2026届国际消费电子展（CES2026）的核心叙事已不再是关于AI能做什么的抽象讨论，而是AI如何通过形态各异的智能终端，深度融入并重塑物理世界。大语言模型（LLM）技术正经历着从云端向终端侧的“大迁徙”，催生了AI PC、AI智能大屏、AI眼镜、智能机器人等一系列颠覆性产品的落地竞速。

　　CAAC智能大屏营销秘书处深入剖析了CES2026活动上大语言模型的技术迭代突破，梳理了包含智能大屏、机器人、AI眼镜、AI PC及智能车载等关键AI终端产品的技术规格与市场布局，并从企业视角深度解析LG、TCL、海信等巨头的竞争战略，最后聚焦于面向特定人群的业务场景创新，洞察那些将产生深远影响的产品与技术趋势。

　　端侧AI全面爆发：AI的竞争主战场已从模型参数的“军备竞赛”转向终端设备的系统架构、功耗效率与规模化落地能力 。隐私保护、低延迟和个性化体验成为驱动端侧AI发展的核心动力。

　　“物理AI”时代来临：以智能机器人、智能汽车为代表的“物理AI”（Physical AI）或具身智能成为核心焦点，强调设备对物理环境的感知、理解与交互能力 。

　　终端形态百花齐放：AI正在解构并重塑传统终端形态。除了AI PC和智能手机，AI眼镜、AI陪伴设备，乃至键盘形态的AI PC等新物种层出不穷，预示着一个更加多元化、场景化的个人计算时代正在到来。

　　场景创新深化，垂类应用价值凸显：AI技术正加速渗透至老年康养、医疗健康、残障辅助等特定人群的垂直领域，通过解决具体痛点创造出新的商业价值和社会价值。

　　1、AI的“基础设施化”：从“AI+”到“AI in All”‍

　　本届展会的核心主题不再是讨论“什么是AI”，而是展示“AI能做什么”。从英伟达CEO黄仁勋和AMD CEO苏姿丰备受瞩目的主题演讲，到三星提出的“万物AI（AI for All）”愿景，无不彰显着一个共识：脱离AI的智能终端将失去竞争力。AI正以前所未有的深度和广度，重塑产品的核心功能、交互方式和用户体验。

　　2、“物理AI”与“世界模型”的兴起

　　本届CES让科技人兴奋的是AI正从虚拟的数字世界大步迈向物理世界，即“物理AI”（Physical AI）或“具身智能”（Embodied Intelligence）的兴起。这意味着AI不再仅仅是处理信息的“大脑”，而是拥有了可以感知和操作系统物理实体的“身体”。特别是人形机器人，成为了这一趋势最完美的载体。

　　从语言模型到世界模型：“世界模型”（World Models）成为机器人领域的技术热词，其目标是让AI不仅能理解语言，更能构建对物理空间、物体属性和因果关系的深度理解能力，从而实现更高级的规划和决策。中国企业智元机器人在本届展会上发布的首个由大语言模型驱动的开源仿真平台Genie Sim 3.0，正是这一理念的实践，它为机器人在虚拟世界中学习和测试物理交互能力提供了平台)。

　　多模态融合是基础：物理AI的实现离不开多模态感知能力的融合。未来的AI终端将无缝整合视觉、听觉、触觉等多种传感器信息，形成对环境的统一认知，这是实现真正“具身智能”的前提。

　　3.端侧AI（On-Device AI）底层技术的突破

　　大语言模型向智能设备终端的迁移。CES 2026展示的技术突破主要围绕以下几个方面：

　　模型小型化与高效化：苹果等公司在设备端部署方面的研究成果备受关注，其核心在于如何在移动设备的有限资源下，平衡模型能力与运行效率 。业界普遍采用的技术包括模型量化（如AWQ量化方法）、知识蒸馏、剪枝（如硬件感知的LLM剪枝HAPE）等，旨在不严重牺牲"性能"的前提下，大幅压缩模型体积和计算需求。

　　端侧推理框架与芯片协同：高通、AMD、英特尔等芯片巨头展示了其最新的包含NPU（神经网络处理单元）的SoC方案，这些硬件为端侧AI模型的加速运行提供了底层支持 。同时，Agora等公司展示的ConvoAI DeviceKit架构，则代表了从芯片、实时交互到对话式AI的系统级协同优化方案，旨在解决AI伴侣等高实时性设备的量产可行性问题 。

　　混合AI（Hybrid AI）架构的成熟：一种更为普遍的模式是端云协同的混合AI架构。简单、高频的推理任务在本地完成，保障了即时响应和隐私安全；而复杂、需要海量知识的计算则交由云端大模型处理。这种架构兼顾了效率与能力，成为大多数AI终端的首选方案。

责任编辑：赵莹