AI机器人不再表演的那一天,社会开始被重写,当AI进入物理世界,旧的社会想象开始失效.从数字社会学看2026年CES背后趋势与机会

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作者：微信文章
当机器人学会了沉默:2026 CES展背后的社会重构

拉斯维加斯会展中心CES展上,一台人形机器人正在完成一个看似简单却意味深长的动作——叠衣服。没有炫目的灯光,没有震耳欲聋的配乐,甚至没有人群围观。它只是安静地、笨拙地、一次次尝试着将一件T恤折成整齐的方块。

这个场景,恰恰是2026 CES展最值得凝视的隐喻。

十年前,波士顿动力的机器人在YouTube上完成后空翻,全世界为之惊叹。那是一场精心编排的表演,一次技术炫耀的盛宴,一个关于未来的华丽许诺。而今天,当该公司CEO罗伯特·普雷特站在CES的讲台上说出那句话时,整个行业的游戏规则已经悄然改写:"真正困难的是有用的工作。"

从炫技到工作,这不仅仅是技术路径的调整,更是整个AI产业从青春期的躁动走向成年期的审慎。它标志着一个更深刻的转变:当AI从屏幕跳跃到物理世界,我们面对的不再是算法的优雅,而是信任的脆弱。



一、沉默的革命:从表演到存在

如果说过去两年的CES是一场关于AI"能做什么"的展示会,那么2026年则是一场关于AI"正在做什么"的答辩会。这个微妙的时态转换,蕴含着商业逻辑的底层重构。

148,000名参会者,4,100家参展商,1,200家初创企业——这些数字背后,是一个产业从"讲故事"向"讲数据"的艰难转身。投资人不再满足于融资额和用户数,他们要看ROI,要听客户故事,要知道这项技术究竟解决了什么真实的痛点。

这种转变并非偶然。当Jyoti Shah在物理AI圆桌论坛上说"运动中的幻觉可能是灾难性的"时,他道出了一个残酷的真相:在聊天窗口里,AI的错误顶多是尴尬;在无人驾驶汽车里,它可能是致命的。信任,这个在数字世界被反复稀释的概念,在物理世界重新变得沉甸甸。

你会把生命交给一台可能产生"幻觉"的机器吗?你会让一个可能出错的机器人靠近你的孩子吗?你会允许一个无法解释自己决策的系统管理你的家庭吗?

这些问题不再是哲学思辨,而是商业部署的前置条件。于是我们看到,英伟达推出Alpamayo系统时,特意强调它能够提供"推理轨迹"(reasoning traces)——不是简单地告诉你它做了什么,而是解释它为什么这么做。当自动驾驶系统看到交警用手势指挥交通时,它必须能够向你说明:我理解了这个手势的含义,我知道红灯在这个语境下失效了,所以我决定前进。

这不是技术优化,这是信任重建的基础工程。

二、莫拉维克的诅咒:简单的为何如此困难?

让我们回到那个叠衣服的机器人。

1988年,人工智能先驱汉斯·莫拉维克提出了一个令人困惑的悖论:教会计算机解决复杂的数学问题相对容易,但教会它完成一个一岁儿童都能轻松做到的动作——比如抓握、行走或识别人脸——却异常困难。

三十八年过去了,这个悖论依然是物理AI面临的核心挑战。LG宣布要推出能够移动和帮助家务的家电,这个承诺背后是对莫拉维克悖论的正面对抗。一个能够计算出火星轨道的AI,可能连把一件皱巴巴的衬衫铺平都做不到。

为什么?

因为物理世界充满了不确定性、模糊性和情境依赖性。一件衬衫可能是丝绸的,也可能是棉的;可能是干的,也可能是湿的;可能被揉成一团,也可能整齐地平铺。每一种情况都需要不同的抓握力度、不同的动作序列、不同的处理策略。而这些微妙的判断,对于人类来说是无需思考的本能,对于机器却是需要海量数据训练、精密传感器反馈、复杂算法运算才能勉强达成的艰巨任务。

这就是为什么波士顿动力的Atlas机器人虽然拥有56个自由度、110磅的举重能力、7.5英尺的臂展,却要等到2028年才会被部署到现代汽车的工厂里。这就是为什么Switchbot承诺其Onero H1机器人的价格"低于10,000美元",却依然让大多数家庭望而却步。

但真正的问题不在于技术难度,而在于经济学逻辑的错位。

一个能叠衣服的机器人,真的值一万美元吗?或者换个问法:你愿意为了不叠衣服这件事,支付多少钱?

这个问题的答案,揭示了物理AI商业化道路上的第一道门槛:成本与价值的巨大鸿沟。目前的自主系统价格在15万到50万美元之间,这个价位注定了它们只能服务于那些人力成本极高、工作环境极端危险或者重复性极强的工业场景——采矿、建筑、物流,正如普雷特所说的"有用的工作"。

对于普通消费者而言,这些机器人仍然是昂贵的玩具,而非必需品。

三、身体的政治学:技术如何选择它的栖居地

2026 CES上有一个容易被忽视但意味深长的现象:技术正在重新分配身体的权重。

从iPolish的可编程指甲,到各种智能眼镜、骨传导耳机、智能戒指、可穿戴ECG设备,技术不再满足于坐在你面前的屏幕上,它要贴着你的皮肤,要嵌入你的日常动作,要成为你身体的延伸。

Fast Company的一篇评论敏锐地指出:"计算长期以来一直生活在我们面前——桌面上、手中、玻璃后面。在CES 2026上,更重要的转变是技术现在选择在哪里定居:在身体上。"

这不是一个简单的产品形态演进,而是一次深刻的社会权力重组。



想想iPolish的设计逻辑:为什么是指甲?因为指甲已经是一个被社会接受的表达性、可定制性的身体部位。涂指甲油是礼仪,不是违规;换指甲颜色是个性,不是炫耀。通过选择指甲作为载体,iPolish巧妙地绕过了技术可穿戴性的两大障碍:社交尴尬和行为表演性。

你不需要解释为什么今天的指甲是蓝色的,因为这本身就是一种被规范化了的自我表达。而当这种表达变得可编程、可实时切换时,技术就在不改变社交规则的前提下,悄悄扩张了它的领地。

同样的逻辑也适用于骨传导耳机、智能眼镜。它们不是要打破已有的礼仪框架,而是要融入其中。它们让交互变得更安静、更物理化、更下意识——你不再需要掏出手机、解锁屏幕、打开应用,你只需要轻轻点击镜架,或者用自然语言说出指令。

但这种"融入"本身就是一种权力的行使。

当技术选择栖居在你的身体上时,它同时也在重新定义什么是"正常"。十年前,在公共场合戴着蓝牙耳机自言自语被视为怪异;今天,这是都市白领的标配。十年后,不戴智能眼镜的人会不会被视为"信息落伍者"?不使用AI助手的人会不会在职场竞争中处于劣势?

技术从来不是中立的。它在选择栖居地的同时,也在划分阵营,制造新的阶层分野。



四、信任的悖论:可见的不可靠 vs 不可见的可控

让我们直面一个反直觉的现象:在2026 CES上,那些移动最缓慢、看起来最笨拙的人形机器人,却最有可能走进现实世界。

为什么?

因为在物理AI的世界里,可见性就是脆弱性的展示。当一台机器人在众目睽睽之下缓慢地、费力地叠一件衣服时,它的每一个失误都会被放大,每一次卡顿都会被记录,每一个不够完美的动作都会引发质疑。这种透明度反而成为了信任建立的基础。

反观那些在宣传视频里动作流畅、速度惊人的机器人,人们反而会怀疑:这是真实能力,还是精心剪辑的结果?这是常态表现,还是理想条件下的偶然成功?

这就是CES给我感受到的最大矛盾:人们既渴望看到AI的强大,又害怕被这种强大所欺骗。

而这个矛盾,恰恰折射出当下社会对技术的一种深层焦虑——我们不再天真地相信技术承诺,我们开始要求可验证性、可问责性、可解释性。

这就是为什么英伟达要花大力气开发"推理轨迹"功能,为什么西门子要推出数字孪生编辑器(Digital Twin Composer),为什么越来越多的AI系统开始强调"人类可读的决策说明"。

信任,在数字时代已经成为一种稀缺资源。而重建信任的方式,不是让AI变得更聪明,而是让它变得更诚实——诚实地承认自己的局限,诚实地展示自己的决策过程,诚实地接受人类的监督和纠正。

但这里又出现了一个新的悖论:

当我们要求AI系统解释它的每一个决策时,我们实际上是在要求它表现得"像人"。可是,AI的优势恰恰在于它可以处理人类无法理解的复杂度,可以在毫秒间权衡数千个变量,可以发现人类直觉无法捕捉的模式。

如果我们把AI限制在"人类可理解"的框架内,我们是不是也同时限制了它的潜能?

这个悖论没有简单的答案。但它提醒我们:信任的重建,本质上是权力关系的重新谈判。我们要求AI解释自己,实际上是在要求它服从人类的认知框架,接受人类的话语权。

五、基础设施的暴政:被隐藏的成本

CES最大的真相,往往藏在最不起眼的角落。

当所有人都在讨论人形机器人的灵活性、智能家居的便捷性、可穿戴设备的健康监测能力时,Synopsys公司的Shankar Krishnamoorthy在一个并不起眼的Panel上说了一句话:"客户需要怪兽级别的芯片,所以我们必须将创新周期加速数倍。"

这句话,道出了物理AI时代最本质的困境:需求的指数级增长与供给能力的线性提升之间的巨大鸿沟。

所有这些令人兴奋的应用——实时AI驱动的移动技术、无处不在的智能设备、能够学习和适应的机器人——都建立在一个脆弱的基础之上:算力。

而算力,需要芯片。芯片,需要能源。能源,需要基础设施。

这是一个环环相扣的依赖链条,而每一个环节都在接近它的极限。

芯片制造已经触及物理定律的边界,传统的摩尔定律失效了。要获得更强的算力,我们不能再简单地缩小晶体管尺寸,而是要重新设计整个架构——这就是为什么英伟达要推出Rubin平台,采用6种新芯片的协同设计,为什么AMD、Intel、Qualcomm都在拼命研发新的神经处理单元(NPU)。

但即便芯片性能提升了,能源消耗也在同步飙升。AI工厂的电力需求已经开始推高全球电价,数据中心的散热需求正在改变城市的能源结构。科学美国人的报道中提到,"AI建设的规模和速度已经在推高能源消耗和成本,没有任何芯片效率能够弥补。"

这是一个没有人在CES上大声疾呼,却低调主宰着一切的约束条件。

当我们在惊叹Withings Body Scan 2能够测量60个生物标志物,惊叹佳能SPAD传感器拥有156dB的动态范围,惊叹海信116英寸RGCB电视的色彩准确度时,我们很少去思考:这一切,都需要更强大的处理能力,更高的能源消耗,更复杂的基础设施支持。

而这些基础设施,并不是平等分布的。



它们集中在发达地区、富裕城市、科技巨头的数据中心。这意味着,物理AI时代的到来,不仅不会缩小数字鸿沟,反而会扩大它——那些拥有算力资源的群体将获得更强的能力,而那些缺乏基础设施的地区将被进一步边缘化。

麦肯锡的报告提醒我们:"要实现自动驾驶汽车的大规模应用,城市和政府需要建设'无形的基础设施'。"这些基础设施包括明确的上下车区域标识、现代化的分区和路边管理法规、可扩展的远程协助能力——而这一切,都需要巨额投资,需要政策配合,需要社会共识。

没有哪项技术是孤立存在的。每一个闪亮的产品背后,都是庞大的、隐形的、成本高昂的基础设施网络。而谁控制了基础设施,谁就控制了游戏规则。

六、LEGO的哲学:为什么不变的反而胜出?

在一个充斥着"颠覆性创新"、"范式转移"、"革命性突破"的展会上,LEGO的出现显得格格不入,却又意味深长。

这是LEGO第一次参加CES,它带来了Smart Brick——一个只有4.1毫米厚的ASIC芯片,可以感知运动、方向、磁场,可以与其他智能积木交互,可以让积木"知道"自己在什么场景、什么位置,从而做出不同的响应。



Engadget的评论说:"LEGO几乎可以被视为典型CES产品的对立面:公司的核心概念——创造性玩耍——在其悠久的历史中一直保持不变,只是通过积木类型和品牌合作的逐步持续演进而得到提升。"

这个观察切中了一个更深层的真理:在一个技术疯狂迭代的时代,不变的东西反而最有价值。

LEGO没有试图用AI取代孩子的想象力,没有试图用算法替代创造的乐趣,没有试图把玩具变成一个被动的娱乐消费品。它只是给积木增加了一点"感知"能力,让它们能够与孩子的创造进行更丰富的互动——仅此而已。

这种克制,在一个恨不得把AI塞进马桶的时代(是的,CES 2026真的有AI马桶),显得尤为珍贵。

它提醒我们:技术的目的不是为了炫耀技术本身,而是为了增强人的能力,拓展人的可能性,而不是取代人的位置。

这也是为什么will.i.am在CES Foundry庆典上讨论"AI如何更具包容性"时,强调的核心问题不是如何让AI更强大,而是如何让AI为更多人服务,如何确保技术的进步不会加剧不平等,如何让创新惠及那些最容易被遗忘的群体。

包容性,不仅仅是一个道德诉求,更是一个商业必然。

当自主系统的价格在15万到50万美元之间时,它只能服务于少数高端客户。而真正的市场,在于那些能够让技术变得可负担、可获取、可使用的创新——不是更酷炫的功能,而是更低的门槛,更广的覆盖,更简单的交互。

LEGO的Smart Brick之所以令人印象深刻,不是因为它的技术有多先进,而是因为它找到了技术与人性之间的那个微妙平衡点:既不低估孩子的创造力,也不高估技术的万能性。

七、隐私的最后防线:当一切都在监听

Entrepreneur的一篇评论提出了一个让人不寒而栗的问题:"在这个设备'永远在听、永远在看'的时代,隐私担忧只会加剧。"

这不是危言耸听。

当你的体重秤能够测量60个生物标志物,它需要持续监测你的体重变化、心率、血压、身体成分、动脉健康、细胞健康——这些数据,足以构建一个关于你身体状况的完整档案。

当你的智能眼镜能够实时翻译、录音、扫描二维码支付,它需要持续监听你的对话、观察你的视野、追踪你的行为模式——这些数据,足以还原你一天的全部活动轨迹。

当你的家用机器人能够帮你做家务、照看宠物、管理日程,它需要持续学习你的生活习惯、记录你的家庭布局、分析你的行为偏好——这些数据,足以描绘你最私密的生活场景。

而所有这些数据,都需要被上传到云端、存储在服务器、用于训练算法。

谁拥有这些数据?谁有权访问它们?谁能决定如何使用它们?当数据泄露发生时,谁来承担责任?当AI做出错误决策时,谁来负责后果?

这些问题,在CES的演讲台上被一笔带过,在产品宣传册里被淡化处理,在用户协议的密密麻麻小字里被合法化掩盖。

但它们不会因为被忽视而消失。

恰恰相反,当物理AI全面进入我们的生活时,这些问题会变得越来越紧迫,越来越无法回避。

因为在数字世界,你可以选择不使用某个应用,可以关闭某个账号,可以拒绝某项服务。但在物理世界,当AI嵌入你的出行方式、医疗体系、工作环境、家庭生活时,你还有"退出"的选项吗?

这就是Fast Company所说的:"智能从新奇变成基线,迫使人们面对更艰难的问题——不仅仅是技术能做什么,而是一旦退出不再现实,它如何重塑系统。"

当选择权被剥夺时,同意就变成了一种幻觉。而当同意变成幻觉时,隐私就成了一种奢侈品,只有那些有能力、有资源、有知识去保护自己的人才能享有。

这是一种新的不平等——不是基于财富,而是基于信息权力的不平等。

八、IoT 2010的幽灵:这次会不同吗?

在一次圆桌讨论中,一位与会者说了这样一句话:"我认为创新正在发生——只是被过度炒作了。在很多方面,它呼应了2010年的物联网浪潮。"

这个类比,刺痛了每一个经历过那个时代的人。

2010年,物联网被描绘为下一个技术革命。智能冰箱、智能烤面包机、智能灯泡、智能门锁——一切都要联网,一切都要智能。风险投资疯狂涌入,创业公司遍地开花,媒体不遗余力地鼓吹"万物互联"的美好未来。

然后呢?

大多数产品成了电子垃圾,大多数公司倒闭破产,大多数愿景沦为笑谈。

不是因为技术不够先进,而是因为需求还不够爆发量级，也不够真实。

一个能够联网的烤面包机,真的比普通烤面包机好用吗?还是只是多了一堆复杂的设置、频繁的连接故障、潜在的安全漏洞?

这就是物联网泡沫破灭的根本原因:技术的复杂度远远超过了它所解决问题的价值。

而今天,物理AI会重蹈覆辙吗?

表面上看,情况有所不同。2026年的AI比2010年的物联网强大得多——它不仅仅是连接设备,而是真正理解情境、学习适应、自主决策。波士顿动力的Atlas不再只是做后空翻,而是准备进入工厂车间;Switchbot的Onero H1不再只是概念演示,而是承诺今年出货。

但深层的逻辑其实没变:技术再先进,如果成本过高、可靠性不足、实用价值有限,它就只能是富人的玩具,而不是大众的工具。

一万美元的家务机器人,即便能叠衣服、洗碗、吸尘,对于大多数家庭而言仍然是奢侈品。十五万到五十万美元的工业机器人,只有那些劳动力成本极高的企业才能负担。

这就是为什么麦肯锡的报告反复强调"可负担性"是扩大应用的关键障碍,为什么CTA主席Kinsey Fabrizio要强调"将大胆的想法从愿景变为现实",为什么几乎每一个关于物理AI的讨论最终都会回到同一个问题:ROI在哪里?

当一项技术只能服务于少数人时,它就只是一种特权标志,而非社会进步的动力。

而这,恰恰是数字社会学最关心的问题:技术不是中性的,它的普及方式、应用场景、分配逻辑,都在重塑社会结构,划分阶层边界,决定权力归属。

九、判断力的时代:当速度不再是唯一指标

Fast Company的那篇评论有一个精彩的洞察:"多年来,CES的进步一直以速度、规模和奇观来衡量。在2026年,一个不同的指标悄然浮现:判断力。"

这是一个时代的转折点。

在算力为王的年代,我们衡量AI的标准是:它能多快地处理数据?能多准确地识别模式?能多流畅地生成内容?

但当AI从屏幕走向现实,当它开始驾驶你的车、做你的手术、照看你的家人时,速度和准确度已经不够了。

你需要的是判断力——在复杂情境中权衡利弊的能力,在模糊信息中做出合理决策的能力,在意外情况下保持安全第一的能力。

这就是为什么英伟达的Alpamayo系统要强调"deliberate, human-like reasoning"(审慎的、类人的推理),而不仅仅是"quick reactions"(快速反应)。这就是为什么西门子的数字孪生编辑器要让工程师能够"在时间中移动,可视化从天气影响到工程变更的一切",而不仅仅是优化某个参数。

判断力,意味着对情境的理解,对后果的预见,对价值的权衡。

而这些能力,恰恰是最难被算法化、最难被标准化、最难被规模化的。

因为判断力本质上是一种人类的能力,它建立在经验之上,依赖于价值观,受到文化影响,包含着道德选择。

当我们要求AI具备判断力时,我们实际上是在要求它理解人类社会的复杂性——那些成文或不成文的规则,那些明说或暗示的偏好,那些理性或非理性的决策。

这是一个更艰巨的挑战,因为它不再是纯技术问题,而是社会学问题、伦理学问题、哲学问题。

一辆自动驾驶汽车,当面临不可避免的碰撞时,应该保护车内乘客还是车外行人?一个医疗AI,当检测出患者有难以治愈的疾病时,应该如何平衡告知的残酷与希望的价值?一个家务机器人,当发现主人的生活习惯不健康时,应该如何在尊重自主性和提供建议之间找到平衡?

这些问题没有标准答案,因为它们触及了价值观的核心,而价值观是多元的、情境依赖的、不断演变的。

十、未来已来,但分布不均（AI社会的分层与阶层）

科幻作家威廉·吉布森有句名言:"未来已经到来,只是分布不均。"

这句话,是2026 CES最准确的注脚。

是的,Atlas机器人已经准备进入工厂,是的,自动驾驶汽车今年就要上路,是的,智能家居已经可以预测你的需求——未来的确已经到来。



但谁能进入那个工厂?谁能坐上那辆自动驾驶汽车?谁能住进那个智能家居?

CES的展厅里,有148,000名参会者,其中55%是高级管理人员。他们代表的,是那些有能力、有资源、有意愿去拥抱未来的阶层。而在展厅之外,有数十亿人,他们的生活仍然与这些闪亮的产品毫无交集。

这种分布不均,不仅仅是财富的差距,更是机会的差距、能力的差距、权力的差距。

当一部分人已经用上能够测量60个生物标志物的智能体重秤时,另一部分人还在为获得基本的医疗服务而挣扎。当一部分人已经用AI助手管理日程、优化决策时,另一部分人还在为获得可靠的互联网连接而努力。当一部分人已经在讨论如何让机器人更符合人体工程学时,另一部分人还在为获得一份体面的工作而奔波。

这不是技术的错,这是分配机制的问题。

而技术本身,并不会自动解决分配问题。恰恰相反,如果没有主动的干预、刻意的设计、有意识的包容,技术只会放大已有的不平等。

这就是为什么麦肯锡要强调"accessibility and acceptance"(可及性和接受度),为什么will.i.am要讨论"AI如何更具包容性",为什么越来越多的人开始质疑:这些创新,究竟是为了谁?

十一、写在最后:停滞的不是AI,而是我们的想象

在科学美国人的报道结尾,有这样一句话:"CES今年的问题是,物理AI是否会成为另一个被过度使用的标签——还是会成为我们日常生活的一部分。如果会,那个在曼德勒湾挥手的机器人最终必须做更多的事,而不仅仅是挥手。"

这个问题,其实也是对我们所有人的拷问。

我们焦虑的不是AI的进化,而是自己进化的停滞。我们恐惧的不是机器变得太聪明,而是自己变得太过时。我们抗拒的不是改变本身,而是在改变中失去控制的感觉。

但真正的威胁,从来不是技术本身,而是我们对技术的想象力太贫乏。

我们把AI想象成取代人类的威胁,而不是增强人类的工具。我们把自动化想象成消灭工作的灾难,而不是解放创造力的机会。我们把机器人想象成冰冷的机器,而不是可能的协作伙伴。

这些想象的贫乏,限制了我们对未来的构建。

如果我们只能想象一个由机器主宰的反乌托邦,我们就会用恐惧来对抗创新,用监管来扼杀实验,用保守来拒绝进步。但如果我们能够想象一个人机协作、技术赋能、创造力迸发的未来,我们就会用开放来拥抱可能,用智慧来引导方向,用价值观来塑造科技。

2026 CES清晰告诉我们,物理AI的时代已经到来。但它没有告诉我们,这个时代会是什么样子。

那个答案,不在拉斯维加斯的展厅里,不在工程师的实验室中,不在投资人的PPT上。

它在每一个人对技术的态度里,在每一次对创新的选择中,在每一场关于未来的对话间。

机器人学会了沉默,是因为它终于明白,真正的工作不需要喧哗。而我们,也该学会在喧哗之外,听见那些更重要的声音——关于信任,关于价值,关于我们想成为什么样的人,想生活在什么样的世界。

这才是2026 CES最值得我们带回的思想礼物。

不是那些闪亮的产品,不是那些炫目的技术,而是一个更清醒的认识:

未来从来不是被技术决定的,而是被我们如何使用技术、如何分配技术、如何思考技术所决定的。

技术只是工具,而工具的意义,永远由使用它的人来定义。

这就是我从数字化社会学者的角度看2026年的CES展，交个作业~

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