2026 年或許是 AI 大規模進軍物理世界的開始——從行走的機器人到自動駕駛汽車，AI 正在積累生態硬件。
據追風交易台消息，德意志銀行 1 月 13 日發佈的研報顯示，該行分析師團隊在上週參加了拉斯維加斯的 CES 展會，感受到了市場熱度和相關性的顯著飆升。該行指出，車輛自動駕駛（Robotaxi + 消費級 L4）以及最引人注目的人形機器人佔據了展會的中心舞台。
德意志銀行在報告中總結道：“總體而言，我們預測 2026 年將是自動駕駛汽車日益從測試/驗證過渡到規模化的一年，而人形機器人將從實驗室實驗轉向小規模部署。”
報告強調，人形機器人領域正在培育全新的供應鏈，供應商正試圖向該領域轉型以期未來實現大規模放量。與此同時，自動駕駛領域的 Robotaxi 部署勢頭強勁，英偉達等芯片巨頭正在通過推出新平台重塑競爭格局。
德意志銀行在報告中列出 10 點核心觀察：
<h2>1、類人機器人供應鏈在成形：執行器成為 “肌肉” 入口</h2>
德銀認為雖然仍在早期，但供應商已經在向類人機器人供應鏈轉向，路徑類似電驅動總成：既提供集成方案，也提供底層零部件。
<ul>
<li>舍弗勒（Schaeffler）試圖成為類人機器人的主要 “肌肉”，提供線性與旋轉執行器。其在 CES 展示了面向類人機器人的一體化行星齒輪執行器：兩級行星齒輪箱 + 電機 + 編碼器 + 控制器的緊湊集成。該單元具備高熱穩定性、60–250 Nm（牛米）扭矩範圍，且回驅能力很低，可承受外力並避免驅動部件意外反轉，適合連續工況。德銀提到 NEURA 已同意在其類人機器人上使用舍弗勒執行器，且看起來還有其他客户已在用（至少部分組件）或未來會用。</li>
<li>現代摩比斯（Hyundai Mobis）也宣佈將為波士頓動力 Atlas 供應執行器，意在讓機器人能借助汽車規模化供應鏈來製造。</li>
</ul>
當供應鏈開始 “汽車化”，最先被定價的往往不是概念，而是關鍵部件的滲透與規模化製造能力。
<h2 style="text-align: left">2、機載芯片格局：英偉達仍是首選，但分化開始出現</h2>
德銀觀察到，類人機器人機載處理器上，英偉達仍佔據主導，原因主要是性能與易用性。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。
對比之下：
<ul>
<li>特斯拉與小鵬使用自研推理芯片。</li>
<li>CES 上高通推出面向機器人 “全棧架構” 的下一代方案（Dragonwing IQ10 Series），但德銀表示尚不清楚能否獲得客户大規模採用；同時 VinMotion 的 Motion 2 類人機器人使用 IQ9 Series，IQ10 最初面向工業 AMR 與更先進的全尺寸類人機器人。</li>
</ul>
<h2 style="text-align: left">3、“物理 AI” 從腳本走向 Agentic：VLA 成為主線</h2>
現場最顯著的範式變化之一，是從 “預編程/腳本化動作” 轉向視覺 - 語言 - 動作（VLA），讓機器人能夠 “推理” 完成任務。
<ul>
<li>Boston Dynamics 用 Google DeepMind Gemini Robotics 的 VLA 模型替代傳統 MPC（模型預測控制），使 Atlas 能理解此前未見過的環境（如非結構化工廠混亂場景）。</li>
<li>其動作執行由 TRI 的大型行為模型（LBM）補充，類似 Figure 的 Helix 雙系統模型：System 1 高頻快速響應，System 2 低頻做高層推理與語言；德銀同時指出 Figure 似乎在自研兩套模型。</li>
</ul>
<h2>4、訓練之爭升級：真實世界數據與仿真“閉環”才是重點</h2>
德銀判斷，行業爭論已從 “仿真 vs 真實誰更好” 轉為 “如何高效閉環”。
<ul>
<li>NEURA 採取更偏 “物理優先” 的路線，建設 NEURA Gym 大型實體訓練中心，認為仿真是 “近似”，在複雜接觸（例如 “穿針引線”）上會失真；其通過數百台機器人做分揀、裝配等真實任務收集高保真數據，再輸入 “Neuraverse”，生成真實失敗的 “合成孿生” 在仿真中訓練，最後把修復方案推回真實機器人。</li>
<li>另一家公司提到無法模擬物體 “觸感”，需要人先示範：通過遠程操作，人穿 VR 服控制類人機器人執行如 “撿起葡萄” 等動作；用少量 “完美示例” 後，再用英偉達 GROOT-Mimic 在仿真中生成 “100,000+” 種動作變體，並用強化學習讓動作更順滑。</li>
<li>相對地，Mobileye 強調其 Mentee 將基本以仿真來訓練。</li>
</ul>
<h2>5、“通用” 先讓位於 “崗位”：商業化證明優先</h2>
德銀認為短期內，“通用類人機器人” 更多會被導入具體場景，以證明商業可行性，再談進入家庭。
<ul>
<li>Keenon Robotics（中國）：已擁有服務機器人全球 40% 市場份額，海外累計出口約 10 萬台；產品價格從低於 1 萬到約 10 萬，主打強任務定製。CES 2026 重點是其旗艦類人機器人 XMAN-R1，可做爆米花、倒飲料、擬人化手勢互動等；其 “Brain” 為 Keenon Operator Model 2.0，VLA 模型面向服務業，可理解如 “找到 4 號桌客人並給他糖果” 等指令。Keenon 還提到在上海香格里拉酒店構建協作生態：MAN-R1 做人機交互 “門面”，W3 送物到房間，S100 搬重行李，C40/C55 清潔。並且在日本等高人工成本市場，其機器人使用壽命達到 8 年，顯著高於行業常見的 3–5 年。</li>
<li>Deep Robotics 聚焦工業巡檢：以覆蓋距離衡量（最高 63km），可在變電站、電廠、油氣設施等危險區域執行 24/7 自主巡邏監測；在應急場景用於救災、消防、有毒氣體檢測，並採用可更換電池降低充電摩擦。</li>
</ul>
<h2>6、降本公式很直接：規模=成本下行的前提</h2>
在類人機器人側，德銀把降本的主驅動歸結為：上量提升費用攤薄 + 供應商議價改善。
<ul>
<li>有公司稱成本已從 “20 萬降至 10 萬” 美元，並規劃在 “未來幾年” 降到 “5 萬” 美元，前提是銷量達到數千台。</li>
<li>波士頓動力與現代汽車宣佈目標是在 2028 年實現年產能 3 萬台；並且其 2026 年產量已全部提前分配給現代的汽車工廠。公司還指出執行器約佔 BoM 的～60%，而這部分將由現代體系內供應商 Hyundai Mobis 製造以加速規模化。</li>
<li>Mobileye 在收購 Mentee 背景下披露：若年產量 5 萬台，一個較簡化設計（無腱驅系統）的製造成本約 “2 萬/台”；若年產量 “10 萬台”，成本可降一半至 “1 萬/台”，並以 2028 年爬坡為目標，生產由 Aumovio 負責。</li>
</ul>
<h2>7、Robotaxi動能在堆疊：2026年更像“商業化加速年”</h2>
德銀認為，隨着特斯拉在 2025 年推出 Robotaxi，2026 年多家玩家的商業化動能會更強，CES 上 Waymo 與 Zoox 的大規模存在就是信號：
<ul>
<li>Waymo：自成立以來已提供 10m+ 付費乘車；最新披露顯示在 2025 年 12 月達到 45 萬次付費乘車/周，並擴張至休斯敦、邁阿密，以及東京、倫敦等國際市場。</li>
<li>亞馬遜的 Zoox：從拉斯維加斯公開測試走向 “可上市產品” 展示，主打面向密集城市的 “車廂式” Robotaxi，完全沒有傳統駕駛艙。</li>
<li>Mobileye 與大眾：將在今年於洛杉磯用特別準備的 ID. Buzz 電動廂式車推出 L4 級 Robotaxi 服務。</li>
<li>另有由合作伙伴 Nuro、Lucid、Uber 共同推進、基於 Lucid Gravity 的自動駕駛車輛計劃在 2026 年末於舊金山灣區啓動，並再擴張到更多城市。</li>
</ul>
<h2 style="text-align: left">8、英偉達 Alpamayo：把 “腦 + 頭骨” 打包給車企，但驗證仍在路上</h2>
英偉達宣佈推出面向自動駕駛的 Alpamayo（“大腦”），並配合 Thor（“頭骨”），試圖降低車企部署高階能力的門檻：像 Lucid、Mercedes 這類公司無需從零投入數十億美元搭建 AI 基礎設施，可直接 “插入” 英偉達方案。
德銀同時保持克制：這確實引發對特斯拉護城河的討論，但現在擔憂為時過早；英偉達仍需要傳統 OEM 兑現承諾，且其模型能否覆蓋真實世界邊界案例仍待觀察。德銀指出，其訓練數據量僅為特斯拉所採集數據的一部分。
即便 Alpamayo 效果理想，德銀仍認為特斯拉憑藉垂直整合（整車、芯片、AI 基礎設施、網絡等）存在結構性成本優勢；如果自動駕駛/Robotaxi 趨於商品化，成本將成為最大分化點。
<h2>9、Aptiv：端到端 AI ADAS + 連接與軟件平台，講的是 “跨行業”</h2>
Aptiv 展示核心是下一代端到端（E2E）AI 驅動的 ADAS 平台：用新發布的 Gen 8 雷達與 PULSE 傳感器實現城市複雜環境下的 L2++ 免手駕駛 “類人邏輯”。
軟件側推出與 Wind River 共建的雲原生中間件平台 LINC，通過 5G 與 C-V2X 實現真正的軟件定義車輛；並與 Verizon 演示車輛通過共享實時數據實現 “看見拐角後的行人/騎行者”。Aptiv 還強調傳感器向航天與協作機器人擴展——德銀認為這是 “新 Aptiv” 要證明的敍事，以爭取估值倍數重評。
<h2>10、Visteon：700 TOPS 域控、插件式升級，主打 “執行”</h2>
Visteon 在 CES 發佈 SmartCore HPC 域控制器，算力達 700 TOPS，可把最多 14 個攝像頭與多路高速數據連接整合到單一 “中央大腦”。同時擴大與 Mahindra 合作，推出面向即將上市的 XUV700 的 SmartCore Pro（三聯屏 +360 度視野）。
為解決 “存量平台” 障礙，Visteon 還推出由英偉達 DRIVE AGX Orin 驅動的 AI-ADAS Compute Module 插件式方案，讓車企無需完全重構架構就能加裝 AI 助手或安全功能；德銀提到該產品已上到中國的極氪車型。
此外，Visteon 發佈面向 7 英寸以下屏幕的 “Entry Cockpit”，把手機投屏與數字導航帶到兩輪車與入門車型。德銀評價其 “外科式” 的垂直整合有助於成本競爭力，並推動其在過往滲透較低的車企（尤其亞洲 OEM）中進一步擴張。
在德銀看來，CES 2026 傳遞的信息很直接：自動駕駛與類人機器人正在從 “能不能做” 轉向 “能不能規模化、能不能把成本打下來”。
當波士頓動力把執行器成本佔比點到約 60%、把 2026 年產量預分配説出來時，產業已經開始用製造業語言定價；而 Waymo 的 10m+ 付費乘車與 45 萬次/周節奏，則把 Robotaxi 從概念推向更硬的運營數據。對投資者而言，下一階段要跟蹤的不是更炫的 demo，而是供應鏈綁定、產能爬坡與單位成本曲線。
 
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英偉達

特斯拉

德銀預測，今年是 Robotaxi 規模化與人形機器人部署的元年。人形機器人借力汽車供應鏈加速降本，Mobileye 等廠商將成本目標鎖定在 1 萬美元；自動駕駛告別測試進入規模化，Waymo 訂單激增，英偉達推出 Alpamayo 平台助車企 “即插即用”。物理 AI 正從實驗室走向量產。

- 德意志銀行預測 2026 年將是 AI 自動駕駛與類人機器人規模化的關鍵年。  
- CES 展會上，Robotaxi 和人形機器人成為焦點，行業熱度顯著提升。  
- 供應鏈正在轉型，降本與規模化製造能力成為關鍵因素。

CES 上的 “物理 AI” 拐點：Robotaxi 走向規模化，人形機器人供應鏈悄然形成