产业之声 | 智能硬件产业“大对账”：中美两场展会折射出的趋势、差异与思考|中美两场展会|智能硬件产业|算法

导语

2026年1月，全球智能硬件产业迎来两场重磅展会：美国拉斯维加斯的CES 2026与深圳阿里云智能硬件展同步启幕。太平洋两岸的科技季风从未如此同步，从全球首款AI吉他、到长出机械臂和机械腿乃至飞行器的扫地机器人，从智能眼镜与车机无缝交互、到全屋智能家电的功能联动，从人形机器人与人类拳击手对练闪避、到助盲眼镜毫秒级实时避障，只要能想象到的物理交互场景，就有可能在发生。这两场展会不仅集中展现了人工智能与硬件融合的最新成果，更是一份全球智能硬件产业的年度“大对账”，折射出国内与海外在创新逻辑、市场生态与治理理念上的共性趋势与显著差异。

阿里研究院本次派出研究人员亲赴现场，通过对两场展会的深度观察与对比分析，提炼出六大核心发现，以期透过展会表象，洞察产业深层趋势，为中国智能硬件的高质量发展提供参考。

发现一：“全端协同+全局记忆”成为智能硬件的共性发展趋势

美国CES 2026上，谷歌Gemini模型与三星展示了典型的联动场景：用户在电视看到特色菜，系统自动调取冰箱食材数据、向手机推送定制菜谱、同步预热烤箱。这彻底改变了过去“单品智能”的割裂体验，实现了跨设备完成同一目标的高效配合。三星计划2026年将谷歌Gemini引入8亿台电子设备当中，以构建一个全端协同的硬件智能体生态。深圳硬件展上，理想展示了“理想同学”在外卖闪购、停车缴费等场景的丝滑表现。通过跨设备（眼镜/手机/车机）、跨应用的显式记忆和从对话中学习的隐式偏好，实现对用户意图的深度理解，统筹调度地图、支付等专业智能体，完成复杂任务的动态编排。OPPO则发力“生活管家”、“生产力助手”、“影像搭子”三大关键赛道，通过对用户“察言观色”，理解和记录用户偏好，提出“感知-记忆-理解-执行”的循环飞轮，旨在打造一个“越用越懂你”的个性化生态。并展示了多个应用场景，如基于之前学习到的用户的饮食偏好，精准推荐附近餐厅；如基于用户使用习惯、位置、时间等多维度数据，主动弹出天气提醒、日程安排等个性化推荐。

由此，我们能理解“全端协同”并不是传统的物联网设备连接与遥控，而是指手机、眼镜、家电、车辆能够动态组队、各司其职，为用户提供连续的智能化服务；而“全局记忆”是指在获得用户授权的前提下，让用户在A设备上养成的使用习惯，能够被B设备自动理解并适配，从而实现对用户意图的理解预判，从而进行主动服务。中美头部智能硬件厂商在这两个领域有高度共识，从“单品智能”加速向“全端协同+全局记忆”演进。

发现二：“出海验证，反哺国内”成为中国智能硬件发展的新范式

一批在海外获得成功的中国智能硬件企业，正系统性走通“国内研发—海外验证—规模成功—回国拓展”的闭环路径。

如深圳科技企业机智连接（Plaud AI），以创新性的卡贴式录音设备Plaud Note切入海外市场，2年内在欧美市场销量上百万台，是市场上公认的最成功的AI硬件之一，成为该赛道的统治级厂商。在验证了技术方案和商业模式后，于2025年10月“杀回”国内，开始布局拓展中国市场。如成都沸彻科技（FITURE），结合端侧视觉算法+云端大模型，开发的随身健身伴侣Body Park Atom，能够实时监测用户动作并语音纠正指导，在海外众筹平台爆火，成功验证场景需求真实性后，近期开始启动国内市场的推广工作。值得注意的是，上述出海企业具备极高的海外合规意识，并将欧美严格的用户隐私要求与数据跨境标准融入产品设计和运行流程。

这一路径揭示出，中国已经涌现出相当一批具备“从0到1”开创智能硬件新品类的科技企业。海外市场成为中国原创科技最好的“试金石”与“磨刀石”，企业带着成熟的产品定义、商业逻辑与合规经验回归，有效填补了国内市场的生态空白。从“三来一补”到“主动出海”到“生而全球化”，当前中国在智能硬件已进入科技实力“比较优势”向全球溢出阶段，具备整合全球产业要素，参与全球竞争的底气。为何这些“新物种”会选择欧美作为首发市场？我国本土产业环境在知识产权保护和服务付费商业模式接受度上，是否仍存在内外“温差”？值得进一步探讨。

发现三：AI陪伴赛道呈中低端同质化竞争局面，部分厂商的“一老一小”破局路径值得借鉴

本次深圳硬件展上，近百家AI陪伴硬件厂商参展，占据了全部展位的近三分之一。这种“扎堆”程度，也揭示出情感陪伴是人类的刚性心理需求。但大多数AI陪伴硬件无论是外观还是功能均高度趋同，普遍定位在陪伴聊天玩具，依托云端基础大模型进行情感交互，价位普遍在300元人民币左右区间，呈现中低端同质化竞争的局面。而部分厂商在“一老一小”两个特殊客群上的破局路径值得借鉴。

面向儿童群体，“汤姆猫AI童伴”与模型厂商联合研发情感陪伴垂直模型，深度植入了汤姆猫IP特有的人设性格，并构建儿童专属的内容体系，将知识IP化、游戏化，如“魔力咒语”“趣味打断”等互动玩法，并能根据年龄自动调节认知难度。并通过持续提取对话关键词构建用户兴趣图谱与画像（如记住孩子的宠物名字、喜好），在后续交互中主动调用记忆实现“越聊越懂你”的个性化陪伴。结合其硬件在头部和手臂的多自由度以及丰富表情，将价位上攻到1500-2000元人民币区间。对儿童陪伴赛道，政策需注意AI拟人化和游戏导致沉迷或内容引导错误价值观不同，是健康陪伴类软硬件的必备能力。治理可侧重加强正向伦理引导与具体的行为规约，保护产业创新活力。

面向银发群体，在CES展会上，美国厂商TomBot推出定价1500美金的陪伴仿生拉布拉多幼犬，定位为阿尔茨海默症辅助干预器械，正致力于通过FDA的医疗器械许可，从而在养老机构实现规模化应用。而随着我国老龄化程度持续加深，国家统计局数据显示，至2034年，银发群体将扩容至4.1亿。阿里研究院预估，银发群体的精神情感类消费占比将从2023年的24%跃升至2035年的35%。阿里平台数据显示，2025年度，该群体智能玩具消费同比增长超2000%，AI陪伴机器人增长200%，有效缓解独居焦虑。对老人陪伴赛道，政策可考虑进一步支持相关企业联合医疗机构开展临床效果验证，试点探索将具备康复干预功能的AI陪伴硬件纳入医疗器械管理路径，并鼓励养老机构开放试点应用场景，引导AI陪伴产品从同质化玩具向专业化服务载体有序升级，真正释放银发经济创新潜能，助力积极应对人口老龄化国家战略。

发现四：德国“精度至上”模式在AI时代已经掉队，中国硬件产业正构建创新优势

美国CES 2026具身智能展区，来自德国的高精度微型电机领军企业FAULHABER（福尔哈贝），展示了其微米级加工精度（0.01mm物理精度）的微型行星减速箱与驱动模组。延续了其作为医疗与航天领域“隐形冠军”的技术骄傲，以纯粹的机械美学，依靠硬件的完美精度来确保传动零抖动，并强调长达1年的打磨验证周期是确保品质的“必要代价”。其展台背景海报上的宣传语 "Fine motor skills”（精细运动技能）与机器人拧魔方的画面，折射出其对硬件的深层看法：仍将具身智能视为更复杂的自动化设备，而非AI大模型的物理载体。这种源于工业时代的工程师思维与瑞士手表式力求精准的制造逻辑，在追求极致确定性的同时，对AI时代数据驱动、快速迭代“水土不服”，难以匹配当前智能硬件走向消费级市场的敏捷节奏。

与德国路径形成鲜明对照，中国智能硬件产业正在探索一条叠加我国供应链优势与大模型能力的差异化路径。在硬件侧，中国具备全球最完备且效率最高的硬件产业完整链条，珠三角的核心零部件厂商可在2周内完成浙江机器人本体厂商的打样需求。在算法侧，中国模型已跻身全球头部，而token定价只有美国的1/20。中国工程师致力于将视觉伺服、力控柔顺、视觉识别、端到端模型融入控制系统，可以用0.1毫米精度的高性价比电机达到0.01mm精度昂贵电机同等的作业效果。不仅大幅降低了产品成本，更将产品验证周期从德国同行的12个月压缩至3个月。

上述产业实践为理解AI服务制造业提供了新的视角：如果仅在传统工业追求的极致标准化与规模化赛道上追赶，我们或难超越欧洲制造的壁垒。但通过算法的红利弥补精度的不足，用敏捷的试错迭代替代漫长的工业验证，这才是中国制造构建差异化新优势的根本路径。

发现五：多维感知引发多类型数据需求，相应的“高质量数据集”难以事先定义

两场展会均直观呈现了感知维度的爆发式扩张。CES 2026上，“TouchDIVER Pro”触觉手套能够模拟压力、纹理、温度三类感官维度，带摄像头的耳机融合视觉与听觉模态，AI PIN硬件记录连续对话文本，健康戒指监测实时生理指标，脚部汗液分析工作站分析代谢物数据，脑电波头戴设备解析神经信号。这些案例表明，智能硬件所处理的数据范畴，正从传统的文本、图像、语音，加速向涵盖触觉压感、生化指标、神经电位等更微观的物理或生理信号拓展。这一转变的实质，是从处理模型早期训练中常见的、基于互联网内容或人类生活工作积累的人类显性表达信息，扩展到表征环境与人体隐性状态的数据。

这一现象的背后，折射出AI对高质量数据的需求标准正不断变化演进。对于大模型预训练，高质量数据意味着如中小学课本、高考试卷、维基百科等准确规范的通识知识；对于具身智能，需要基于人类动作采集再做仿真的合成数据；而面对智能体（Agent）应用，核心需求转向了代码逻辑、操作流程（SOP）等教会AI“如何拆解和执行复杂任务”的过程性数据；面对智能硬件，则延展到对物理世界的多维度感知数据。这揭示出，AI大模型及应用领域所需要的“高质量数据集”具有高度的场景依赖性与时效敏感性。AI需求数据需求类型随着模型的发展与AI应用的迭代过程而不断调整和扩展，而数据“好/坏”的标准，则跟每个模型厂商的技术认知和路线选择相关，很难在产业规划层面进行静态的事前定义或超前建设。

发现六：安全与治理模式，面临与智能硬件新形态的深度再适配

从上述若干发现中我们不难发现，智能硬件在技术形态、协同模式和服务能力上的急速进化，客观上使得既有的治理逻辑面临新的适应性挑战。如何在保障安全底线的同时，为新业态预留试错与成长的空间，成为亟待深入探讨的时代命题。

首先，“全端协同+全局记忆”的跨端任务协同，和“记忆”的汇聚融合，对现行治理原则提出了新的思考命题。现行数据治理体系以“敏感个人信息保护”为基点，核心遵循“目的限定”与“最小必要”原则。这一逻辑在单一APP环境下行之有效，但在“全端协同”场景下，服务体验的连贯性恰恰建立在数据跨设备、跨场景的汇聚融合之上。如何回应这一发展趋势，是需要治理智慧与产业实践共同探索的命题。

其次，AI硬件的“拟人化”交互，引发了关于未成年人保护与伦理规约的复杂性辨析。大模型赋予了硬件前所未有的情感共鸣与对话能力，使其超越了单纯的工具属性，演变为能够承载情感陪伴功能的“类伴侣”角色。必须清晰地认识到，AI陪伴产生的“高粘性”机制与传统网游有着本质不同：后者多基于即时反馈的“多巴胺奖励机制”诱发行为成瘾，而前者则通过满足用户“被理解、被接纳”的心理需求，建立起深层的情感依恋。传统的“防沉迷”系统与“青少年模式”多采取基于时长限制的“硬阻断”逻辑，这在面对深层情感依恋时，不仅效能有限，甚至可能在用户最脆弱的时刻强行切断其唯一的情感支持源，造成次生的心理冲击与“二次伤害”。因此，治理的重心应从“防堵”转向“疏导”，应鼓励企业利用大模型的深度陪伴与意图洞察能力，构建具有正面引导意义的交互规范。

最后，智能硬件进入家庭私密空间，对个信隐私和产业创新的合规都带来相应挑战。当智能音箱、智能家电、扫地机器人、具身机器人等各类AI硬件普遍搭载摄像头与高灵敏度麦克风进入家庭，这也意味着它们带着“能看、能听、能记”的能力，全天候地“介入”了家庭这一私密空间。这容易引发消费者对于物理空间隐私安全的顾虑，也让产业创新面临显著的合规不确定性。在技术实践中，虽然存在“端侧”与“云端”处理的技术分流，但对于哪些数据属于必须留在室内的“绝对隐私”，哪些数据可以脱敏出户以训练出更优的模型能力，目前尚缺乏基于数据分类分级的清晰共识与界定。如何在家庭这一隐私核心区，通过明确的标准界定，消除消费者的安全顾虑和企业的合规疑虑，是推动智能硬件产业敢于创新、放心发展的关键前置条件。

结语

当我们将视线投向近期智能体（AI Agent）领域的快速发展，可以清晰地观察到“软硬并进”的演进方向。一侧是以Claude Code、OpenClaw等为代表的“AI Agent”，它们正在数字空间内引发代码编写与企业协作的效率革命，并且已经影响到对SaaS产业的价值度量。另一侧则是本文聚焦的“智能硬件”，覆盖了情感陪伴、家居生活、生产制造等广泛领域。它不仅是AI Agent的物理载体，更是检验AI解决真实物理世界问题能力的“试炼场”。

在美国CES和深圳硬件展的“大对账”中，我们看清了：中国不只有“从1到N”的追赶复制，也有“从0到1”的业态创新；中国未固守传统精密制造的旧逻辑，而是依托全球响应最快的供应链体系与活跃的开源算法生态，走出一条“以软补硬、敏捷迭代”的差异化新路。然而，创新成果“优选海外首发”的现象，提示我们需要进一步优化国内的科创环境与商业土壤。同时，随着AI硬件深度介入儿童教育、老人看护与家庭隐私空间，带来了复杂的技术和伦理挑战，需要在全社会层面形成关于AI边界与使用规范的价值共识。期待中国智能硬件产业能够扬长补短，并率先在合规治理领域给出中国答案。

版块介绍 —产业之声

紧跟产业发展脉搏，阿里研究院汇集行业领袖与企业的真实声音，在算力基础设施的规划与布局、能耗优化、大模型能力发展、大模型评测体系、产业应用案例深入研究、新技术与应用趋势前瞻探索等方面，剖析成功案例背后的逻辑与挑战，并提供基于产业深度洞察的策略建议。同时，阿里研究院依托于阿里巴巴集团在人工智能领域的全面布局，分享阿里的AI产业生态和应用的实践落地，探讨技术如何重塑产业格局并推动社会经济的转型升级。

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