Physical AI 正从“炫技 demo”转向“可部署的基础设施”，并开始在家庭、工厂、物流、医疗、农业等场景出现相关的实用产品与生态锁定。
1）家用机器人正在走向“平台化”，不再只是单点家电
- 信号：LG 的双臂移动家用机器人（CLOiD）强调与 ThinQ 家居平台联动；Samsung 展示“AI for All”式的全屋协同；SwitchBot 等把机器人嵌入自家智能家居生态。
- 含义：竞争焦点从“谁能做一个机器人”变为“谁能把机器人变成家庭里的任务入口与数据入口”，形成 robot-as-a-platform（任务分发、设备联动、订阅/服务、第三方技能）。
2）人形机器人进入“capex-backed（资本开支背书）”叙事：从 R&D 走向工厂部署
- 信号：Hyundai/Boston Dynamics 的 Atlas 以工厂任务为目标，并明确了面向产线的时间表；多家媒体把它视为 CES 2026 的标志性“Physical AI”事件之一。
- 含义：当应用场景从“实验室灵巧动作”变成“产线节拍、良率、安全、维护”，衡量标准会转为 ROI、稼动率、停机时间、运维体系。
3）“安全 + 人机协作”正在成为决定部署上限的关键底座
- 信号：KUKA 等的预测式安全（雷达 + 边缘 AI 预测人类意图）；Fujitsu 展示基于空间世界模型的人机安全协作。
- 含义：Physical AI 的扩张不只靠“更聪明”，更靠能否在非结构化环境里安全共处；安全能力直接决定可进入的场景（工厂、公共空间、医院、楼宇）。
4）垂直行业的“可付费任务”正在冒头：农业、工业表面处理、医疗康复等
- 信号：葡萄园防灾机器人系统（农业微气候）、Doosan 的 Scan-&-Go（无需 CAD 的工业扫描维护）、外骨骼（医疗/康复基础设施化）。
- 含义：这些方向往往更接近短期收入：任务边界清晰、价值可量化、客户愿意为“减少事故/提升效率/减轻人力”付费。
5）从“机器人本体”转向“全栈供给”：模型、仿真、算力、数据与开发工具链
- 信号：Vision-Language-Action（VLA）等模型范式；同时 CES 官方与 NVIDIA 的议程也在强调“Physical AI 的系统化/基础设施化”。
- 含义：真正的护城河更可能来自 训练与评测（仿真/基准）、边缘算力平台、开发者生态与数据飞轮，而不只是机械结构。
结合 CES 官方信息与头部厂商发布，CES 2026 的 Physical AI 还呈现出三条更“基础设施”的主线：
主线 A：NVIDIA 把 Physical AI 讲成“从模型到仿真到边缘计算”的标准栈
NVIDIA 在 CES 期间发布/强调了面向 Physical AI 的开放模型与机器人开发框架（Cosmos/GR00T、仿真评测 Isaac Lab-Arena、OSMO 工作流等），并把 Jetson（含新模块）放在“工业边缘自治机器”的位置上。
主线 B：Qualcomm 也在做“机器人全栈 + 处理器路线图”，对标边缘机器人平台
Qualcomm 在 CES 期间发布“从家用到全尺寸人形”的机器人技术套件与处理器（多家媒体/稿源引用 Business Wire 版本），强调把硬件、软件与 AI 能力整合为可规模化的开发与部署路径。
主线 C：Hyundai × Boston Dynamics × Google DeepMind：把“更强大脑”装进“可量产身体”
多家报道指出，Boston Dynamics 与 Google DeepMind 的合作会把更强的多模态/通用模型能力带到 Atlas/Spot 等平台，并优先落在现代汽车工厂等真实场景。
这实际上回答了 Physical AI 最难的问题之一：如何在真实世界持续学习、持续安全、持续可维护。
如果把 CES 2026 的 Physical AI 当成产业拐点，建议用这些“硬指标”来检验真伪：
- 部署量与节拍：是否出现明确的工厂/园区部署批量与时间表（而非概念视频）。
- 单位经济学：单机价格、维护成本、平均故障间隔（MTBF）、稼动率、任务成功率、因安全停机导致的“损失时间”。（很多公司会回避这些，回避越久越值得警惕）
- 安全与责任边界：预测式安全、功能安全、数据与模型更新的审计机制；以及一旦出事谁负责。
- 工具链与生态：是否形成开发者可复用的模型/数据/仿真基准与工作流，而不是“每家从零再造轮子”。
- 平台锁定路径：家庭侧看“机器人是否成为 smart home 的任务中枢”；工业侧看“是否绑定到某家边缘计算/仿真/软件栈”。