IFA2026观察：当全球硬件都开始谈AI，中国企业出海拼什么？

36氪的朋友们·2026年09月08日 18:53

AI正在重塑中国企业出海。

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。

过去，3D打印往往意味着建模、调试、打印等一系列专业流程，对普通消费者而言仍存在一定门槛。但在创想三维展区，SPARKX i7系列结合创想云MakeNow AI，可以通过照片快速生成3D模型，让没有建模经验的用户也能够完成从想法到实物的转换。与此同时，SPARKX i8搭载QuarTeks™四通道挤出系统，将多色打印进一步做得高效、简单，减少换色过程中的废料。

这背后的变化值得关注：AI正在降低的不只是机器的操作门槛，也包括“创造”的门槛。当AI负责理解用户的想法、生成模型，3D打印负责把数字模型变成现实物体，过去需要专业技能才能完成的造物过程，开始向更广泛的普通消费者开放。

从这个角度看，AI进入硬件之后，最终改变的可能并不只是设备本身，而是人与设备之间的关系——机器越来越能够理解人的意图，而人也因此获得了更低成本、更直接的创造能力。此次创想三维带来的从3D打印到扫描、激光雕刻等完整生态，也让这种“从数字到现实”的造物路径变得更加具体。

但AI进入硬件，也并不意味着所有变化都指向机器人。在家庭场景里，另一个明显趋势是，AI开始让原本彼此独立的设备形成新的协同关系。

比如，绿联此次在IFA带来的HomeAgent HA100，则从家庭场景切入了另一种“能力组合”：以本地AI智能中枢、本地存储和本地计算为基础，连接智能摄像机、音箱、智能相框等设备，让AIoT从单品智能走向全屋协同。

这意味着，AI进入硬件之后，改变的不只是单个设备的能力边界，也可能重新定义设备之间的关系。AI硬件的竞争，正在从“有没有AI”，进入“AI到底能完成什么”。

从产品智能到市场智能，AI正在改变品牌全球化

产品变得越来越智能之后，我也注意到，中国企业面对的另一个问题也更加突出：消费者能不能理解这个产品？

从展馆里的产品走向欧洲市场，我开始意识到，另一个问题其实同样重要：这些技术和产品，如何被不同市场的消费者理解？实际上，在我看来，这件事对于进入欧洲市场的中国企业尤其重要。中国消费者和欧洲消费者拥有不同的生活方式、消费习惯和媒体环境。

一个在中国市场容易被理解的产品功能，放到欧洲市场之后，可能需要重新解释；一个在中国社交媒体上有效的营销内容，放到欧洲市场，也未必能够获得同样的反馈。

在德国IFA展现场，我和易点天下高级副总裁杨娅在沟通时，她也提到了一个很重要的区别：欧洲市场的竞争，正在从单纯的“流量竞争”，走向“信任竞争”。

在中国市场，平台算法成熟、用户决策路径相对较短，一次投放带来的效果往往可以比较快地被验证。但在欧洲，消费者的决策链条更长，品牌认知、用户口碑、媒体评测等因素，对最终购买的影响更加明显。

这意味着，中国品牌进入欧洲之后，需要积累的不只是广告曝光，还有一套能够被当地消费者理解和验证的“信任资产”——包括本地化内容、媒体背书、用户评价以及真实的产品体验。

换句话说，产品进入海外市场之后，企业面对的工作远不止销售。品牌需要理解当地消费者为什么购买，什么样的内容能够建立认知，哪些渠道能够带来长期用户，以及不同国家之间究竟存在怎样的差异。

我在这次IFA走访品牌企业和观察中国品牌时，一个越来越强烈的感受是：产品进入欧洲的门槛正在降低，但让消费者真正理解一个品牌，依然需要很长的过程。

过去相当长一段时间，中国品牌出海依赖电商平台、海外渠道和广告投放获得第一批用户，这种方式解决的是商品如何触达消费者。但当越来越多中国品牌进入海外市场，我发现企业开始面对另外一个问题：用户为什么记住你，又为什么持续选择你？

品牌认知、本地化内容、媒体组合和用户经营的重要性开始上升。杨娅把这个变化概括为从“买流量”到“建信任资产”。在她看来，广告能够放大产品和品牌本身的优势，但如果产品、服务、价格体系以及市场准备都没有做好，单纯增加广告投入，并不能解决根本问题。

这也让我重新理解了今天中国品牌出海语境下的DTC。过去几年，DTC经常被简单理解成独立站、Shopify或者线上直销，但杨娅的判断是，DTC更重要的并不是一种渠道，而是一种品牌与用户直接建立连接、直接交互的方式。

这意味着，DTC并不只发生在线上。像IFA这样的线下展会，同样可以成为DTC的一部分。品牌把新品、技术和真实使用场景直接展示给消费者，让用户面对面体验产品、理解品牌，同时也让品牌获得来自消费者最直接的反馈。对于正在进入欧洲市场的中国品牌而言，这种直接的用户交互，本身就是品牌信任资产的一部分。

从这个角度看，过去企业更关注的是“在哪里投广告、在哪里卖货”，现在则开始关注“在哪里与用户建立关系”。品牌不只是把产品卖给用户，还需要让用户成为品牌价值和理念的认同者，从而形成长期的品牌心智和用户价值。

这其实也解释了为什么一些品牌可以在海外市场快速获得销量，却很难真正留下来。从这个角度看，AI恰好进入了另一个环节。如果说AI进入产品之后，让机器获得了更强的感知和决策能力，那么进入营销之后，它也在帮助企业更快地理解市场。

此前，一支广告素材可能需要经过策划、拍摄、设计、翻译、投放，再等待数据反馈；而现在，AI可以参与内容生成、素材测试、用户分析和投放优化。市场反馈进入营销系统之后，又可以反过来影响下一轮内容和投放，营销链路开始变得更加实时。

但杨娅的判断是，AI带来的变化并不只是效率提升。过去海外广告投放高度依赖优秀投手的个人经验：什么素材好、什么人群精准、什么时间成本更低，都需要不断试错。AI正在把这些过去隐性的经验逐渐沉淀成模型，再进一步转化为可以执行的策略。

这意味着，营销也开始从“经验驱动”走向“模型驱动”。易点天下正在尝试的，正是把过去十多年积累的行业、媒体和投放经验进一步Agent化。从市场洞察、策略生成，到内容生成、Media Plan、广告执行和数据分析，AI开始进入更完整的营销链路。

当然，AI的应用并不意味着所有市场都可以用同一套模型解决。欧洲的用户、监管环境和隐私规则，与中国乃至东南亚市场都存在差异。杨娅特别强调，营销的AI化仍然需要本地化的数据和经验喂养，不能简单把一个市场跑通的模型复制到另一个市场。

这也是我在IFA之外特别想观察的一条线索：AI改变的并非只有展台上的产品，它同样在改变企业把产品带到全球市场之后的经营方式。如果把产品端和营销端放在一起，我看到的是一种很有意思的对应关系。过去企业需要让产品理解用户的指令；现在企业同样需要让营销系统理解不同市场的用户。

而更大的变化可能还在后面。当用户越来越习惯直接向AI询问“买什么”，品牌需要建立的信任资产，就不再只有消费者脑海中的品牌认知，还包括AI能否理解你、识别你，并在用户需要的时候把你放进推荐名单。

杨娅和我提到，未来消费者的购买链路可能从“看广告、做选择”，变成“与AI交互，由AI给出推荐”。“因此，过去依靠故事、情绪和广告建立的品牌心智之外，企业还需要让自己的产品口碑、用户反馈、媒体评价等信息能够被AI理解和结构化。”她解释道。

这其实又把问题带回了最开始：产品再智能，如果消费者无法理解，技术就很难转化成真正的商业价值；而当消费者越来越通过AI理解世界，品牌不仅要被消费者看见，也要能够被新的智能入口理解。

过去企业出海的核心动作，是寻找流量入口。接下来它可能需要同时经营两种“心智”：一种存在于消费者脑海中，一种存在于AI的推荐体系里。从买流量到经营用户，再到今天开始出现的“经营AI时代的品牌信任”，中国品牌的全球化，正在进入一个更复杂、也更长期的阶段。

我在这次IFA看到的两个变化，最终指向了同一个方向：AI正在让产品更懂环境，也让企业更懂市场。而这种“更懂市场”，最终仍然需要落到品牌自身的产品能力和全球经营能力上。

徕芬的全球化路径，则提供了另一个观察样本。它并没有停留在单一爆款产品的海外销售，而是从高速吹风机出发，将高速无刷电机、精密驱动、智能感应和工业设计等能力进一步迁移到护发、美妆、口腔护理和男士护理等多个场景，逐步从一个单品品牌走向全场景个人护理科技品牌。

这种变化也体现在市场端。截至今年9月，徕芬海外营收已经超过2025年全年海外营收；在欧洲，品牌已进入Boots、Costco、MediaMarkt等主流零售渠道。2026年亚马逊Prime Day期间，徕芬海外业务GMV同比增长85%，欧洲市场吹风机品类销售额同比增长85%；其中，德国站高速吹风机销量位居第一。

从一款产品走向多品类，再从单一渠道走向本地零售与电商网络，徕芬的变化恰好说明，中国品牌出海的竞争，正在从“把产品卖出去”，进入“把产品能力、品牌能力和全球运营能力一起带出去”。

从产品出海到能力出海，中国企业全球化进入下一阶段

如果把产品智能和市场智能放在一起观察，我感受到中国企业全球化正在发生一个更大的变化。

此前，中国企业出海最容易被看到的优势，是供应链。中国拥有大量产业集群，形成了完整的零部件、生产制造、物流和渠道体系；一款产品从设计到量产，可以在相对短的时间内完成。

这种速度曾经帮助大量中国企业进入海外市场，但全球市场的竞争正在向产品之外延伸。这次走完IFA，我越来越觉得，中国企业过去依赖的供应链效率，正在成为新的起点。技术能力决定产品能走多远，品牌能力决定消费者是否记住，营销能力决定企业能否触达用户，本地化能力决定产品能否进入真实的生活场景。

全球化开始从一项销售工作，变成企业内部多个能力的协同。而AI正在放大这种变化，之前中国供应链最突出的速度优势集中在生产环节，但是现在，这种速度开始向研发、产品和营销环节延伸。

一个产品需求出现之后，企业可以更快完成市场分析；产品研发过程中，AI可以参与设计、模拟和测试；产品进入市场之后，企业可以更快生成不同市场的内容；广告投放之后，又能够快速获得用户反馈。

而反馈回到产品和营销端，再产生下一轮调整。当我把这些变化串起来看，会发现中国企业过去最熟悉的速度优势，正在从生产端向研发、产品、营销和用户经营延伸。

这种“研发-产品-市场”高效闭环带来的商业成果，在头部品牌身上体现得尤为明显。据IDC最新数据显示，2026年上半年石头科技在全球扫地机器人市场实现了出货量与销售额的双登顶。

其背后支撑的正是强大的技术研发与全球化渠道能力：2026年上半年石头科技研发投入达7.20亿元，研发人员占比超过40%；同时在海外通过Amazon等线上平台与Target、MediaMarkt等国际主流零售渠道建立深度合作。

在2026年亚马逊Prime Day期间，石头科技一举拿下德、英、美、加等七国扫地机市占率第一，欧洲市场整体市占率达45%。这种从单一产品破局到全场景生态布局、再到深耕全球本土经营的能力，正是中国企业“能力出海”的鲜活样本。

于是，一条新的循环逐渐形成：市场发现需求，AI帮助分析需求，产品快速响应需求，营销快速验证需求，再把市场反馈带回产品。

这条循环的意义，在于中国企业过去积累的制造速度开始与AI结合。速度的价值不再只体现为“更快生产一批货”，也开始体现为“更快理解一个市场”。

这对于中国企业出海尤其重要，全球市场从来不是一个统一市场。德国、法国、意大利的消费者拥有不同的消费文化，美国、日本、东南亚也有各自的商业环境。

这也是我在欧洲做现场观察时最明显的感受之一：全球市场看起来越来越近，但每一个市场的具体需求依然不同。

企业如果仍然用一套产品、一套内容、一套营销方法面对所有市场，很难形成长期竞争力。AI可以降低这种复杂性的处理成本，但最终决定企业能否留下来的，仍然是产品、品牌和本地经营能力。

所以，今天重新观察中国企业出海，给我的最深感受是，全球化正在进入一个新的阶段。早期阶段，企业需要解决产品能不能卖出去；再往后，需要解决品牌能不能被消费者记住。但到了今天，企业需要同时处理技术、产品、品牌、营销、渠道和用户经营。

中国企业全球化的竞争单位，正在从一件商品变成一套能力组合，IFA只是把这种变化集中展示在了一个展馆里。展台上的机器人、AI家电、智能穿戴和各种新硬件，看起来属于完全不同的产品类别。

但从产业链角度来看，它们共享着一些相似的底层变化：AI进入产品，软件和硬件融合，机器获得感知和决策能力，产品与用户之间的交互方式发生变化。与此同时，企业也在使用AI重新理解市场。从广告内容到用户洞察，从素材生产到投放优化，AI正在进入全球营销的日常工作。当把这两条线放在一起看，产品智能与市场智能其实正在形成新的连接。

之前，企业把产品生产出来，再寻找海外市场，但是现在，市场需求、产品研发和营销反馈之间的距离正在缩短。AI真正改变全球化的地方，在于它正在压缩企业理解市场、开发产品和获得反馈之间的时间。