什么是人工智能？

人工智能（Artificial Intelligence，AI）技术近年来取得了突飞猛进的发展，尤其是生成式AI技术的突破性进展，进一步加大了AI驱动新一轮科技革新和产业变革的作用。当前，基于Al的各类系统已经广泛运用在医疗、具身智能、新能源汽车、金融科技、经营管理、交通运输、智能调度等行业，对经济发展与社会分工产生了深远影响，推动了各行各业的数字化和智能化进程。2024年《政府工作报告》中更是明确提出深化大数据、人工智能等研发应用，开展“人工智能+”行动，打造具有国际竞争力的数字产业集群。人工智能经历了以下四个阶段：

2010年第一波：互联网智能化场景：

主要用于搜索、广告、数字娱乐（游戏）、电商、社交、互联网衣食住行；

2014年第二波：商业智能化场景：

主要用于银行、保险、证券、教育、公共服务、医疗、物流、供应链；

2016年第三波：实体世界智能化场景：

安全、零售、能源、AI+物联网、智能家居、智慧城市；

2018年第四波：全自动智能化场景：

智能仓储、智能制造、智能农业、无人驾驶、机器人；

近年来，我们看到，AI使自动驾驶汽车分阶段落地并普及成为可能，在高速公路上，自动驾驶汽车会比人类驾驶汽车更安全。

那么随着AI技术的不断迭代与发展，人类的未来将通往何方？美国和中国将如何共同引领全球AI革命？共创力咨询George认为，美国会主导AI领域的学术研究，而中国则会凭借庞大的人口基数及海量数据，探索出更多的AI落地场景。AI到2030之前将会有三种趋势：

1） 基于以软件为主的AI算力的各种大模型的突破，以及AI硬件的强大支撑；

2） 具身智能将在未来5年取得重大突破，从“人+机器”到“机器+人"，目前阶段还是人操作机器为主，未来是机器自主完成各种动作，人辅助即可；

3）AI+智能硬件在未来5到10年将会取得较大的突破。各种电子消费终端将会被AI赋能。

 

2026年CES亮点总结

CES（Consumer Electronics Show‌，国际消费类电子产品展览会），于2026年1月6日至9日在拉斯维加斯举行，聚焦人工智能与硬件的深度融合，展现了从底层芯片到终端应用的全面创新。‌AI技术的创新是本次展会的最大亮点，其中包括：

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1、‌AI算力芯片成为智能设备核心：‌ 算力竞争进入新阶段，英特尔推出首款采用18A工艺的‌酷睿Ultra Panther Lake处理器‌，多线程性能提升约60%，平台AI算力最高达‌180TOPS‌；AMD则发布‌Helios机架级平台‌，整合MI455 GPU、EPYC CPU等组件，通过液冷和高速互联实现‌ExaFLOP级算力扩展‌，为AI应用提供强大底层支持。‌‌

2、具身智能机器人实现全场景突破：‌机器人技术覆盖消费、行业及陪伴领域，国产创新表现突出：‌追觅‌的升级版具身智能扫地机提升操作灵活性；‌石头科技‌首发轮足扫地机器人，可爬楼突破场景限制；‌科沃斯‌发布新品‌窗宝W3‌和‌地宝X12系列‌，强化立面与地面清洁能力，并推出首款智能陪伴宠物机器人‌毛团儿LilMilo‌；行业级机器人如‌云深处科技的山猫M20Pro轮足机器人‌和‌连山动力智能消防机器人‌也斩获创新奖项，展示高危场景应用潜力。

‌3、智能穿戴设备向独立AI中心演进：‌ AR眼镜成为焦点，‌雷鸟创新的X3 Pro Project eSIM概念机‌首次集成双目全彩MicroLED显示与eSIM模块，实现独立通话、AI对话和实时翻译；耳机品牌如‌SHOKZ‌和‌Timekettle‌提升AI降噪与跨语言沟通能力，健康监测功能通过无感汗液分析和3D骨骼追踪，从“记录”转向“守护”角色。‌

4‌、家居与出行场景的AI主动服务：‌ 智能家电进入“主动服务”阶段，‌三星Bespok eAI衣物护理机‌和海尔、‌美的的AI冰箱‌可自动识别食材并推荐菜谱；车载领域‌TCL展示全球首款印刷OLED车载显示方案‌，高通骁龙汽车平台支持多模态交互，‌Hyundai Mobis的全息挡风玻璃系统‌实现导航信息与现实道路无缝叠加，重构出行体验。‌

5‌、绿色防护技术保障硬件可靠性：‌ 菲沃泰等企业通过纳米涂层技术提升智能设备耐久性，其解决方案在防水防腐蚀、耐高压绝缘等方面表现优异，应用于消费电子、汽车电子和算力基础设施，符合环保标准，为AI硬件稳定运行提供底层支持。‌

 

人工智能如何赋能传统制造业？

人工智能在制造业的应用已覆盖研发设计、生产制造、运营管理等全流程，显著提升效率与质量。例如，在研发环节，AI辅助设计缩短周期近30%；在生产中，机器视觉质检提升缺陷识别准确率；政策上，中国计划到2027年推广500个典型应用场景。以下是具体应用维度：‌

1） 研发设计环节

智能辅助设计：‌AI生成电气配电方案、药物分子结构等，将设计效率提升50%以上（如温州电气行业案例）。‌‌

‌仿真建模优化‌：通过算法加速产品测试，缩短研发周期近30%，例如汽车零部件虚拟验证。‌‌

2）生产制造环节

‌质量检测‌：

机器视觉识别产品缺陷，准确率超95%（如电子元器件质检）。‌‌

焊接工艺AI优化，使良品率达行业领先水平（温州正泰电器案例）。‌‌

设备维护：

预测性分析故障风险，减少停机时间（如风机温控系统）。‌‌

智能排产‌：

动态调度生产线，订单交付周期缩短20%以上（天正电气案例）。‌‌

3） 运营管理环节

供应链优化‌：AI预测需求波动，降低库存成本。

能源管理‌：实时监测碳排放，优化能耗（绿色制造场景）。