IFA 2026观察：当全球硬件都开始谈AI中国企业出海拼什么？
文丨石磊
【亿邦原创】 有着百余年历史的柏林IFA展正在发生一个微妙的变化。 这是我第二次来到IFA，和上一次相比，我最直观的感受是AI已经很难再被单独看作一个产品功能。
在这之前，我在消费电子展上看到的AI往往停留在屏幕上的一个功能、产品包装上的一个标签，或者发布会PPT里的一个概念。但到了2026年的IFA，我看到AI开始进入更多真实的产品：电视、家电、清洁机器人、可穿戴设备、PC，以及正在进入家庭和工业场景的机器人。
我在展馆里走得越久，这种感受越明显：AI正在从产品上的一个标签，变成越来越多硬件真正运行的底层能力。 更重要的是，AI的影响已经越过产品本身，进入广告投放、内容生产、用户洞察和全球营销。这意味着，中国企业面对的全球化竞争，也正在发生变化。
过去，中国企业凭借供应链效率、制造成本和产品迭代速度，把一件件商品卖到海外。当AI成为全球硬件共同使用的技术语言后，竞争便开始向更深一层移动：谁能够把技术变成消费者能够感知的产品能力，谁能够把产品能力转化为品牌认知，又谁能够用更高效的方式理解不同市场、经营不同用户。
走完这次IFA，我感受到AI正在成为中国企业重新理解产品、市场与全球化的一条新路径。
AI进入现实世界，硬件开始重新定义
今年IFA最容易被注意到的变化，是AI的密度明显提高。从电视到冰箱，从PC到清洁设备，再到机器人和可穿戴产品，越来越多企业都在讨论AI。
如果把我在展馆里看到的这些产品放在一起观察，会发现一个很有意思的变化：AI正在从软件层面的交互能力，向感知、判断和行动延伸。 过去的智能硬件，大多围绕用户发出指令之后如何完成任务展开。今天的产品开始尝试理解环境，识别人和物体，判断当前场景，再决定下一步应该做什么。
这也是AI硬件与传统智能硬件之间正在出现的一道分水岭。我在现场看了多款清洁机器人后，对这种变化的感受尤其明显。以清洁机器人为例，机器过去需要按照设定好的路线运行。
如今，视觉识别、空间感知和算法决策不断进入产品，它面对的不再只是固定的房间，而是一个不断变化的真实环境。当AI开始进入现实世界，硬件的竞争单位正在从一项功能，变成机器理解环境并完成任务的能力。
耐士劳此次带来的产品矩阵，覆盖家用割草机器人、商用割草机器人等多个场景。其核心思路并不是：简单地给传统户外设备增加一个AI功能，而是让割草机器人在更加复杂、开放的环境里具备智能感知和决策能力。
这其中，耐士劳旗下DREAME、MOVA、NexLawn三大品牌在户外庭院机器人领域的探索尤为典型。 今年在IFA现场，我也注意到一个容易被忽略的变化：这种“环境理解能力”正在从室内进一步走向户外。
例如，DREAME最新割草机器人A4 AWD PRO，进一步将360°3D激光雷达、AI双目视觉、OmniRTK™双路径定位系统与侧边传感器等能力融合起来，首创OmniSense™4.0四代融合AI感知系统，可以识别300多种庭院动静态物体，并通过EdgeMaster™4.0 AI沿边切割系统，实现0cm贴边割草的重大突破，有效解决二次补割行业痛点；MOVA首款三驱割草机器人，通过AI智能视觉与360°三维激光雷达技术融合方案，实时采集周边环境信息，区分草坪与非草坪区域，实现厘米级精准定位，并依托3D点云技术生成高精度草坪地图。
而在室内与全场景清洁赛道，石头科技（Roborock）的具身智能探索则代表了另一种维度的突破。在IFA 9号馆现场，石头科技展出了全球首款能扫楼梯的轮足扫地机器人G-Rover。通过首创的独立双轮腿架构与AI算法，它突破了传统扫地机只能在二维平面移动的局限，能够实时感知环境并自主爬越楼梯、斜坡，将室内清洁从二维平面推向三维空间作业时代。
与此同时，石头科技还将AI感知与导航技术从室内延伸至户外庭院和水下场景。其首发的泳池清洁机器人RockAqua P1搭载ClearVision智能巡航识污技术，能够自适应钻石型、肾形等复杂异型水下环境；户外割草机器人RockNeo Q2 LiDAR则利用360°激光雷达与双目AI视觉融合方案，攻克了树荫遮挡下的定位难题，实现了真正的“无边界”即开即用。
这些产品的迭代无不证明，硬件的竞争核心已是“环境理解与自主决策”。 这也意味着，机器面对的已经不是一个“被规划好的场景”，而是一个随时可能发生变化的真实世界。
地面上突然出现障碍物，家具位置发生变化，家庭成员进入清洁区域，机器都需要做出不同响应。 从这个角度看，AI真正进入硬件之后，一个重要变化就是：机器开始从“执行指令”，走向“理解环境之后再决定怎么执行”。
在耐士劳的具身智能产品中，这种趋势同样明显。比如EVOiX-X1机器狗采用小型四足机器人平台，搭载12关节结构，并融合IMU、FPV视觉、3D激光雷达和麦克风等多模态感知能力，用于环境识别、路径规划和智能交互；它还具备一定的复杂地形适应和开放拓展能力。
从割草机器人到机器狗，可以看到一个更大的变化：AI正在让硬件获得越来越强的“环境适应性”，而不是只在既定程序里完成动作， 这也是今年IFA上“具身智能”值得关注的地方。
而在机器人领域的变化则更加明显，我了解到，今年IFA Next展区中，具身智能成为一个重要观察窗口；Unitree、Pudu、Deep Robotics、AGIBOT等企业带来的机器人产品，让我看到机器人正在从工业场景向服务、家庭和更多真实环境延伸。
这背后对应的是一套完全不同的技术要求——机器人需要同时处理视觉、运动、力控、环境变化和人与机器之间的互动；它必须知道自己在哪里，也需要知道眼前发生了什么，更要决定下一步怎么行动。
站在IFA Next展区里，我更容易理解为什么今年大家都在谈具身智能：AI正在从屏幕里的信息处理，逐渐走向现实世界里的行动。而当机器开始真正进入现实世界，单纯的“看见”还不够。下一步，它还必须学会与这个世界发生接触。
这也是我在观察航墨机器人时，一个比较强烈的感受。 航墨提供了另一个观察AI进入物理世界的样本：如果说庭院机器人解决的是“机器如何理解环境”，那么外骨骼和柔性机器人面对的，则是“机器如何理解人与物理世界之间的交互”。
我了解到，航墨的IRMO M1外骨骼搭载视觉、激光雷达、IMU等传感器，聚焦户外运动场景；“凌鲸”柔性装配协作机器人则针对柔性线束等复杂工业对象，通过感知线束形变来调整装配过程。
这类产品背后的难点，并不只是让机器“看见”。按照航墨的技术思路，Physical AI大量面对行走、碰撞、推、抓取、人机交互等接触任务，真正的门槛在于执行器、感知和实时操控需要成为一个完整的硬件系统。其柔性关节Flexmo一方面通过硬件弹性机构解决柔顺、力感等基础能力，另一方面结合具身模型处理接触级的物理感知、理解、推理和控制。
这其实把AI硬件的竞争又向前推进了一步：从“理解环境”，走向“理解接触”。 如果机器只能看到障碍物，却无法理解接触之后会发生什么，它依然很难真正进入复杂的物理世界。
实际上，航墨在消费级具身智能上的探索，也进一步说明了真实世界数据的重要性。IRMO目前聚焦AI外骨骼产品，并通过真实用户运动场景积累长尾交互数据，同时结合柔性关节与视觉、激光雷达、IMU等传感器，尝试形成感知、控制和预测模型的一体化方案。
从这个角度看，所谓Physical AI的“GPT时刻”，可能并不是再出现一个更大的模型，而是模型、硬件和真实世界数据同时跨过临界点。 这也让我重新理解今年IFA上的一个变化。
过去我们讨论AI，更多是在讨论模型有多大、参数有多少、回答问题有多聪明。但当AI进入机器人、外骨骼、割草机、泳池机器人等产品之后，评价标准开始发生变化： 它能不能看懂真实环境？能不能理解变化？能不能做出正确决策？更重要的是，能不能把决策真正变成稳定、可靠的动作？
这也是中国企业正在面对的新机会。事实上，中国拥有完整的硬件产业链，也积累了大量消费电子、机器人和智能设备的工程经验。AI进入硬件之后，这些原有能力开始获得新的技术变量。 从耐士劳到航墨，我看到的是两条不同但正在交汇的路径：一条是让机器拥有更强的环境感知和自主决策能力，另一条则是让机器具备更细腻的物理交互和执行能力。
最终，它们指向的是同一个问题：当AI从屏幕走进现实世界，中国企业能不能把模型能力真正变成产品能力？从行业看，AI硬件真正的槛也正在变得清晰。大模型可以提供通用能力，但进入具体产品之后，还需要解决传感器、算法、算力、机械结构、能源管理和交互方式等一系列问题。
这也是我在IFA现场反复看到的一件事： AI真正进入硬件之后，考验企业的依然是工程能力。 一家公司能否把AI真正变成产品体验，最终仍然要回到工程能力。这也是为什么今年IFA上的AI越来越少停留在概念层面。
这种变化，其实也出现在3D打印这样的“造物”场景里。此次IFA现场，创想三维带来的SPARKX i8完成全球首秀，让我看到AI与3D打印结合之后，硬件正在从“生产工具”进一步变成普通人的创作入口。 而“AI和生态”，也正是创想三维此次IFA参展的主题。