CES 2026特别报道│告别算力内卷，芯片重构四大赛道

1月9日，为期三天的2026国际消费电子展（CES 2026）落幕。本期，荣格电子芯片将从“芯片”视角，分别根据汽车、家电家居、消费电子、机器人&具身智能四个应用端来看这场“科技春晚”。

 

相较于2025年，CES 2026透露的信号是，芯片不再只是消费电子设备的核心，而是成为连接现实与数字世界的桥梁，清晰地标志着芯片产业正从单纯的算力竞争，转向与物理世界深度融合的智能时代。

 

图片来源  /   豆包

 

Part 1

汽车领域

从“自动驾驶”到“物理智能推理”

 

随着英伟达Drive Alpamayo平台、高通Snapdragon Ride Flex等新品的发布，车载芯片的进化路径愈发清晰：

 

芯片角色转变。车载芯片不再仅是执行指令的“反应器”，而是具备逻辑推理与场景理解能力的“决策大脑”。

关键技术突破。英伟达Alpamayo平台引入思维链推理能力，车辆能应对未知复杂场景；高通、英特尔等强调“物理AI”，让车辆理解并响应真实世界。

算力需求激增。面向L4级及以上自动驾驶，算力向YottaFlops级别演进，同时注重能效与实时性。

 

相对于2025年车载芯片以高算力、多传感器融合为主，荣格电子芯片也注意到，2026年则更强调“可解释AI”与“场景适应性”。英伟达推出Rubin平台，在推理效率与成本控制上有显著突破，Blackwell平台逐渐向边缘侧下沉。高通、英特尔、AMD等均在推进“车-路-云”协同的芯片级支持，实现从单车智能到系统智能的跨越。

 

Part 2

家电与智能家居

从“联网控制”到“隐身智能”

 

从Mui Board Gen 2通过毫米波芯片实现无感睡眠监测，到乐高智能积木凭借专用ASIC芯片带来灵动交互，家电芯片正褪去“存在感”，以更静谧的方式融入生活。

 

总体来看，荣格电子芯片认为主要呈现三个特点：

芯片轻量化与小模型化。家电芯片不再追求极高算力，而是以低功耗、高集成的小模型实现场景化智能。

物理交互增强。如Mui Board Gen 2通过毫米波雷达实现无感睡眠监测，乐高智能积木通过ASIC芯片实现物理交互响应。

情感与健康导向。芯片开始支持情感识别、健康监测等深层需求，HEYMIRROR智能化妆镜能提供AI穿搭；Withings智能体重秤、NuraLogix长寿镜等在评估出心率、心血管疾病风险情况方面进一步深耕。

 

相对于2025年智能家居仍以语音控制、自动化为主，2026年则强调“无感服务”与“主动关怀”。芯片更注重隐私与本地处理能力，减少对云端的依赖。多家芯片企业推出针对家电场景的专用NPU，实现更低延迟与更高能效。 

 

Part 3

消费电子

从“功能堆砌”到“场景融合”

 

随着英特尔酷睿Ultra 300、AMD锐龙AI 400、高通骁龙X2等平台发布，AI芯片已成为从笔记本到穿戴设备的标准配置，驱动设备更深度地融入并理解用户场景。

 

荣格电子芯片观察认为，这种“泛AI化”趋势正在重塑消费电子芯片的设计逻辑与应用范式，具体呈现以下特征：

 

AI芯片全面渗透。从笔记本电脑到智能穿戴，几乎所有消费电子设备都搭载专用AI芯片，智能已从功能选项变为基础架构。

端侧AI成为标配。英特尔酷睿Ultra 300系列、AMD锐龙AI 400系列、高通骁龙X2等均将强大本地NPU算力作为核心卖点，以支撑即时、私密的AI体验。

形态创新驱动芯片设计。如联想ThinkBook Auto Twist的自动旋转结构、华硕Zenbook DUO的双屏设计，正倒逼芯片在功耗管理、散热设计与性能调度之间建立新的动态平衡。

 

相对于2025年AI PC尚处于概念推广期，在CES 2026上，AI PC已成为主流产品标配。芯片制程进一步向2nm/3nm演进，能效比大幅提升。消费者对“续航”与“实时AI响应”的需求倒逼芯片设计更注重系统级优化。

 

Part 4

机器人与具身智能

从“演示工具”到“生产力伙伴”

 

波士顿动力Atlas、维他动力Vbot等机器人的演进，背后是芯片从控制单元向涵盖感知、决策、控制的全栈系统升级，使机器人能更灵敏、安全地与物理世界互动。荣格电子芯片分析指出，这一转型正推动机器人芯片向三大方向加速发展：

 

芯片全栈化。机器人芯片不再仅是控制单元，而是涵盖感知、决策、执行的“全栈系统”。

物理AI成为核心。如波士顿动力Atlas、维他动力Vbot等，均依赖高实时性、低延迟的专用芯片，以实现动态环境下的实时响应与稳定运动。

成本与规模化并重。芯片企业开始推出面向商用机器人的平价、高能效方案，推动行业从实验室走向工厂、家庭等规模化场景。

 

2025年机器人芯片仍以高成本、高功耗为主，CES 2026给出的信号则是，更多兼顾性能与成本的方案出现。英伟达、AMD、高通等均推出机器人专用芯片平台，支持从训练到部署的全流程。芯片开始支持“多机器人协同”与“人机共融”场景。

 

Part 5

总结

 

综合CES 2026的观察，芯片产业正经历一场深刻的范式转移。荣格电子芯片总结认为，以汽车、家电家居、消费电子、机器人&具身智能为主的四大应用市场，芯片产业将在2026年呈现四大趋势：

 

• 芯片不再盲目追求峰值算力，而是更注重实际应用场景中的能效比与响应速度。

• 随着小模型与专用NPU的成熟，越来越多的AI任务在端侧完成，提升隐私与实时性。

• 芯片开始真正理解并响应物理世界，推动AI从屏幕走向现实。

• 芯片设计越来越注重与传感器、软件、生态的协同，实现全栈优化。

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