The "Physical AI" Turning Point at CES: Robotaxi Moves Towards Scaling, Humanoid Robot Supply Chain Quietly Forms

華爾街見聞
2026.01.14 04:11
portai
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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。

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:

1、類人機器人供應鏈在成形:執行器成為 “肌肉” 入口

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。

  • 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。
  • 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。

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。

2、機載芯片格局:英偉達仍是首選,但分化開始出現

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:

  • 特斯拉與小鵬使用自研推理芯片。
  • 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。

3、“物理 AI” 從腳本走向 Agentic:VLA 成為主線

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。

  • 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)。
  • 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。

4、訓練之爭升級:真實世界數據與仿真閉環才是重點

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”。

  • 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。
  • 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。
  • 相對地,Mobileye 強調其 Mentee 將基本以仿真來訓練。

5、“通用” 先讓位於 “崗位”:商業化證明優先

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。

  • 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。
  • 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。

6、降本公式很直接:規模=成本下行的前提

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。

  • 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。
  • 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。
  • 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。

7、Robotaxi動能在堆疊:2026年更像商業化加速年

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:

  • 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。
  • 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。
  • 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。
  • 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。

8、英偉達 Alpamayo:把 “腦 + 頭骨” 打包給車企,但驗證仍在路上

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。

9、Aptiv:端到端 AI ADAS + 連接與軟件平台,講的是 “跨行業”

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。

10、Visteon:700 TOPS 域控、插件式升級,主打 “執行”

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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