试试运气，美食美酒看秀购物。 但赌城的另一面，是全球最重要的会展圣地。这里每年都会举办超过2.2万场商业活动，单是拉斯维加 斯会展中心（LVCC）就要举办50-80场大型会议。这些会展每年吸引超过600万人来到赌城，贡献全年 七分之一的访客，带来超过100亿美元的营收。 其中最重要的展会，莫过于每年年初的国际消费电子展（CES）。这个全球最重要的消费电子展会已经 有近60年历史，从1978年开始固定每年年初在拉斯维加斯举办。过去几十年间，这里见证了全球科技行 业一波又一波的潮流更替与新王交替。 从2012年开始，我几乎每年都会来到拉斯维加斯。过去十多年的拉斯维加斯之行，提供了足够多的观察 样本——科技趋势的迭代、产业格局的变化、中国企业的崛起，都在这个每年一度的展会上留下清晰的 印记。 十五年技术潮流更替 回顾2010年代初，CES的主题相当明确：PC产业试图通过超极本（Ultrabook）概念延续生命力，而移 动互联网的兴起让智能手机成为焦点。英特尔、三星、L ...

其中最重要的展会，莫过于每年年初的国际消费电子展(CES)。这个全球最重要的消费电子展会已经有近60年历史，从1978年开始固定每年年初 在拉斯维加斯举办。过去几十年间，这里见证了全球科技行业一波又一波的潮流更替与新王交替。 从2012年开始，我几乎每年都会来到拉斯维加斯。过去十多年的拉斯维加斯之行，提供了足够多的观察样本——科技趋势的迭代、产业格局的变 化、中国企业的崛起，都在这个每年一度的展会上留下清晰的印记。 十五年技术潮流更替 回顾2010年代初，CES的主题相当明确：PC产业试图通过超极本(Ultrabook)概念延续生命力，而移动互联网的兴起让智能手机成为焦点。英特 尔、三星、LG、索尼占据着最重要的C位。 此后的演变基本遵循着技术成熟度曲线。2013-2016年迎来了消费级无人机热潮，大疆将易飞、带摄像头的四旋翼无人机推向大众市场，航拍和 娱乐应用迅速流行，但监管限制、隐私担忧和安全问题很快导致预期回落，进入泡沫破裂期（许多初创公司倒闭，市场趋于理性）。 2014-2018年是智能家居和语音助手热潮，亚马逊和谷歌带动将AI语音交互推向消费市场。VR/AR在2016年前后达到预期峰值，HTC索尼微 ...

(相关资料图) 孟樸表示，未来端侧AI的重要突破点可能集中出现在机器人和可穿戴设备领域。同时，智能手 机、AI个人电脑和智能网联汽车仍将是端侧AI的重要承载平台。 孟樸认为，AI的落地形态正沿着"个人AI"和"物理AI"两条路径同步加速推进。在个人AI领域，AI 正在深入可穿戴设备、个人终端和电脑，逐步演进为用户身边的智能助手。硬件形态不断突破传统终端 边界，从AI眼镜、AI家电到AI首饰、AI相机等多样化产品集中涌现，并开始在视障辅助、户外运动、 实验室记录等细分场景中精准解决具体需求。 在物理AI领域，AI正加速走进汽车、机器人和智能家居等现实世界场景，使机器具备感知环境、 理解意图并实时行动的能力。孟樸表示，具身智能正处于关键拐点，它能打通AI与物理世界之间的连 接，使智能真正转化为可执行的生产力。从工业机械臂到人形机器人、特种作业平台，终端形态不断丰 富，应用场景持续拓展。在物流、制造、零售等领域，机器人正承担分拣、装配、补货等高强度或高重 复性工作，有望显著提升生产效率。 本届CES期间，高通面向人形机器人、自主移动机器人和工业机器人推出新一代处理器，支持生态 伙伴加速产品开发。 AI智能体在汽车领 ...

新华财经美国拉斯维加斯1月6日电 2026年美国拉斯维加斯消费电子展（CES）6日开幕，人工智能 （AI）再次成为贯穿展会的核心关键词。美国高通公司中国区董事长孟樸在接受新华社记者专访时表 示，AI已从"概念化"进入全面落地的新阶段，端侧AI和物理AI正在成为技术突破的重要方向。 本届CES期间，高通面向人形机器人、自主移动机器人和工业机器人推出新一代处理器，支持生态伙伴 加速产品开发。 AI智能体在汽车领域的加速落地也是本届CES的重要趋势。孟樸表示，无论是座舱交互还是驾驶辅助， AI能力都在深度融合和增强，人车交互正从"点击"走向"理解"。CES期间，高通与谷歌宣布深化汽车领 域合作，通过整合骁龙数字底盘与谷歌汽车软件，为下一代智能体AI在车载场景中的部署提供支持。 谈及未来AI发展趋势，孟樸认为，AI将在云端、边缘云和终端侧协同运行，混合AI将成为未来AI的主 流形态。终端侧AI在实时性、可靠性、隐私保护和能效方面具备天然优势，适用于汽车、可穿戴设备 和机器人等场景；云端AI则在大规模训练、跨设备协同和持续进化方面发挥不可替代的作用。第六代 移动通信技术（6G）也将成为云端与边缘之间的重要连接桥梁，助力 ...

孟樸认为，AI的落地形态正沿着"个人AI"和"物理AI"两条路径同步加速推进。在个人AI领域，AI正在 深入可穿戴设备、个人终端和电脑，逐步演进为用户身边的智能助手。硬件形态不断突破传统终端边 界，从AI眼镜、AI家电到AI首饰、AI相机等多样化产品集中涌现，并开始在视障辅助、户外运动、实 验室记录等细分场景中精准解决具体需求。 在物理AI领域，AI正加速走进汽车、机器人和智能家居等现实世界场景，使机器具备感知环境、理解 意图并实时行动的能力。孟樸表示，具身智能正处于关键拐点，它能打通AI与物理世界之间的连接， 使智能真正转化为可执行的生产力。从工业机械臂到人形机器人、特种作业平台，终端形态不断丰富， 应用场景持续拓展。在物流、制造、零售等领域，机器人正承担分拣、装配、补货等高强度或高重复性 工作，有望显著提升生产效率。 本届CES期间，高通面向人形机器人、自主移动机器人和工业机器人推出新一代处理器，支持生态伙伴 加速产品开发。 AI智能体在汽车领域的加速落地也是本届CES的重要趋势。孟樸表示，无论是座舱交互还是驾驶辅助， AI能力都在深度融合和增强，人车交互正从"点击"走向"理解"。CES期间，高通与谷歌宣 ...

点击上图▲立即收听 " 在这些演讲中，物理 AI 、混合 AI 、空间智能等几大焦点，并非割裂，而是一个协同进化的生态系统。 " 文 /巴九灵（微信公众号：吴晓波频道） 正如黄仁勋在演讲中反复强调的那样："AI竞赛已经开始，所有人都在努力达到下一个水平。" 对此， 资深科技自媒体人 庄明浩表示，CES本来是消费电子展，但看英伟达和AMD，尤其是黄仁勋的演讲，其实基本上已经完全没有针对"消费 市场"的内容描述，全部都是当前AI叙事下，数据中心所需要的GPU，以及所谓"物理"世界极限这样的宏大命题，我们人类的消费品似乎真的已经 不那么重要了。 而随后四天，当主舞台的灯光逐渐暗下，展馆的大门一扇扇打开，CES的正式展期才刚刚开始。据报道，超250万平方英尺的展区，吸引了全球超 过4000家参展企业和十几万参会者。机器人、AI PC、智能眼镜等最热门的科技产品，都将在此亮相。 拉斯维加斯，飞机已落地，开年第一周，许多人奔赴CES，一年一度的科技春晚拉开序幕。 CES 2026开幕 这几日的焦点，在人和他们说的话。 中国企业的身影同样密集。既有联想、海信、TCL等老牌厂商，也有宇树科技、智元、云深处等机器人公司，在洗地 ...

Q2FY26 Earnings Announcement November 20, 2025 2025 Lenovo Internal. All rights reserved. 2025 Lenovo Internal. All rights reserved. Forward-Looking Statement This presentation contains "forward-looking statements", which are statements that refer to the expectations and plans for the future and include, without limitation, statements regarding Lenovo's future results of operations, financial condition or business prospects as well as other statements based on projections, estimates and assumptions. In some ...

Core Insights - 97% of enterprises face data silos, with data security identified as the biggest barrier to successful AI implementation, indicating a persistent "implementation gap" [1] - Hybrid AI deployment has become a crucial strategy in the financial services industry, with 91% of institutions recognizing its significant value [1][2] - Despite widespread AI adoption, major obstacles related to data and security hinder comprehensive integration within organizations [1][3] Hybrid AI Strategy - Currently, 62% of financial services institutions are adopting a hybrid AI strategy that integrates public cloud, data centers, and edge environments to deploy AI across any data environment [2] - This model is deemed essential for managing traditional systems, achieving efficient scaling, and addressing resource-intensive tasks during AI model training and deployment [2] - The widespread adoption of hybrid strategies indicates that flexible and data-unified infrastructure is now a core requirement for maintaining competitive advantage [2] Bridging the AI Implementation Gap - Data security is the primary obstacle in bridging the AI implementation gap, with 97% of financial services institutions stating that data silos impede their ability to build and deploy effective AI models [3] - Nearly half of the enterprises (48%) have completed initial AI pilot phases but have not fully integrated the technology into their core operations, putting them at a disadvantage compared to the 26% of companies that have achieved full-scale AI integration [3] - A unified data and AI platform is necessary for financial institutions to ensure consistent governance and security across all environments, thereby building trust and managing risks [3] Importance of Data Governance - As hybrid deployments rise, 84% of organizations consider implementing a unified data governance and security framework as "critical" or "very important" [6] - One-quarter of enterprises (25%) prioritize security when evaluating AI platform vendors, highlighting the importance of security capabilities in driving AI investments [6]

Core Insights - A new wave of innovation in edge devices is accelerating, creating vast opportunities for the future of artificial intelligence (AI) through deep collaboration between cloud and edge computing, leading to hybrid AI [2] - Qualcomm has been a leader in technology innovation for 40 years, establishing performance benchmarks across various sectors including mobile, automotive, personal computing, extended reality (XR), networking, and industrial robotics [2] - The company's advanced system-on-chip (SoC) technology offers significant advantages in performance, energy efficiency, and edge AI, which are crucial for the development of edge intelligence [2] Edge AI Applications - The proliferation of edge computing will transform personal AI, physical AI, and industrial AI, with intelligent agents managing connections between devices [4] - Personal AI terminals are evolving from smartphone accessories to unique, personalized AI experiences through devices like smart glasses and wearables [4] - Physical AI has been deployed at scale in automotive and advanced driver-assistance systems (ADAS), utilizing edge AI for perception, planning, and execution [4] - Industrial AI will leverage edge intelligence for real-time decision-making and action based on data collected from sensors in security cameras and manufacturing [4] Future of Connectivity - 6G technology is expected to be the core link between cloud and edge, facilitating the realization of ubiquitous intelligent computing [5] - The evolution of next-generation connectivity will not only optimize speed, reliability, and latency but also advance towards a fully "AI-native" stage, enhancing energy efficiency and resilience [4][5] AI Development in China - In China, these technological trends are accelerating due to the recent "AI +" action plan aimed at deep integration of AI across industries [6] - Qualcomm is committed to advancing edge intelligence globally, leveraging over 30 years of development in China to initiate the "AI Acceleration Program" focused on three innovation pillars [6] - The company anticipates collaboration with Chinese ecosystem partners to embark on the next exciting phase of technological advancement [6]