CES 2026 深度研报：边缘计算的“物理化”元年

而收购 Arduino 是一步妙棋，它不仅带来了开发者社区，更构建了一个从原型设计（Arduino）到量产部署（Dragonwing）的完整工具链，这是单纯卖芯片的厂商难以复制的优势。这对于边缘计算社区意味着，分布式计算的潜力将被释放——闲置的 PC 算力可能成为边缘网络的一部分，通过联邦学习等技术参与到更大的智能网络中。Jetson Thor 的发布，显示了 NVIDIA 在具身智能领域的野心—

边缘计算社区

781人浏览 · 2026-01-06 23:28:06

边缘计算社区 · 2026-01-06 23:28:06 发布

每年的 CES（国际消费类电子产品展览会），都被称为科技界的“春晚”和行业风向标。这场每年一月在拉斯维加斯举办的盛会，是全球各大科技巨头“秀肌肉”的竞技场，也是下一代技术潮流的诞生地。

但在 CES 2026，风向彻底变了。

如果说过去两年的 CES 是生成式 AI（GenAI）在云端的狂欢，那么 CES 2026 则标志着这场技术革命正式“落地”——这是字面意义上的落地。从云端下沉至边缘，从屏幕跃入物理世界。

在 CES 2026 的展馆中，我们看到的不再仅仅是运行在遥远数据中心的聊天机器人，而是具备感知、推理和行动能力的“物理 AI”（Physical AI）。

芯片巨头们争相发布算力恐怖的边缘 SoC，工业巨头展示了由数字孪生驱动的自主工厂，而消费电子厂商则试图将能够理解复杂语境的机器人带入家庭。

边缘计算（Edge Computing）不再是云计算的补充，它正在成为 AI 时代的“第一现场”。在这里，延迟是致命的，带宽是昂贵的，隐私是神圣的。

本文将作为“边缘计算社区”的年度重磅梳理，基于 CES 2026 的海量一手信息，为您抽丝剥茧，深度解析边缘计算、端侧 AI（Edge AI）及具身智能（Embodied AI）的最新产品与技术趋势。

第一章算力核爆：芯片巨头的边缘军备竞赛

边缘 AI 的爆发，首先是算力的爆发。CES 2026 见证了边缘侧算力从“够用”向“过剩”的跨越。

NVIDIA、Intel、AMD 和 Qualcomm 四大巨头在边缘侧的交锋，已经从单纯的 TOPS（每秒万亿次操作）比拼，升级为架构、生态与能效比的全维度战争。算力的去中心化正在重塑整个 AI 基础设施的版图。

1.1 NVIDIA：Blackwell 架构下沉，Jetson T4000 重新定义“边缘超算”

如果在 CES 2026 上只看一款边缘计算产品，那一定是 NVIDIA Jetson T4000。

在此次大会上，NVIDIA 掌门人黄仁勋再次穿着标志性的皮衣，不仅发布了数据中心级别的 Rubin 平台，更重要的是将 Blackwell 架构的恐怖能力带到了边缘侧。

Jetson T4000：参数暴力美学与 FP4 的革命

Jetson T4000 是 Jetson Orin 的继任者，其规格参数令人咋舌，标志着边缘计算进入了高性能计算（HPC）的微缩时代：

架构革新：基于 NVIDIA 最新的 Blackwell 架构，搭载第五代 Tensor Cores。这一架构原本是为数据中心设计的，其下沉至边缘侧意味着边缘设备现在拥有了与云端训练集群同源的推理特性。
算力跃迁：提供高达 1200 FP4 TFLOPS 的稀疏 AI 算力。这是一个惊人的数字，大约是上一代 Orin 平台的 4 倍以上。FP4（4 位浮点）精度的支持是此次升级的核心亮点。在过去，边缘推理主要依赖 INT8 量化，但 FP4 能够在保持模型精度的同时，大幅降低内存占用和计算功耗。
显存带宽：配备 64GB LPDDR5X 显存，带宽高达 273 GB/s。对于边缘大模型而言，显存带宽往往比算力本身更构成瓶颈。Jetson T4000 的带宽能力使其足以在边缘侧流畅运行千亿参数级别的多模态大模型（如 Llama 3 70B 或 VLA 模型），而无需过度依赖模型蒸馏。
CPU 核心：搭载 12 核 Arm Neoverse-V3AE，专为车规级和工业级应用设计，提供了强大的通用计算能力来处理非 AI 的逻辑任务。
能效比：可配置 TDP 为 40W–70W，极其适合能源受限的自主机器，如配送机器人、工业巡检四足机器人等。
定价策略：千颗批发价 1999 美元。虽然价格不菲，但在工业和高端机器人领域，其实际上降低了“每 Token 成本”。

Jetson Thor：为人型机器人注入灵魂

除了 T4000，NVIDIA 还展示了更为激进的 Jetson Thor 平台。这是一款专为人形机器人设计的计算核心，算力高达 2070 TFLOPS。

Jetson Thor 的发布，显示了 NVIDIA 在具身智能领域的野心——它不仅仅满足于做工业机械臂的控制器，而是要成为未来数以亿计的人形机器人的“大脑”。Thor 平台不仅集成了 Transformer 引擎来加速多模态模型，还特别优化了传感器融合能力，以处理来自人形机器人全身数百个传感器的高并发数据流。

深度思考：边缘推理精度的代际跃迁

Jetson T4000 和 Thor 的发布，不仅仅是性能的提升，它标志着边缘推理精度的代际跃迁。FP4 精度的引入，打破了边缘设备只能运行“阉割版”小模型的刻板印象。这意味着，未来的边缘节点不再只是云端大模型的“传声筒”，而是具备独立思考能力的“智能体”。NVIDIA 正在试图用强大的 CUDA 生态和恐怖的硬件规格，将边缘 AI 的门槛再次拉高，构建起一条从云端训练（DGX Rubin）到边缘推理（Jetson Blackwell）的无缝高速公路。

1.2 Intel：Panther Lake 与 18A 工艺的边缘突围

对于 Intel 而言，CES 2026 是其“IDM 2.0”战略的生死之战。Intel 正式发布了代号为 Panther Lake 的 Core Ultra Series 3 处理器，这是首款基于 Intel 18A 工艺量产的客户端芯片。

Panther Lake 的边缘意义：工艺与架构的双重救赎

18A 工艺制程：Panther Lake 是 Intel 制造工艺复兴的里程碑。18A 工艺采用了 RibbonFET（全环绕栅极晶体管）和 PowerVia（背面供电）技术。在边缘计算场景中，散热往往是被动式的，空间是封闭的，因此每瓦性能（Performance per Watt）是决定性指标。18A 工艺的成功量产，意味着 Intel 有望在能效比上重新与 Arm 阵营通过 TSMC 生产的芯片一较高下。
NPU 升级与 XPU 策略：Panther Lake 集成了更强大的 NPU，平台总算力（Platform TOPS）据称高达 180 TOPS。Intel 继续推行其 XPU 策略，即 CPU 处理复杂逻辑，GPU 处理并行计算，NPU 处理 AI 矩阵运算。这种异构计算架构在工业 PC（IPC）和边缘服务器市场极具竞争力，因为这些场景往往需要同时运行传统的 Windows/Linux 应用程序和新兴的 AI 负载。
Robotics AI 软件套件：为了配合硬件，Intel 发布了全新的 Robotics AI 软件套件。这一套件允许开发者利用 Panther Lake 单芯片同时处理实时控制（Real-time Control）和 AI 感知（AI Perception）。在过去，机器人往往需要两块板卡：一块 MCU 做运动控制，一块 x86/Jetson 做视觉处理。Intel 试图通过强大的多核性能和实时扩展，将这两者合二为一，降低系统复杂度和 BOM 成本。

深度思考：通用性与整合能力的护城河

Intel 在边缘侧的打法是“通用性”与“整合”。与 NVIDIA 侧重于 GPU 的暴力计算不同，Intel 强调的是在一个通用的 x86 平台上解决所有问题。Panther Lake 的出现，试图在工业自动化、医疗影像和零售边缘服务器市场稳固 x86 的地位。特别是其对 legacy（传统）软件的兼容性，使得它在那些需要同时运行旧版 ERP 系统和新版 AI 质检系统的工厂中，依然是首选方案。

1.3 AMD：Ryzen AI Max+ 与统一内存架构的“降维打击”

AMD 在 CES 2026 上展示了极强的进攻性，其边缘计算策略分为“高性能”与“嵌入式”两条线，且都击中了边缘 AI 的痛点。

Ryzen AI Max+ (Strix Halo)：大显存的胜利

怪兽级 APU：这是一款针对高性能边缘设备（如移动工作站、高端边缘服务器）的处理器。配置最高 16 核 Zen 5 CPU + 40 CU RDNA 3.5 GPU。
统一内存架构（UMA）：这是 AMD 的杀手锏。Ryzen AI Max+ 支持 128GB LPDDR5X-8000 内存，且 CPU 和 GPU 可以共享这部分内存。在边缘侧运行大模型时，最大的瓶颈往往是显存容量。NVIDIA 的专业显卡显存昂贵且不可扩展，而 AMD 的方案允许用户用相对低廉的成本获得高达 96GB 的显存空间。这意味着，一台基于 Ryzen AI Max+ 的迷你主机，就可以在本地运行全参数的 Llama 3 70B 模型，这对于需要数据隐私保护的企业级边缘 AI 来说，极具吸引力。

Ryzen AI Embedded P100/X100 系列：工业级的坚韧

专为工业设计：集成了 Zen 5 CPU、RDNA 3.5 GPU 和 XDNA 2 NPU（50 TOPS）。这些芯片支持 -40°C 至 105°C 的宽温运行，适合严苛的工业环境。
单芯片解决方案：AMD 强调单芯片实现工业控制、HMI 显示和 AI 推理。相比于分离式方案，这种高集成度有助于减小工业控制器的体积并提高可靠性。

深度思考：边缘大模型的平权运动

AMD Ryzen AI Max+ 的统一内存架构是边缘 AI 的一大“平权”工具。它打破了运行大模型必须依赖昂贵数据中心级 GPU 的限制，让“工作站级”甚至“PC 级”的设备也能承载巨大的 AI 模型。这将极大地加速私有化大模型在医疗、法律、金融等边缘场景的落地。

1.4 Qualcomm：Dragonwing 架构与工业物联网的野心

高通在 CES 2026 上彻底撕掉了“手机芯片厂商”的标签，其在工业和机器人领域的布局显露出巨大的野心。高通发布了全新的 Dragonwing（龙翼）系列处理器，特别是 Dragonwing IQ10 系列。

Dragonwing IQ10：机器人的新大脑

定位：专为工业自主移动机器人（AMR）和人形机器人设计的高端 SoC。
能力：集成了高通标志性的异构计算能力（Hexagon NPU + Adreno GPU + Oryon CPU），算力高达 77 TOPS。它支持多达 12 路摄像头输入，这对于需要全方位感知的机器人来说至关重要。
生态整合：高通近期收购了 Arduino、Edge Impulse 等公司，这一系列动作在 CES 2026 上形成了闭环。Dragonwing 平台将深度集成这些开发工具。Arduino 的整合意味着高通直接触达了全球数百万的硬件开发者和原型设计工程师，极大地降低了基于高通芯片开发机器人的门槛。

深度思考：从开发者生态包围工业市场

高通的策略是“降维打击”与“生态包围”。利用在移动端积累的极致低功耗设计和通信技术（5G/Wi-Fi 7），高通试图在机器人和工业手持设备市场取代传统的 x86 方案。而收购 Arduino 是一步妙棋，它不仅带来了开发者社区，更构建了一个从原型设计（Arduino）到量产部署（Dragonwing）的完整工具链，这是单纯卖芯片的厂商难以复制的优势。

第二章具身智能：当 AI 拥有了身体

如果说 LLM（大语言模型）解决了“理解”的问题，那么 CES 2026 的主题就是解决“行动”的问题。边缘计算与机器人的结合，催生了“物理 AI”（Physical AI）的爆发。机器人不再是按预编程轨迹运动的机械装置，而是能够感知环境、理解意图并做出决策的智能体。

2.1 LG CLOiD：家庭服务机器人的“ChatGPT 时刻”？

LG 发布了 CLOiD，一款双臂人形（或半人形）家庭助理机器人，成为全场焦点。这不仅是一款产品，更是 LG “零家务家庭”（Zero Labor Home）愿景的物理载体。

形态与硬件：CLOiD 拥有头部、可升降的躯干、两条 7 自由度（7-DoF）的机械臂以及五指灵巧手。底部采用轮式移动底盘。这种设计是一种务实的妥协：轮式底盘保证了在家庭环境中的移动效率、续航和安全性，而双臂和灵巧手则赋予了它操作人类工具的能力。
大脑：物理 AI 与 VLA 模型：CLOiD 的核心在于内置的 VLM（视觉语言模型）和 VLA（视觉语言行动模型）。它不仅仅是“看到”图像，而是能将视觉信息转化为物理行动。例如，当用户说“把桌上的牛奶放回冰箱”时，CLOiD 需要识别牛奶和冰箱的位置，规划路径，控制机械臂抓取牛奶，并协调开关门动作。这一切复杂的推理和控制，很大程度上依赖于边缘侧的实时计算。
场景落地：现场演示展示了 CLOiD 从冰箱取物、操作烤箱、折叠衣物等复杂家务。虽然动作速率仍不及人类，但它展示了机器人理解模糊指令并执行非结构化任务的能力。

深度思考：从智能家居到智能劳力

CLOiD 的出现代表了智能家居从“控制家电”向“替代劳动”的跨越。过去的智能家居是让你用语音开灯，而 CLOiD 是帮你去关灯。这种跨越依赖于边缘计算的高带宽低延迟——视觉数据流必须在本地实时处理，任何传输到云端的延迟都可能导致动作的失败或安全事故。CLOiD 证明了，边缘 AI 已经具备了初步支撑通用服务机器人的能力。

2.2 机器人生态的百花齐放

除了 LG，CES 2026 上还有众多厂商展示了具身智能的多样性：

Samsung Ballie 的进化：三星的球形机器人 Ballie 再次进化，深度集成了 AI 投影和更强的语音交互。它不再只是一个滚动的摄像头，而是家庭的移动中枢，能够根据用户的位置投影信息，并与智能家居设备联动。
Boston Dynamics & Hyundai：展示了全电动版 Atlas 在智能工厂中的应用。Atlas 不再只是跑酷的网红，它开始在模拟的汽车生产线上搬运重物、组装零件。现代汽车宣布将利用其制造能力加速 Atlas 的商业化，展示了“机器人制造机器人”的未来图景。
RiseLink & EdgeCortix 的玩具革命：边缘 AI 不仅属于高端机器人。RiseLink 展示了搭载超低功耗边缘 AI 芯片的互动玩具 ChooChoo。这个玩具能够进行自然的语音对话，完全在本地运行，不依赖云端，保护了儿童的隐私。这证明了边缘 AI 技术正在从高端工业下沉至大众消费品。

第三章工业边缘：数字孪生与实时控制的融合

在 CES 2026，工业互联网（IIoT）不再是冷冰冰的传感器连接，而是演变为以“工业边缘”（Industrial Edge）为核心的智能系统。工业 AI 正在从“可视化”走向“可控制”。

3.1 Siemens：工业 AI 的全栈式进击

西门子 CEO Roland Busch 的主题演讲将“工业 AI”推向了高潮。西门子展示了 Industrial Edge 系统的最新进化，核心理念是“工厂即网络”。

数字孪生（Digital Twin）：西门子与 NVIDIA 深度合作，将 NVIDIA 的 Omniverse 引入工业边缘。这意味着工厂的数字孪生不再是一个静态的模型，而是一个与物理世界毫秒级同步的实时仿真环境。通过边缘计算，工厂可以在虚拟世界中预演生产流程，优化后直接下发给物理设备。
Industrial Copilot：这是一个在边缘侧运行的生成式 AI 助手。工程师可以通过自然语言与设备对话，诊断故障、编写 PLC 代码甚至优化生产参数。由于运行在边缘侧，企业无需担心核心生产数据泄露给公有云模型。
IT/OT 融合：西门子展示了如何通过边缘设备打通信息技术（IT）与运营技术（OT）的隔阂，让数据科学家和车间工人在同一个平台上协作。

深度思考：边缘计算成为工业决策中心

西门子的展示表明，工业边缘计算已经从单纯的数据采集（Data Collection）转向了实时决策（Real-time Decision Making）。通过在产线旁部署高性能边缘服务器，工厂可以在毫秒级延迟内完成质检、预测性维护和路径规划。这种“边缘智能”是实现工业 4.0 承诺的自适应生产的关键。

3.2 坚固型边缘服务器：把数据中心搬进泥泞

为了支撑上述的工业 AI，硬件厂商推出了更加“抗造”的边缘服务器，将数据中心的算力带到了最恶劣的环境中。

Dell PowerEdge XR 系列：Dell 推出了新款 PowerEdge XR 边缘服务器（如 XR5610, XR7620）。这些服务器专为电信、零售、制造和国防等恶劣环境设计，具备防尘、抗震、耐宽温（-5°C 到 55°C）的特性。
- 特点：采用短深度（Short-depth）设计，适合嵌入电信机柜或工厂狭小的空间；支持前面板维护；集成 NVIDIA GPU 以支持边缘推理。Dell 甚至引入了 AR 工具来帮助技术人员在现场维护这些服务器。
Lenovo ThinkEdge：联想展示了 ThinkEdge SE450 等产品，强调“最强边缘 AI 服务器”。它支持多块全高全长 GPU，旨在将数据中心的算力带到路边单元（RSU）和零售店后端，处理大规模视频分析任务。
Supermicro：宣布支持 NVIDIA Rubin 架构的边缘服务器，并引入了液冷技术（DLC）至边缘端。随着边缘芯片功耗的增加（如 Jetson T4000 达到 70W，服务器级芯片更高），散热成为巨大挑战。Supermicro 的液冷方案使得在高密度、封闭的边缘机柜中部署高性能 AI 成为可能。

第四章 AI PC 与智能终端：边缘计算的“毛细血管”

边缘计算不仅仅是服务器和网关，每一台笔记本、每一部手机都是边缘节点。CES 2026 标志着 AI PC 从营销概念走向实用阶段，主要体现在本地大模型的运行能力上。

4.1 AI PC：本地知识库与隐私堡垒

Dell XPS 回归与重塑：Dell 修正了此前混乱的产品线，复活并强化了 XPS 品牌（XPS 14/16）。新机型全系搭载 Intel Panther Lake 或 Qualcomm Snapdragon X2 Elite 处理器，强调 NPU 算力。这些设备不仅仅是生产力工具，更是本地 AI 的载体，能够在离线状态下运行复杂的生成式任务。
Lenovo 的“混合 AI”：联想提出了 Hybrid AI 概念，即任务在端侧（本地 PC）和云端之间动态分配。联想展示了基于本地知识库的 AI 助手，它可以索引用户 PC 上的所有文档、邮件和会议记录，提供个性化的回答，且确保这些私密数据不出本地。
Framework Desktop：Framework 展示了基于 AMD Ryzen AI Max 300 系列的主板。得益于 AMD 的统一内存架构，这款模块化 PC 支持高达 96GB 的显存（共享内存），使其成为开发者的“本地大模型推理站”。这对于那些需要在本地调试大模型但预算有限的开发者来说，是一个极具性价比的解决方案。

深度思考：算力私有化与分布式潜力

AI PC 的本质是算力私有化。随着 DeepSeek-R1、Llama 3 等开源模型蒸馏版本的成熟，用户不再愿意将隐私数据上传给云端模型。未来的 PC 将默认是一个私有向量数据库 + 本地 LLM 推理机。这对于边缘计算社区意味着，分布式计算的潜力将被释放——闲置的 PC 算力可能成为边缘网络的一部分，通过联邦学习等技术参与到更大的智能网络中。

第五章智能家居的“去云化”与本地隐私

智能家居（Smart Home）在 CES 2026 上出现了一个显著的“反叛”趋势：去云化（De-clouding）。用户对隐私泄露的担忧以及对云服务中断的厌倦，推动了本地化智能家居的爆发。

5.1 Aqara 与本地智能化

Aqara 发布了 Camera Hub G350 和 Thermostat Hub W200。

本地 AI：这是 Aqara 首款支持 Matter 标准的摄像头，且具备强大的本地 AI 能力。它可以在设备端完成人脸识别、手势识别和宠物检测，无需上传视频流到云端进行分析。
隐私保护：这不仅响应速度更快（毫秒级），更重要的是解决了用户对家庭隐私泄露的极度焦虑。Aqara 展示了其作为“空间智能中心”的能力，通过本地集线器处理多传感器数据，实现更复杂的自动化。

5.2 Home Assistant 与 Nabu Casa 的开源力量

开源智能家居平台 Home Assistant 的母公司 Nabu Casa 展示了 Voice Preview Edition 硬件。

核心理念：完全本地化的语音助手（Local Voice Control）。与 Alexa 或 Google Assistant 不同，它不需要互联网连接即可工作。
技术实现：利用 ESP32-S3 等低成本芯片配合本地微型模型，或连接本地服务器（如基于 NVIDIA Jetson 或 AI PC 的节点）运行 Whisper 模型。这实现了“断网可用”的语音控制，并且没有任何语音数据会被发送到科技巨头的服务器上。
社区驱动：这一产品的推出，标志着开源社区在边缘 AI 领域已经具备了与商业巨头抗衡的能力，甚至在隐私保护和定制化方面更胜一筹。

深度思考：本地优先架构的主流化

“云端智能”曾是卖点，现在成了隐私风险的代名词。CES 2026 表明，本地优先（Local-First）将是未来智能家居的主流架构。边缘网关（Edge Gateway）将承担起家庭小型服务器的角色，运行 Docker 容器、Home Assistant 和本地 LLM。Matter 协议的普及也进一步加速了这一趋势，使得设备间的本地通信更加标准化。

第六章专用加速器与软件生态

除了通用芯片巨头，专用 AI 加速器厂商也在寻找缝隙市场，而软件生态的成熟则是边缘 AI 普及的关键。

6.1 专用 AI 加速器的突围

Hailo：展示了其高能效 AI 处理器，强调在无风扇、低功耗设备上运行视觉模型的能力。Hailo 的芯片在安防摄像头和车载娱乐系统中找到了大量应用，证明了 ASIC（专用集成电路）在特定领域的能效优势。
Axelera AI：展示了 Metis AI 平台，主打性价比和计算机视觉的高吞吐量。通过与 Weboccult 和 SpanIdea 的合作，展示了在智能工厂传送带和零售人流统计中的多模型并发运行能力，试图在安防和零售分析领域挑战 NVIDIA 的地位。
EdgeCortix：展示了 SAKURA-II 平台，采用动态神经加速器（DNA）架构，优化了边缘侧的生成式 AI 推理效率，特别是在功耗受限的场景下表现优异。

6.2 软件定义边缘

Canonical (Ubuntu)：展示了 Ubuntu Core 在机器人和边缘设备上的应用。通过与 Elementary 等 AI 视觉公司的合作，Ubuntu Core 强调容器化、安全性（OTA 更新）和实时性（Real-time Kernel）。它正成为边缘设备的“标准操作系统”，解决了边缘设备长期以来的碎片化管理难题。
Edge Impulse：作为边缘 ML 的开发平台，Edge Impulse 在 CES 上展示了与 Qualcomm 的深度集成。它让开发者能够轻松地收集数据、训练模型并部署到各种边缘硬件上。Edge Impulse 正在成为连接算法开发者和边缘芯片的桥梁，推动了 TinyML（微型机器学习）的普及。

总结与展望：边缘计算的黄金时代

回顾 CES 2026，我们清晰地看到边缘计算的三个演进方向：

算力重型化：边缘不再只能做简单的数据过滤，Jetson T4000 和 Ryzen AI Max+ 等芯片的出现，让边缘设备具备了运行“小巨模型”（Small Giant Models）的能力。FP4 精度和统一内存架构是推动这一趋势的关键技术。
智能物理化：AI 从屏幕里走出来，通过机器人（LG CLOiD、Dragonwing AMR）进入物理世界。VLA（视觉-语言-行动）模型成为连接感知与行动的桥梁，使得机器能够理解并改变物理世界。
架构本地化：无论是工业现场的 Digital Twin 还是家庭的 Home Assistant，趋势都是“能不上传就不上传”。隐私、带宽和延迟的铁律迫使智能下沉，本地优先架构成为共识。

对从业者的建议：

关注 VLA 模型：视觉-语言-行动模型是具身智能的关键，尽早布局相关的边缘部署技术。
重视异构计算：未来的边缘应用将同时利用 CPU（逻辑）、GPU（并行计算）和 NPU（矩阵计算），掌握异构编程（如 OpenVINO, ROCm, CUDA）将是核心竞争力。
拥抱开源生态：从 Home Assistant 到 ROS 2，再到 Ubuntu Core，开源社区正在定义边缘计算的标准，参与其中将获得先发优势。

2026 年，边缘计算不再是未来的概念，它已经不仅是“计算”，而是“智能”的物理载体。欢迎来到 Intelligence Everywhere 的时代。

参考材料链接

NVIDIA CES 2026 Announcements:
https://developer.nvidia.com/blog/accelerate-ai-inference-for-edge-and-robotics-with-nvidia-jetson-t4000-and-nvidia-jetpack-7-1/
Intel Panther Lake Launch: https://newsroom.intel.com/client-computing/introducing-panther-lake-by-the-numbers
AMD CES 2026 Keynote & Products:
https://www.amd.com/en/products/processors/laptop/ryzen/ai-300-series/amd-ryzen-ai-max-plus-395.html
Qualcomm Dragonwing Robotics: https://www.fonearena.com/blog/472458/qualcomm-iot-solutions-ces-2026.html
LG CLOiD Robot: https://www.lg.com/global/newsroom/news/home-appliance-and-air-solution/lg-electronics-presents-lg-cloid-home-robot-to-demonstrate-zero-labor-home-at-ces-2026/
Siemens Industrial AI: https://press.siemens.com/
Dell PowerEdge XR & XPS: https://www.dell.com/en-us/blog/
Ubuntu at CES: https://ubuntu.com/blog/
CES 2026 Official Site: https://www.ces.tech/
Home Assistant Voice PE: https://www.home-assistant.io/voice-pe/

“
(注：本文基于 CES 2026 公开信息整理，部分参数为发布会披露数据，实际性能以量产为准。)
”

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