芝能科技出品 在今年的 CES 上，高通把“机器人”放在了一个非常核心的位置，更系统性的亮相：高通正式推出了面向机器人，尤其是人形机器人和先进自主移动机器人（AMR）的完整技术组合。 从底层 SoC，到系统架构、软件栈，再到生态合作，通过这次系统性的展示，也是向所有的合作伙伴回应试图，高通是如何实现物理 AI 如何真正从实验室走向规模化部署。 机器人的难点，现在已经从跳舞、格斗等等，开始进入生产力阶段，要解决“能不能长期、稳定、安全、低成本地动”。 高通切入的角度是依托其在高性能、低功耗 SoC 和边缘 AI 领域长期积累的优势，高通提出了一套通用型机器人架构，覆盖从家用服务机器人、工业 AMR，到具备推理、适应和决策能力的全尺寸人形机器人。 高通的机器人架构强调能效、可扩展性和功能安全，目标非常明确：让机器人具备“像产品一样部署”的可能。 Dragonwing IQ10 是高通面向人形机器人与工业级 AMR 打造的高端机器人 SoC，整体设计强调高算力、低时延与功能安全并行。 在通用计算方面，IQ10 采用最高 18 核 Oryon CPU 架构，兼顾单线程实时控制与多线程复杂任务调度，适合机器人在感知、规划与执行阶段的并行计算需求。 在 AI 计算上，IQ10 集成高通新一代 Hexagon NPU，在稀疏计算条件下 AI 算力可达 700 TOPS，重点面向视觉语言模型（VLM）和视觉语言动作模型（VLA），支持多传感器数据的实时融合、目标识别、场景理解与动作生成。 芯片可同时接入 最多 20 路摄像头，满足人形机器人与工业机器人对全景感知和精细操作的需求。 为满足工业和人机协作场景，IQ10 内置 实时安全子系统，支持混合关键级系统架构，并达到 SIL3 功能安全等级，确保在异常或故障状态下仍能安全运行。 整体来看，Dragonwing IQ10 并非单纯堆算力，而

芝能智芯出品 对智能化、自动化工业系统日益增长的需求，正推动对先进机器视觉的需求加速增长。 工业 4.0、机器人技术、物流和智能交通系统（ITS）等领域，均在向更高分辨率成像和实时处理方向发展，以减少对人工的依赖。由此带来的数据量快速攀升，让当前主流接口（GigE Vision、USB3 Vision、CoaXPress）的局限性愈发难以忽视。 传输距离、布线复杂度、电磁兼容性（EMC）性能和总体成本，现已成为主要制约因素。 因此核心问题在于：谁将主导下一代工业成像连接标准的制定，又有哪些技术会引领未来趋势？ 在这一背景下，一些厂商开始尝试将原本应用于车载场景的高速链路技术引入工业视觉系统，比如MIPI A-PHY，一套量产级机器视觉平台。我们可以分析其技术特性及对工业视觉接口演进的潜在影响。 Part 1 量产级MIPI A-PHY机器视觉平台 当前，机器视觉技术正在全面渗透工业领域，智能化替代不断推进，一些新挑战摆在工程师和设备厂商面前：摄像头需进一步小型化、布线需更加简洁、可靠性要求持续提升，同时整体成本还必须得到控制。 传统接口越来越难以同时满足“小型化 + 抗干扰 + 长距离 + 成本可控”的综合需求。 这正是 MIPI A-PHY 被引入工业视觉领域的原因。过去，A-PHY 主要被用作“车规接口”， Valens 联合 Imavix把它应用到机器视觉领域，并推出了业内首个可量产平台。 该方案基于 Valens 的 MIPI A-PHY 芯片组 VA7000，结合 Imavix 提供的 FPGA 端 IP 核以及 Efinix FPGA构建核心架构，实现了从 A-PHY 车载链路到主机侧高速接口的桥接。 系统通过 FPGA 输出 10Gbps GigE Vision v3.0（支持 RDMA），并在应用侧兼容 HALCON 等主流机器视觉软件生态。 基于该平台，C

芝能汽车出品 进入2025年，中国汽车行业的技术更新的速度和覆盖度越来越高， 800V碳化硅平台、5C超快充、底盘智能化和冰箱、彩电大沙发开始在纯电动和增程两个细分市场都开始加速。 一辆车的智能化程度，几乎成了衡量技术含量的直观标尺，当配置越来越多、电子系统越来越复杂，中国车企也逐渐触及到了另一个隐形瓶颈——供电架构的极限。 如何让车上的电子设备既高效又安全地协同工作？答案正逐步指向电子电气架构的关键层面——48V低压供电系统。 长期以来，48V系统更多出现在轻混车型上，其电气拓扑简单、性能有限、车企投入度不高，未能形成规模突破。 但随着纯电平台的兴起，车企开始重新审视48V在整车E/E架构中的价值，这套低压配电系统是否承担着驱动线控底盘、智能驾驶、主动悬架等关键功能的能量中枢，正在成为下一代高端纯电平台的底层基础设施，也意味着——汽车的电子架构，正在迈入一个全新的时代。 Part 1 智能汽车上48V的导入和思考 特斯拉为什么要教老师傅们使用48V？ 有个段子是，特斯拉是在大规模把 48V 用到量产车之后，写了一个小册子《How to design 48V Vehicle》送给福特的CEO Jim Farley，甚至是美国的其他车企也收到了这本小册子。 从分布式 ECU，到域控，再到今天的中央计算加区控，48V 低压配电网络是是不是车企必须要去做的呢？ 为什么汽车企业要开始折腾48V低压配电网络？ 要回答这个问题，去理解汽车企业使用 48V的低压配电系统，需要理解技术核心矛盾在于，传统 12V 架构已接近极限。 如今的电动车和智能汽车上，动辄数百瓦到数千瓦的用电负载越来越多：从大功率空调、加热座椅，到智驾域控、算力平台，12V系统不仅电流庞大，线束又粗又重，功耗和成本都在激增。 48V 的出现，就是要在同样功率下把电流降到四分之一，使线束更细、更轻，损耗更低。根

芝能智芯出品 在 CES 2026 的官方开幕主题演讲舞台上，AMD 对未来五到十年计算版图进行了梳理。 AI 已经从概念热潮走向基础设施竞争；无论是数据中心、终端 PC，还是机器人、医疗、科学计算，几乎所有前沿应用都在同时拉高对算力的需求。 AMD 在 CES 2026 上讲了一条工程与系统的路线：如果 AI 用户规模真的在五年内走向 50 亿级别，那么真正的瓶颈不再是某一代 GPU 的峰值性能，而是整个计算体系能否在云、边缘、终端之间形成可扩展、可负担、可持续的闭环。 演讲一开始，苏姿丰就说：“10 YottaFLOPS”不是单纯的性能口号，而是一个前提——AI 的普及意味着全球计算能力需要出现数量级跃迁，而这不可能只靠单一形态的硬件完成。 数据中心 正是在这一背景下，AMD 重点讲了对数据中心的布局。 Helios 机架式平台与 Instinct MI400 系列的亮相，是 AMD 对“Yotta Scale AI”这一概念的首次工程化呈现。 单机架 72 颗 GPU、超过 31TB 的 HBM4 内存、43TB/s 的横向扩展带宽，AMD 正试图用标准化机架形态，把原本高度定制化的超算级能力，推向云厂商和大型 AI 客户可以规模部署的形态。 Helios 是 AMD 试图进入 AI 训练主战场的关键载体。 智能体工作流、长时间运行的推理任务，还是医疗、教育等高价值场景，对计算资源的需求正在从“更快”转向“更久、更稳、更可扩展”。 从 MI300 到 MI450 再到 MI400，AMD 强调单点性能超越，强调 TCO、部署密度和可持续扩展，这实际上是在正面回应当前 AI 基础设施的真实痛点：算力是能不能长期用得起、用得稳。 ROCm 也在演讲中被反复提及，这是为AMD 区别于竞争对手的“开放性”核心。 Luma AI 60% 的推理负载运行在 AMD GPU 上，还

芝能汽车出品 2025年的澳大利亚汽车市场全年新车销量124.1万辆，同比仅增长0.3%，这是澳大利亚市场连续第三年刷新历史纪录，也是在高利率、高生活成本压力下，少数仍能维持正增长的成熟汽车市场之一。 澳大利亚市传统强势品牌仍然稳固，但增量几乎全部来自中国品牌和新能源技术路线的切换。 2025年动力结构变化非常清晰： ◎ BEV（纯电）：103,270辆，增长13.1%，占比8.32%； ◎ PHEV（插混）：53,484辆，增长130.9%，增速最快； ◎ HEV（混动）：199,133辆，增长15.3%。 2025年，中国制造汽车占澳大利亚新车销量约18%（2024年为14%），中国已经成为澳大利亚第二大汽车来源国，仅次于日本。 Part 1 澳大利亚的电动化 从电动化进程来看，澳大利亚并没有走向激进的“纯电替代”。 ◎ 2025年插电式混合动力车型销量为5.35万，同比暴增130%以上，成为增速最快的动力形式；混合动力车型销量接近20万辆，纯电动车全年销量约10.3万辆，占比8.3%。 ◎ 从12月的数据来看，混动占比16.4%，纯电9.3%，插电混动4.6%。 澳大利亚的用车场景决定了续航稳定性、补能便利性和拖拽能力的重要性，混动和插混恰好在体验和风险之间找到了平衡点。 备注：特斯拉在澳大利亚的市场有25%的下滑 在这样的市场环境中，品牌格局表面稳定，内里却已经开始松动。 ◎ 丰田以23.9万辆的成绩连续第23年位居榜首，市占率接近20%。 ◎ 福特的销量主要由市场领先的 Ranger 和其衍生 SUV Everest 占据，Everest 以 55 辆的注册量（26,161 辆对 26,106 辆）险胜丰田 Prado。 ◎ 起亚（82,105辆 – 增长0.4%）、现代（7

芝能科技出品 CES 2026 上，中外机器人说的是明显不同的故事： ● 海外 海外 1X 的 Neo 家务人形机器人和波士顿动力 Atlas 为代表的海外厂商，讲的是整机和愿景，海外玩家强调“我们已经知道要把机器人用到哪里去”，哪怕节奏偏慢。 Neo 把“家庭”作为终极应用场景，用 2 万美元的定价、订阅制、OpenAI 大模型加持，明确宣告从技术演示走向产品交付，强调的是低调、可靠、长期进化，哪怕目前仍然受限于成本和稳定性； Atlas 在现代的支持下，通过现场展示强化“顶级能力”，给出了 2028 年进厂造车的工业化时间表，要做万台的节奏。 ● 中国 中国机器人在 CES 2026 的集体亮相，是一整套的技术：从灵巧手、传感器、激光雷达到计算平台、数据采集系统，再到人形、四足、轮足、服务型整机，几乎所有关键环节都有人站出来“补位”，是用完整产业链去覆盖多种可能性。 与早年“性价比替代”的形象不同，这一轮中国企业更强调产品完成度、系统协同和真实场景适应能力，在传播层面也明显进化，用全球用户能理解的方式解释“我解决了什么问题”。 01 海外机器人的逻辑 ◎ Neo 家务人形机器人 1X 非常清楚地把产品锚定在家庭这一极其复杂、但又极具想象力的场景中。 它的定价、订阅制模式、限量交付节奏，以及直接运行 OpenAI 定制大模型的方案，人形机器人真正的门槛，是能否在长期、非结构化环境中稳定工作，并通过软件持续进化。 Neo 刻意弱化“炫技”，强调低噪音、安全、日复一日完成重复任务，欧美公司在这一阶段更看重“产品责任”而非“技术存在感”。 ◎ 波士顿动力的 Atlas 代表的是顶级工程能力对工业场景的回归。 现场展示的完美程度、对远程操控的坦率说明，以及明确指向 2028 年现代汽车工厂的落地时间表，人形机器人短期内最确定的价值，仍然在高

芝能科技出品 CES 2026 英伟达首席执行官黄仁勋主题演讲中，有关自动驾驶和机器人的部分，我们单独拿出来讨论下。 主要的核心要点：英伟达首款全栈自动驾驶汽车将于 2026 年第一季度在美国上路测试。 01 L4级别的自动驾驶 英伟达全栈自动驾驶汽车将于 2026 年第一季度在美国上路测试 ，2027 年与合作伙伴共同测试 L4 级自动驾驶出租车（Robotaxi）服务，在特定区域实现无人干预驾驶，目的也是直接进入L4的业务，将汽车业务打造为继 AI 之后的第二大增长极。  L4 级自动驾驶借助了基础模型、端到端架构、推理模型等 AI 突破性技术，从而能够从容应对各种复杂场景，测试初期将采取“有限开放”模式，英伟达突破芯片和软件供应商的角色，涉足自动驾驶车队运营。  CEO 黄仁勋认为，包括自动驾驶在内的机器人技术是公司仅次于 AI 的最重要增长类别，他设想未来将有十亿辆自动驾驶汽车上路，涵盖个人拥有和租赁运营两种模式。  在算法层面，英伟达采用独特的“双系统”安全策略： ◎ 基于“端到端”视觉语言模型的 AI 系统，负责感知环境与规划路径； ◎ 基于严格规则的“安全栈”，用于在 AI 决策不确定时（如遇到停止标志）强制接管车辆，确保行车安全。  英伟达计划在 2026 年底让奔驰车型具备城市导航能力，并目标在 2028 年实现消费级车辆的“点对点”自动驾驶，最终利用生成式 AI 让汽车具备类似人类的交互与驾驶能力。 在机器人领域，黄仁勋在 CES 上提出一个判断：物理 AI 的“ChatGPT 时刻”正在逼近。 问题的根源很清晰——物理世界极其复杂，而真实世界数据的采集既慢又贵，无论投入多少都不可能“足够”。在这样的前提下，合成数据不再是权宜之计，而是绕不开的一条路径。 围绕这一方向，英伟达推出了用于理解和生成

芝能智芯出品 CES 2026 上高通把AI分成两个部分，一个是个人AI，一个是物理AI，Physical AI（物理 AI）可以理解为“让 AI 真正进入现实世界并产生可持续价值的能力集合”，高通在汽车与机器人领域的动作，从SoC 方案慢慢拓展到一套成型的、可规模复制的系统方法论。 高通在“高能效异构计算 + 端侧 AI + 安全级系统”上的积累，慢慢兑现出完整的能力。 Part 1 智能汽车 是物理AI最成熟的落地形态 物理 AI 的划分中，智能汽车是目前复杂度最高、商业化最成熟的载体，全球已有超过 4 亿辆汽车采用骁龙数字底盘方案，其中 7500 万辆搭载骁龙座舱平台。CES 2026 上，高通对汽车趋势变化是架构融合与 AI 能力的系统级下沉。 一个代表性产品是 Snapdragon Ride Flex，这套方案把辅助驾驶和座舱用上“同一个大脑”，在单颗 SoC 上实现安全关键系统与非安全系统的共存，让入门级和中端车型也能具备基础的辅助驾驶与智能座舱能力，在中国市场对成本的追求，使得舱驾一体在中国市场进入量产阶段，并开始形成规模效应。 在骁龙汽车平台至尊版（如 8397、8797）上，高通新目标是把“具身智能体 AI”引入汽车，车内 AI迭代成能够理解情境、持续学习、在不同子系统之间协同决策的智能体。 在软件层面，高通与谷歌的深度合作，通过统一的软件栈、可预测的 OTA、虚拟 SoC 等工具链，车企可以在整个车型生命周期内不断叠加 AI 能力。 智能汽车已经成为一个标准化程度极高、验证充分的复杂自动化系统，这正是高通后续布局机器人的重要基础。 Part 2 机器人： 物理 AI 的核心增长曲线 汽车是“已经跑通的物理 AI”，在全球范围来看机器人（最重要的人形机器人）是正在进入加速区间的下一站。 在 AI 的推动下，未来十多年内，机器人有望创造接近 1 万亿美元的经

芝能汽车出品 盘点完新势力，我们对中国的汽车集团的情况来做一个梳理，盘点下比亚迪、吉利汽车、奇瑞汽车、长城汽车、上汽集团、一汽集团、东风集团、长安集团、广汽和北汽等按照集团口径来统计的数据。 特别是在新能源汽车渗透率过半以后，这些汽车集团出口和新能源汽车的转化过程来看看2025年的成绩单。 国企集团的转型 ● 上汽集团：2025年上汽集团共销售新车450.7万辆，同比增长12.3%，终端零售销量达到467万辆。 自主品牌销量292.8万辆，同比增长21.6%，占集团销量65%； 新能源汽车销量164.3万辆，同比增长33.1%； 海外销量107.1万辆，同比增长3.1%。 ● 一汽集团：2025 年累计销量 330.2 万辆，同比增长 3.2%； 自主品牌销量 94 万辆，自主新能源销量 36.64 万辆，同比增长 71%。 红旗品牌全年销量超 46 万辆，新能源增长接近 30%； 一汽-大众仍贡献 158.72 万辆销量，稳住合资基本盘。 ● 东风汽车集团：总销量约 238 万辆。 自主品牌汽车销量超 150 万辆，占比达 63%，同比提升 5 个百分点； 新能源汽车销量达 104 万辆，同比增长 21%，占集团总销量的 43.7%，奕派科技、岚图汽车自主新能源品牌分别贡献 27.57 万辆、15万辆万辆销量，成为新能源增长的核心引擎； 海外出口销量达 29.5 万辆，同比增长 20%。 ● 长安汽车：2025全年累计销量达291.30万辆，同比增长8.54%。 全年新能源汽车销量达110.9万辆，同比增长51%，长安启源、深蓝汽车、阿维塔分别贡献了41.1万辆、33.3万辆和12万辆的年度销量； 海外市场全年销量达63.7万辆，同比增长18.9%。 ● 上汽集团新能源渗透率为 36.5%（五菱的占比比较高），海外销量占比

芝能汽车出品 2025年，我们看到了新能源渗透率在月度突破 60%，中国汽车市场事实上已经从传统车车底切换到了新能源汽车。 新能源汽车成为主流选择，汽车行业逻辑已经成为“增量扩张”转入“结构竞争”，而且比亚迪、吉利、奇瑞、长城都完成了自己的新能源汽车转型，国内的国企集团也找到了品牌向上（和**合作）和新能源转型。 对中国造车新势力而言，成立于 2015 年前后的第一代新势力，整体跨过了生死线，进入第二个十年周期。 由于大部分留存下来的新势力都成为老手了，新势力汽车这个标签也逐步需要褪去了。 2025 年具有独立资质的五家新势力车企销量，总和为 216.8 万台。 ◎ 零跑以 59.7 万，同比增长 103.0%，海外市场也开始开拓起来了； ◎ 小鹏销量 42.9 万台，同比增长 126.0%； ◎ 小米交付 41.0 万台，同比涨 203.7%； ◎ 理想以 40.6 万台排名第四，同比下滑 18.8%； ◎ 蔚来交付 32.6 万台，同比增长 46.9%，实现了三品牌的战略。 备注：鸿蒙智行2025年全年交付新车58.9万台，五个界和后续的境可能更适合围绕**赋能品牌来讨论，把鸿蒙智行作为新势力可能存在争议，我们在讨论车圈华系单独拿出来分析更合理，大家可以轻拍。 当然真正残酷的阶段才刚刚开始，昨天我们复盘特斯拉的销量都开始停滞了。 过去十年，中国汽车市场奖励的是速度、融资能力与讲故事的能力，新势力汽车这波凭借着新能源汽车对传统车的替代，自主品牌对外资品牌的替代，披荆斩浪，已经拿下了216.8万的规模。 而接下来时间，随着中国汽车市场会考核规模化能力、持续盈利能力，在全球范围内复制这种能力的可能性。 我们或许可以把新势力汽车这个标签拿掉，都接近50万的规模了，已经不再拥有“试错红利”，运营考核的都是现金流、毛利率和组织承载能

芝能科技出品 CES 2026 作为一个消费电子展，现在也是科技展览，中国机器人公司这次选择集体走出去，也是在不同的赛道集中给全球的科技圈展示在2024-2025年的积累，不光是全球的机器人企业在海外展示，中国人形机器人圈子热闹也要走到给全球热闹下。 中国机器人行业已经从“概念展示”进入到“能力对外输出”的阶段，CES 2026 成为一个天然窗口：整机厂、场景型机器人公司与上游核心部件企业同步亮相。 机器人展区主要分布在 LVCC North Hall（人形机器人与具身智能集中）、West Hall（无人驾驶与部分商用机器人）和 Venetian Expo Halls A-D（清洁机器人与智能家居相关） 。 ● 智元机器人：LVCC North Hall，全系列人形机器人，包括灵犀 X2、远征 A2、精灵 G2、D1；新版灵巧手等部件，演示群控舞蹈、复杂交互、运动智能和工厂非结构化环境操作。首次全面面向北美市场。 ● 傅利叶：LVCC North Hall，展示新一代全尺寸人形机器人 “GR-3 猫猫头”，GR-3 集成了自研的全感交互系统，身高165cm，体重71kg，全身配备多达55个自由度，可支持更拟人化的肢体表达。 ● 宇树科技：LVCC North Hall，人形机器人 G1 量产版及“逼真”交互演示（是不是能打拳什么的）。 ● 银河通用：通用人形机器人平台，强调多场景应用（如日常生活、医疗辅助）。重点演示运动稳定性和 AI 决策能力，可能包括关节模组和灵巧手部件。企业定位于具身智能全栈开发，展示从实验室到实训的进展。 ● 云深处：绝影系列升级版（如绝影 X30 或 Lynx M20 Pro 轮足式机器人），结合人形元素；新一代四足/轮足机器人，配备自研“世界模型”导航算法。 重点演示无 GPS 室内厘米

芝能汽车出品 特斯拉的2025年的销量数据，我们可以开始复盘一下，同时也需要展望一下。 特斯拉四季度交付41.82万辆新车（包括交付40.66万辆Model Y和Model 3），同比下滑15.6%，如果从四个季度来看，整体销量在三季度美国7500美元退坡的刺激下实现了一个很高的销量。 从2025年全年来看，特斯拉全球累计交付163.61万辆（包括交付158.53万辆Model Y和Model 3）新车，和2024年的178.9万辆下滑幅度达8.6%。 如果我们看长时间的数据，2024年同比下滑1%，2025年连续第二年销量出现下滑。 从历史趋势来看，2023年是特斯拉交付量最大的，超过180万台，而展望2026年不同机构数据预测特斯拉将持续在160万。 从区域市场来看，特斯拉在： ◎ 中国 预估为60.4万，有所下降，全球市场占比为37%； ◎ 美国 预估为57.5万，市场占比为35%； ◎ 欧洲 预估为23.3万，占比14.34%； ◎ 其他区域主要包括土耳其、韩国、澳大利亚、日本等区域销量为19.5万。 如果我们展望一下2026年的市场情况，挑战其实并不小。 ◎ 美国市场现在都是预期FSD越来越好用，7500美元下降以后，整体的销量是肯定下降的。 ◎ 中国市场，预期FSD满血版进入中国，构建训练和数据中心，调整价格然后争取更多的用户，否则的话这个销量稳不住。 ◎ 欧洲市场之前从36.5万（2023年），下降到32.5万（2024年）然后今年直接下降到23.6万台（2025年估计）。 所以比较保守的预期，在低价版本真正有效扩展到全球的时候，特斯拉的销量在160万左右波动是合理的。 从销量走向智能 现在特斯拉明显走的是智能路线，把规模控制在和BBA乘用车主流品牌的销量上，产品的均价控制在4万多美元，特斯

芝能智芯出品 2026年1月6-9日 ，CES 2026 主要围绕科技和AI来走，这也是芯片公司发布最新产品和解决方案的舞台，拉斯维主题演讲keynote焦点围绕AI、计算创新、移动性和可持续发展。 ◎ AMD： Dr. Lisa Su 将发表开幕keynote 主题为AI如何改变世界，展示AMD从云到边缘的AI解决方案，预计涉及Ryzen AI 400系列等新品。 ◎ NVIDIA：创始人兼CEO Jensen Huang 将举办特别演讲，重点展示AI、加速计算和行业创新（包括机器人、汽车） 。 2026 年的 CES是近十年来气质变化最大的一届，依然是处理器更新、算力提升、AI 口号齐飞的舞台，整个行业已经进入一个新的约束周期，内存不再是理所当然的配角，而成为决定产品节奏与形态的关键变量。 在通用 DRAM、GDDR、LPDDR 持续紧张的背景下，CES 2026 上芯片公司的发布重点转向系统效率与资源利用了。 ● AMD  AMD从云端到边缘、从企业到设备的全面AI解决方案愿景，并与合作伙伴和客户共同展示最新进展。 Ryzen AI 400系列（Gorgon Point）：预计全球首发或详细公布，这是一款针对AI PC的移动处理器升级版，基于Zen 5架构优化，配备更强NPU、RDNA 3.5图形子系统，强调on-device AI性能和能效提升，将驱动2026年新一代Copilot+笔记本。 Ryzen AI 400是在 Zen 5 体系内，对核心配置、iGPU 与 AI 加速单元进行更精细的整合， PC 市场正在从“纯性能竞争”转向“AI 使用体验竞争”，AMD 的策略是在不显著推高内存需求的前提下，提升本地 AI 的可用性与能效比。 AMD 更愿意在 CES 强调 APU 与 AI PC，在当前内存紧张的环境下，独显的边际

芝能科技出品 2025年12月30日，卓驭品牌盛典2025讲了不少的故事。 最让人印象深刻的是，陷入“解决一个问题冒出十个新问题”的困境，在2024年10月不得不全删原有代码库，这个让人觉得有点不可思议，我们来讲讲这个故事。 在辅助驾驶的发展过程中，规则驱动是一条被反复验证的技术路径，通过不断补充规则、优化状态机，系统在相对封闭的场景中可以实现稳定运行。 中国城市NOA在不同城市道路复杂度的持续提升，边界也逐渐显现：规则越来越多，系统却越来越脆弱，真正困难的并不是“写不出规则”，意识到“再写下去也解决不了问题”。 我们看2022、2023年，甚至到2024年的二段式端到端都有规则算法在兜底，直到2025年的变化。 备注：这个观点在地平线的苏总，在理想的辅助驾驶表述中，大家都遇到了这样的问题 在转向端到端之前，卓驭经历了典型机器人学派的演进过程。感知、预测、规划、控制分层清晰，规则体系不断完善，在早期阶段也取得过不错的工程效果。 但随着场景规模扩大，显露出明显瓶颈：规则之间相互影响，维护成本快速上升，一些长尾场景始终难以覆盖。 2024 年 10 月，卓驭彻底放弃原有代码体系，从头构建新的技术栈。 在开放环境中，规则驱动已经难以支撑规模化落地。如果继续修补，只会把更多资源投入到边际收益越来越低的工作中。与其如此，不如把系统交给数据，让模型去学习人类驾驶背后的整体行为模式。 这意味着短期内推翻既有成果，也意味着要承担转型过程中的不确定性。但对卓驭而言，这更像是一种工程上的自救。 卓驭的做法是借鉴特斯拉的“巧力”思路：端到端是一种系统层面的重新理解，没有让视觉、理解和控制完全压缩进单一模型，保留了相对清晰的功能分工，保留工程可解释性和调试空间。 卓驭重点解决了两个长期困扰行业的问题。 ◎ 一是因果关系的建模。完全黑箱的模型虽然在数据充分时表现突出，但在复杂交通场景中，一

芝能汽车出品 2026年一开始车企陆续发布自己的成绩单，我们一起来看看。 ● 比亚迪全年销量 460 万辆，国内 359 万、海外 101 万。 ● 吉利全年 302 万辆，国内260万，海外 42 万。 ● 奇瑞全年 263 万辆，国内128.74万海外 134 万。 ● 长城全年 132 万辆，国内81.76万，海外 50 万。 其中12月的成绩单： ● 比亚迪发布2025年12月产销快报，当月新能源汽车销量420398辆，纯电车型12月销量190712辆，12月出口新能源汽车合计13.3万辆，方程豹 50868 辆，腾势 18139 辆； ● 吉利汽车 12 月的汽车总销量为 236817 辆， ◎ 吉利汽车（包含银河）12 月销量 172799 辆， ◎ 极氪品牌 12 月销量 30267 辆， ◎ 领克品牌 12 月销量 33751 辆。 ● 奇瑞汽车12月的五大品牌总销量为23.23万辆汽车，新能源销量8.33万辆，出口销量14.05万辆； ● 长城汽车 2025 年 12 月海外销售 57418 辆，新能源汽车销售 38922 辆； ◎ 哈弗品牌 12 月销量 66453 辆， ◎ WEY 魏牌 12 月销量 12899 辆， ◎ 长城皮卡 12 月销量 15338 辆， ◎ 欧拉品牌 12 月销量 8134 辆， ◎ 坦克品牌 12 月销量 21129 辆， ● 长安的年销量是分开公布的； ◎ 长安启源2025 年全年销量突破 40 万辆， ◎ 深蓝汽车2025年累计销量超过33万。 ● 鸿蒙智行的销量89611

芝能智芯出品 在以太网与区域架构逐步成为主流的背景下，车辆的“唤醒”和“关闭”已经不再是简单的电源管理问题，而是直接决定用户体验、系统可靠性以及整车功耗表现的关键系统工程。 沃尔沃分享的《Improving Robustness of Network Management in Zonal Architecture》，讨论了一个被长期低估的问题：当整车从分布式 ECU 走向区域架构、从信号驱动走向服务驱动之后，如何确保网络管理和资源管理在任何状态、任何路径下都不会“出错”。 从区域架构的角度切入点是用户体验，唤醒与关闭本身就是 UX 的一部分。 理想状态下，用户靠近车辆时，系统已经在后台完成识别、资源准备和关键功能上线，拉门、上车、起步这一整套动作不应该暴露任何系统初始化的痕迹。 报告将车辆周围的人车交互场景划分为多个感知区域，其中最优目标是在距离车辆约两米的 Zone 2 就开始唤醒，使整个 10 秒左右的人机交互过程都处在“系统已就绪”的状态； 而最糟糕的情况是用户在 0 米处解锁才触发唤醒，这会把所有启动时延直接暴露给用户，造成起步迟滞、功能不可用甚至误判为系统故障的问题。 唤醒机制不只是设计去满足法规层面的最低可用性，而必须在性能退化、局部失效甚至异常组合触发时，依然具备可预测、可控的行为，这才是稳定性的真正需求。 在区域架构下，这个问题会更突出： 我们看到网络管理，从某个 CAN NM 状态机是否正确的问题，放大到横跨 VCU、区域控制器、以太网节点、通信协议与电源分配的系统协同，想要处理好需要考虑将“策略”和“机制”严格解耦。 ◎ 策略回答的是“什么时候需要什么资源”，由集中式的资源管理器根据应用请求、用户位置、车辆状态来做决策； ◎ 机制解决的是“用什么方式去唤醒或关闭”，可以是 CAN/LIN 上的 NM 帧、硬件硬连线唤醒，也可以是以太

芝能汽车出品 2026 年汽车“国补”明确继续实施，政策依据为国家发展改革委、财政部联合发布的《关于2026年实施大规模设备更新和消费品以旧换新政策的通知》。 这里15 次提及汽车，汽车仍是消费刺激重点领域之一，也是扩大内需的核心抓手。 我们首先来看看补贴方式变化，与 2025 年“定额补贴”不同，2026 年汽车补贴改为按新车价格比例计算，并设置封顶金额，车价越高，可获得的补贴金额越高（直至封顶）。 具体的细则是 ● 新能源车补贴标准 ◎ 报废更新：补贴新车价格的 12%，最高不超过 2 万元。 ◎ 置换更新：补贴新车价格的 8%，最高不超过 1.5 万元。 需要注意的进入条件：需购买列入《减免车辆购置税的新能源汽车车型目录》的车型。 ● 燃油车补贴标准 ◎ 报废更新：补贴新车价格的 10%，最高不超过 1.5 万元。 ◎ 置换更新：补贴新车价格的 6%，最高不超过 1.3 万元。 燃油车里面，对产品的排量进行限制，仅限 2.0L 及以下排量燃油乘用车。 需要注意的是汽车报废更新、汽车置换更新在全国范围执行统一补贴标准，不再因地区差异出现明显补贴差。 地方需按比例配套资金，但补贴规则不得自行改变，加强跨部门数据联通（公安、税务、工信、商务、财政等），强化补贴审核与防作弊，所以这里要刺激有效需求。 2026年补贴对低价位车型补贴力度下降，这对于2025年低价纯电产品的销量拉高，把平均车价往下打是有影响的，10万以下的产品影响比较大。 我们看到几乎所有10万以下的BEV+PHEV都有购置税和补贴差异，所以2026年这些车型销量可能会打折扣。 ◎ 报废补贴买新能源，2025年是2万元定额补贴；2026年车价12%（≤2万元），所以车价小于16.67万元时补贴变少，大于16.67万元时同2万元。 如果按照10万

芝能科技出品 2025年，整个具身智能领域融资空前火爆，我们也盘点过大的公司。 我们从2025年机器狗和机器人的出货量和2025年能干什么来讨论，现在四足机器人和人形机器人在2025年的发展，从实验室研发到场景落地，环节都被按下了加速键，那么市场需求到底有哪些变化。 01  机器狗正经到底能干些什么？ 对于机器狗打架比较陌生，根据IDC的统计数据，2024年，全球四足机器人市场规模约1.8亿美元，产品覆盖消费级、商用级等四足机器人，销售出货量约2万台。 ● 云深处以18.9%的销量份额位列第二，仅次于宇树科技（32.4%）。 2025年来看，云深处的产品数据比较好估算，创始人朱秋国透露，2025年云深处的机器人出货量将达到1万台级别，进入亚太、中东、欧美等市场，按照产品矩阵结构，可以认为这些大部分都是机器狗。 云深处自主研发的“绝影”系列和山猫系列机器人，在电力巡检、安防巡逻、勘测探索、公共救援、管廊隧道、金属冶炼、建筑测绘、教育科研等多种环境落地应用，当然我们理解这些是典型的2B场景，企业采购这些机器狗是在特定场景下由人遥控和指挥来使用的。 ● 宇树科技目前处于 IPO 辅导阶段，目前没有完整的 2025 年财务与销量报告，根据过去的调研数据，2024年估算宇树的机器狗数量为2.3万台左右，有专家纪要判断2025年预估宇树的机器狗销量在3万台以上。 宇树2025年的精力在人形机器人上面，机器狗是国内较早实现规模化应用的四足平台，核心覆盖工业巡检、应急救援、文旅与民生服务、科研教育以及消费娱乐五大场景，替代人工进入高危、低效、非结构化地形作业，同时扩展人机交互与科研开发能力。 ◎ 在工业与能源巡检这个场景中，B1/B2 工业级机器狗已进入电力、储能、港口和工厂体系，承担变电站巡检、红外测温、设备异常识别等任务，典型如国家电网、宁波舟山

芝能科技出品 2026年，围绕人形机器人和具身智能对于汽车企业怎么做的问题，两位新势力汽车的CEO李想和何小鹏有一些差异化的看法。 ● 理想汽车CEO 李想认为未来10 年，具身智能最有价值的产品一定是具备自动和主动能力的汽车，2026年会是汽车领域具身智能的一个元年。我们会看到跟过去以往完全不同的产品。 ● 小鹏汽车的何小鹏认为具身人形机器人与汽车产业更深度地融合，2026年，小鹏高阶人形机器人将进入量产阶段，小鹏也将升级为物理AI探索者，成为面向全球的具身智能公司。 那么2025年越来越多整车企业开始系统性投入人形机器人的研究，中国车企在“造车太卷”背景下寻找第二增长曲线，从技术和产业结构的角度去看，这更像是迟早会发生的合流，汽车与机器人，本来就站在同一条技术河流的上下游。 ◎ 智能电动汽车，本质上就是一台带轮子的“大号机器人”； ◎ 而人形机器人，则是一辆去掉方向盘、长出双腿的“汽车”。 二者在底层技术上高度同源：感知、决策、执行构成了共同的技术三角，区别只在于执行器的形态不同。 中国汽车行业在自动驾驶、三电系统、计算平台和规模化制造上的积累，已经为人形机器人准备好了最关键的“地基”，车企的入局，我们也来盘点一下。 01  汽车企业进入人形机器人领域 ● 小鹏汽车 在谈到城市的时候，不少读者为广州的小鹏二代Iron来鸣不平。 我们来看看小鹏人形机器人的历史。 ◎ 小鹏最早布局四足机器人要追溯到2020年12月，小鹏收购四足机器人企业“多够机器人”，并与何小鹏等人合资成立“鹏行智能”，正式进入机器人赛道。 ◎ 在2023年1024科技日，小鹏发布首款人形机器人PX5（工程版），PX5高约1.5米，采用“直膝”大步行走方式，支持复杂地形行走、越障、抗干扰，还能踢足球、骑平衡车。这一代产品的变化是小鹏从四