AI已从神坛进入硬件的重力井，做得“无聊”才有钱赚｜2026 CES观察

站在2026年的CES，回望2024年1月，我曾亲历那场处于AI狂热顶点的CES。那一年，三星豪掷千金买下LVCC中央馆最大的广告牌，「AI for ALL」的口号如雷贯耳。

每一家大厂都在声嘶力竭地宣扬着自己对AI的宏大愿景与投入。

然而2026年的CES，当我再次走进那些家电与汽车巨头的主展厅时，虽然AI依然存在，却已从舞台中央退居至产品介绍牌不起眼的小字里。也就是在那一刻，一股强烈的既视感（Déjà vu）轰然而至。

LG依然在推销他们的AI冰箱，演示的还是那套「根据食材推荐菜谱」的陈旧逻辑；AI微波炉依然顶着硕大的屏幕，塞满了食之无味弃之可惜的功能。厂商们对AI的态度显然已不再走心，在LG的电视展台，工作人员甚至无法解释清楚所谓的AI升维画质究竟是何逻辑。

松下的展厅更让人恍如隔世。看着那个对着镜子做表情、用AI测皮肤质量的健康魔法镜，我甚至有一瞬间的时空错乱，因为这明明是2024年最火的概念之一。讽刺的是，当年的正主竞品今年依然在威尼斯人展馆展出，功能大同小异，却依然标榜为「CES 2026年度产品」。

这种既视感在AFEELA的展台达到了顶峰。这辆由本田与索尼联手打造、曾在2024年吸睛无数的概念车，如今看来与两年前竟毫无二致。伫立车前，我一时恍惚，不知今夕何夕。

当然，变化也是有的，却更显凄凉。比如三星那个曾雄心勃勃的家庭AI中枢机器人Ballie，今年已不见踪影；而它的老对手LG，则将当年的小可爱Q9升级成了长出双手的时髦人形机器人CLOiD。

虽然心知肚明，这两个机器人从来都只是家电巨头们用来具象化AI愿景的「概念皮套」，但它们的更迭与消失仍让我感到一丝失落。

这标志着那股不顾一切的AI狂热确已退潮。

这不仅仅是我个人的感官体验，更是整个行业在2026年面临的共同现实：我们正处于Gartner技术成熟度曲线中的「幻灭低谷期」。2023至2024年的疯狂炒作已然退潮，沙滩上留下的，是大量无法兑现承诺的硬件尸骸，以及用户对所谓「AI魔法」的深深疲惫。

那些曾跌跌撞撞尝试了几年的大企业终于意识到：在当下的产品形态上，想要实现真正对消费者有意义的AI，依然为时过早。

另一个标榜AI的重镇是具身智能。中国机器人军团在CES上的亮相几乎是媒体避不开的话题。但在我看来，这不过是去年8月北京世界机器人大会（WAIC）的重演，只是舞台搬到了拉斯维加斯，且规模更小。

我曾苦思冥想，CES作为消费电子展，与这些如果不靠远程操控就只能重复几种花样的机器人究竟有何关联？直到我看到维他动力的Vbot机器狗拉着露营车满场跑时，我才意识到这东西也许总算找到了用处。

回程路上，当我拖着沉重的行李在机场举步维艰时，脑中闪过的念头竟然是：如果价格合适，我真想买一只Vbot来当我的全自动苦力。

然而除此之外，作为消费者，我依然无法理解这些机器人还能为我做些什么。

当然，扫地机器人除外。今年在展区爆火的石头科技G-ROVER扫地机器人，看见台阶就会长出长腿去跨台阶。让我不由得怀疑，你的第一个款最像人的机器人，搞不好现在在扫地。

这就是今年CES主展区的全貌：AI正以一种颇为无力且无用的方式，在旧产品中蔓延。

唯有走到威尼斯人展区的创业公司展台，AI二字才重新被供奉在C位。对于这些初创企业而言，这也许是他们杀入成熟红海的唯一武器。

但风向也变了。2024年，我们看到了Rabbit R1、AI Pin等一众号称要「革掉手机命」的AI硬件，它们野心勃勃，却最终铩羽而归，成为了科技史上无数失败挑战者中的一员。

到了今年，CES上再无如此宏大叙事的新品。创业者们不再妄谈颠覆，而是默默将AI融入具体的细分场景，试图从巨头们松懈的指缝中，咬下一块属于自己的天地。

既然大厂们已显露疲态与退意，那我们不妨将目光更多地投向这些创新的企业，看看在泡沫破裂之后，他们正试图构建怎样的真实未来。

沉默的融入

在威尼斯人展区，如果非要找一个含 AI 率几近 100% 的品类，那非健康监护和睡眠监测莫属。不过，它们对 AI 的融入并非为了交互，而是为了更彻底的监控。

得益于今年大模型在多模态理解上的质变，那些过去无法被综合处理的复杂散点信息，现在终于可以被一锅端了。只要堆叠更多成熟的新型传感器，收集的数据就会越丰富、越立体。

比如很多睡眠科技公司在 CES 2026 上都抛弃了佩戴的概念。比如Sleepal的 AI Lamp。它把捕捉体动的毫米波雷达、监测热分布的热传感器、还有听诊的声学传感器糅在了一起。构建出了一个高保真的「环境数字孪生」。

在这个孪生世界里，AI 的感知力大幅提升，它能“看见”你的心跳，听出每一次翻身。这正是AI能够保持沉默的底气：它在用户开口之前，就已经掌握了所有决策所需的信息。

而 AI 另一个沉默的强项，则在于对这些海量数据的处理。

以往，处理这种复杂医疗级信息的 NLP 分析机制，是 Apple 这类巨头花大价钱才堆出来的护城河。但现在，LLM 把这个门槛踏平了，创业公司的机会（或者说裂隙）也就露出来了。这就是为什么在不需要极致医疗准确性的睡眠健康领域，AI 新品会如雨后春笋般涌现。

起初我觉得这事儿挺简单，但在和几家品牌深聊后，发现门槛其实也不低。因为 LLM 本身没有记忆，你需要把零散的数据精炼成符合长程分析需求的信息，再用更符合医学逻辑的 Agent 进行集中处理。这往往涉及一整条复杂的 Agent 链条。

（lunawake的长程AI睡眠监测和辅助产品）

但无论如何，这都比硬编程一套逻辑要快得多。而且，这种非接触式的多模态提取总算解决了「为了监测睡眠而佩戴设备，反而让人睡不着」的悖论。

当然，既然这双全知全能的眼睛已经睁开了，为什么不直接动手呢？

借助 IoT，智能睡眠家居这个品类才算正式成立。基于那个全知全能的「环境数字孪生」，比如SleepBot 的 AI 在分析你的需求后，开始调动你家里的一切设备：增加氧气含量让你睡得更香；或者让枕头通过充气改变左右平衡来物理止鼾。一套从监测到干预的完整闭环就这样完成了。

所有这一切，都在静默中发生。唯一的对话，可能仅存于「AI 睡眠教练」这类功能中。虽然你可以问 AI「我该怎么提升睡眠质量」，但我真心觉得，比起听 AI 说教，让它直接把事儿办了显然更让我愉快。

「沉默的提升」，才是这个品类中 AI 的最佳打开方式。

事实上，「更多传感器 + AI 分析」几乎成了当下 AI 介入传统行业的主流底层逻辑。在展会现场，我看到了水污染分析、人流分析等一系列基于这两个侧面开展工作的创新公司。

而将这一逻辑用到极致的，是宠物市场。

我看到了各种监控宠物吃饭、喝水、体温、睡觉，甚至监控它跟哪条狗打架了的 AI 产品。之所以说它极致，是因为如果把这套东西用在人身上——在家里装满摄像头和传感器，监控你的一举一动并指指点点的话，你肯定得把它砸了。

但宠物在我们的潜意识里，本来就是「该被掌控」的。所以，无所谓。

甚至有一家宠物硬件企业发明了猫脸识别喂食器，能精准识别哪只猫不该吃饭，并在它凑过来时直接锁上饭盒。人要是这么被管，早把机器砸了。

另一种我们潜意识里认为应该被管的对象，是小朋友。

在与一家国内 AI 教育陪伴机器人企业的负责人对话时，他告诉我，如果机器人听到小朋友讲述在学校的困难，会把这些信息传递给家长。

初衷听起来挺好，但这只会让小朋友从几岁起就感觉到，朋友也是会背后插你两刀的。

对话的最后，负责人还透露称这个产品之所以卖得好，是因为很多家长希望小朋友不要每天刷手机，而是应该多学习一下这些未来技术。

那一刻我突然意识到，在这个语境下，儿童的世界里也许根本就没有真正的陪伴存在的空间。

用半Native ，杀入蓝海市场

纵观今年 CES 上幸存的 AI 硬件，除了 AI 眼镜这个还需要数年打磨才能在价格和性能上达到平衡的「未来期货」外，真正立住脚的，就只剩下 AI 录音笔和 AI 随身记录仪（比如 Looki）这类产品了。

它们不是横空出世的新物种，而是旧有产品能力的 AI 化拓展。

利用 AI 相对成熟的单点能力，去赋能一个本来就成熟的硬件品类，从而带来体验的质变。

它们之所以能活下来，是因为它们切实解决了旧产品未被满足的痛点。我们录音，核心目的是为了后续的整理与总结，AI 录音笔完美闭环了这一需求；随身记录仪也是同理，拍摄是为了回忆与展示，AI 的多模态能力能精准定位高光时刻并自动剪辑，这无疑是刚需。

相对于 AI Pin 那种为了承载AI能力而生、希望完全革命掉现有方法的激进AI Native产品，我愿将上述这些称之为 Semi-AI Native（半 AI 原生）产品。它们通过 AI 提供的体验是过去产品的一种必要延展，甚至可以说，AI 带来的体验增量，已经变得和原有功能一样重要。

这种「Semi-AI Native」的务实风潮，不仅存在于硬件，在今年的 CES 软件展区也随处可见。

比如地图应用 Mapfirst。他们没有试图重新发明地图，而是接入了 TripAdvisor 的数据，利用 AI 的综合处理能力，让地图能听懂人话。 它能回答诸如「步行 2 公里内、人均 20 美元能吃饱的 Taco 店」或者「我想找个希腊厨师掌勺的 Kebab 店」这样极度具体的需求。更关键的是，AI 还能深入评论区的数据海洋，帮你有效避雷那些你无法忍受的槽点。

这不正是大众点评们多年来梦寐以求的终局吗？过去，这种模糊需求需要用户自己进行多轮关键词筛选、反复比对差评；而现在，AI 让检索直接变成了答案。

另一个赢得 CES 最佳创新奖的 TalkCRM AI，逻辑更是简单粗暴。 它瞄准的是韩国日益增长的海外医美市场。语言不通曾是最大的痛点，导致挂号、诊疗乃至术后维护都充满了误解。TalkCRM 做的事儿极其基础：它就是一个能理解多语种挂号需求的 AI 翻译系统，对接医生的日程表自动排期，甚至能将诊疗记录翻译成母语反馈给患者。

核心能力无非是翻译、数据调用和修改。这听起来“基础到爆炸”，但对于客户半数以上是外国人的医美诊所来说，这就是刚需。

小诊所没能力开发，大系统又不屑于做，这就是切口。它能不能赚钱？答案显而易见。

这些Semi-AI Native的产品，看起来确实不够酷炫，它们只是完成了AI 助理这个宏大愿景下极小的一块拼图。但它们精准地找到了那些能被 AI 现有成熟能力填补的市场缝隙。

很多人可能会质疑：这种产品的护城河是不是太浅了？巨头进场岂不是分分钟被吞噬？

实地交流后，我发现事实并非如此。 以 Mapfirst 为例，考虑到复杂的关键词筛选和排序，我本以为它需要搭建一套复杂的 RAG 系统。但负责人告诉我，RAG 的延迟太高了。为了追求极致响应，他们直接采用了「LLM 核心语义识别 + 网络搜索排序 Agent」的架构。经过深度优化，其响应速度几乎与传统地图搜索持平。

这番对话在我看来意味着，在 AGI 真正降临、能够自动生成最优工作流之前，这种深度的工程优化能力，就是足够深的护城河。 它足以阻挡那些缺乏 AI 思维的跟风者。

就像市面上的 AI 录音笔虽多，但真正能把总结、纪要、脑图做到好用的，依然没几家。

AI 全能个人助理的梦，伟岸但艰难。那个梦就留给大厂去通过烧钱来实现吧。对于这些创业者而言，他们不想挑战巨头，他们只想做具体的场景、卖具体的体验。就算最后巨头吞噬，他们的产品经验，也依然可能值钱。

在 CES 的喧嚣中，正是这些企业在做着最落地的「真生意」因为它们的产品，是真的卖得出去。

一个想法，多个表达

在 AI 助理、AI 生成这类追求提效与功能拓展的产品之外，最符合我们对 AI Native 想象的领域，无疑就是 AI 陪伴了。

因为AI相关之前的蓝本很少，这本来应该是个勃勃生机，万物竞发的领域。

但当我在 CES 上看了不下十种大大小小的 AI 陪伴产品后，却发现这个赛道在 2026 年，已经在AI这一侧陷入了高度的同质化。

如果你去问它们的底层逻辑，得到的答案几乎如出一辙：不说话、拟态动物（也就是毛茸茸）、强调触觉反馈、多模态接收信息，以及那句老生常谈的「在互动中构建记忆，养成独一无二的性格」。

其实我很理解这种同质化的成因，这是一种在技术局限下的防御性产品策略。 因为说话太容易露怯了，构建稳定、连贯的长期记忆，在 AI 御三家手里尚且是难题，更别提这些硬件创业公司了。一旦开口，逻辑的不连贯会瞬间打破沉浸感。

但这种体验中，AI 的含金量到底有多少？ 拟态动物和触觉反馈，其实是传统玩具工业的舒适区。如果把里面的 LLM 抽走，只保留触觉传感器和几套精心设计的动作 Loop，给用户带来的情感体验是否会有本质区别？

既然在 AI 的表现形式上大家都被迫统一，竞争的本质就不可避免地回退到了硬件本体上。 现在的比拼维度变得非常传统：谁家的皮毛做得最逼真？谁家的造型最可爱？是有腿能跑还是只能原地卖萌？

这些都是更偏向于「玩具」本身的差别。

而在这一片同质化中，我感觉在CES上唯一拉开体验差距的，反而是互动形式的设计。

比如 Sweekor 这家公司，虽然它的 AI 卖点（什么 MBTI 性格、记忆成长）和其他家大差不差，但它的产品逻辑直接深度借鉴了「拓麻歌子」。 它引入了电子宠物式的喂食和陪玩机制，甚至大胆复刻了物理成长特性和死亡机制。

相比于纯粹的撸猫式被动交互，这种带有养成压力和生命周期的玩法，确实会带来更丰富的情感羁绊。

然而，这依然和AI无关。它其实揭示了一个略显讽刺的现状：在现阶段AI陪伴硬件中，传统玩具界积累的智慧和机制设计，可能比尚未成熟的 AI 技术更重要。

让AI融入消费者的更好方式，也许是玩起来

如果说前文提到的产品大多是 2024 年大方向的精细化延展，多少有点旧瓶装新酒。那么在今年的 CES 上，我确实窥见了一些之前不多见的AI 新物种，即AI 玩乐（AI Play）。

AI 玩乐不是为了建立深度关系，而是为了提供短平快的娱乐体验和创造快感。 它更像是把 AI 当作一种高端的游戏机或者手办展示柜，而非家庭成员。

这种玩乐属性，主要体现在两个维度上。

第一个维度，是把 AIGC 的生成过程本身变成一种「玩法」。 比如WowNow 这样的公司，它们做了一台「AI 潮玩贩卖机」。 利用 「AI + 3D 打印 + NFC」，把创作权下放给你。你输入 Prompt，选模版，25 分钟后，一个包含你此刻想法的实体 2.5D 牌子就打印出来了。

在这里，AI 是个可以即时生成、即时交付的造物的工具。这种快感，比起小红书上漫长的找人约稿、建模，提供的是一种类似于抽卡或拍大头贴的瞬时娱乐价值。

第二个维度，是利用 AI激活你原本就热爱的 IP 资产。

这也是它和 AI 陪伴最大的区别：AI 陪伴试图让你爱上一个全新的机器人（这很难），而 AI 玩乐是利用你对现有 IP（如林克、黑武士）的爱。

一家叫 Buddyo Pod 的公司就是典型。他们不做玩偶，只做底座。你把家里的塞尔达手办拿出来，贴个 NFC，插上底座，AI 就会载入林克的人设。 这本质上不是在交朋友，而是在玩语 C（语言 Cosplay）。 他们的口号“全球第一的胶佬 AI Pod”说明了一切。胶佬不需要一个新朋友，胶佬只需要他柜子里的塑料小人能活过来陪他演戏。

这种逻辑还可以复用到儿童市场，比如 Tonie Play，用同样的技术复活迪士尼公仔来讲故事。 向左是硬核宅男的语 C 神器，向右是小朋友的故事机。 在这里，AI 是一个「IP 激活器」，它极大地提升了存量玩具的可玩性。

总结来看，AI 玩乐赛道的出现，标志着 AI 硬件正在从拟人化走向游戏化。

在「Her」那样的完美伴侣诞生之前，利用 AI 的能力去娱乐用户，远比试图理解用户要容易变现得多。

无论是让你体验造物的爽感，还是让你原本沉默的林克手办开口说话，这些产品都在做一件事： 它们不再试图成为你的生活伴侣，而是试图成为你生活中更有趣的那个玩具。

这就是 CES 上展示的另一种 AI 真相，如果不做沉重的情感计算，仅仅是做轻量的娱乐增强，AI 依然是一门极好的生意。

回到重力井

走出威尼斯人展馆，站在拉斯维加斯的喧嚣街头，我再次回想起开展第一天那股强烈的「既视感」，从大的创意看，两年的时间，AI落地似乎完全没有改变。

这是因为在经历了 2024 年那场集体的高烧后，AI 终于被从云端的神坛上拽了下来，重重地摔进了硬件的重力井里。

在这里，没有算力无限的魔法，只有传感器精度、电池续航、BOM 成本和用户真实的付费意愿。

我们看到的这三个幸存的切面，沉默的融入、半原生的工具、游戏化的玩乐，其实都在诉说着同一个故事：AI 正在学会妥协。

AI开始适应硬件的节奏，适应物理世界的摩擦力。

对于消费者而言，属于「魔法」的时代结束了；但对于行业而言，属于「生意」的时代，才刚刚开始。

（本文作者博阳，微信haoboyang001，如有兴趣沟通交流，请添加）

文章来自于微信公众号 “腾讯科技”，作者 “腾讯科技”