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：
<h2>1、类人机器人供应链在成形：执行器成为 “肌肉” 入口</h2>
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。
<ul>
<li>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。</li>
<li>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。</li>
</ul>
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。
<h2 style="text-align: left">2、机载芯片格局：英伟达仍是首选，但分化开始出现</h2>
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：
<ul>
<li>特斯拉与小鹏使用自研推理芯片。</li>
<li>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。</li>
</ul>
<h2 style="text-align: left">3、“物理 AI” 从脚本走向 Agentic：VLA 成为主线</h2>
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。
<ul>
<li>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）。</li>
<li>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。</li>
</ul>
<h2>4、训练之争升级：真实世界数据与仿真“闭环”才是重点</h2>
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”。
<ul>
<li>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。</li>
<li>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 GROOT-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。</li>
<li>相对地，Mobileye 强调其 Mentee 将基本以仿真来训练。</li>
</ul>
<h2>5、“通用” 先让位于 “岗位”：商业化证明优先</h2>
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。
<ul>
<li>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 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。</li>
<li>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。</li>
</ul>
<h2>6、降本公式很直接：规模=成本下行的前提</h2>
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。
<ul>
<li>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。</li>
<li>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。</li>
<li>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 “1 万/台”，并以 2028 年爬坡为目标，生产由 Aumovio 负责。</li>
</ul>
<h2>7、Robotaxi动能在堆叠：2026年更像“商业化加速年”</h2>
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：
<ul>
<li>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。</li>
<li>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。</li>
<li>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。</li>
<li>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。</li>
</ul>
<h2 style="text-align: left">8、英伟达 Alpamayo：把 “脑 + 头骨” 打包给车企，但验证仍在路上</h2>
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。
<h2>9、Aptiv：端到端 AI ADAS + 连接与软件平台，讲的是 “跨行业”</h2>
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。
<h2>10、Visteon：700 TOPS 域控、插件式升级，主打 “执行”</h2>
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 XUV700 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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英伟达

特斯拉

德银预测，今年是 Robotaxi 规模化与人形机器人部署的元年。人形机器人借力汽车供应链加速降本，Mobileye 等厂商将成本目标锁定在 1 万美元；自动驾驶告别测试进入规模化，Waymo 订单激增，英伟达推出 Alpamayo 平台助车企 “即插即用”。物理 AI 正从实验室走向量产。

- 德意志银行预测 2026 年将是 AI 自动驾驶与类人机器人规模化的关键年。  
- CES 展会上，Robotaxi 和人形机器人成为焦点，行业热度显著提升。  
- 供应链正在转型，降本与规模化制造能力成为关键因素。

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