เทรนด์ AI ในงาน CES 2026 : จาก "คำมั่นสัญญา" สู่ "การใช้งานจริง" (The Execution Phase)

เทรนด์ที่ 1: "Agentic AI" ก้าวข้าม Chatbot สู่โครงสร้างพื้นฐานที่มองไม่เห็นAI ในงาน CES 2026 ได้ยกระดับจาก "ผู้ช่วยตอบคำถาม" ไปเป็น "Autonomous Agents" ที่ตัดสินใจและลงมือทำ (Taking Action) แทนผู้ใช้ได้อย่างอิสระภายใต้แนวคิด Invisible Infrastructure

• Lenovo Motorola Qira: นวัตกรรมที่เป็นหัวใจของ Ambient Intelligence โดย Qira ไม่ใช่แค่ Chatbot แต่เป็นเอเจนต์ที่ฝังตัวอยู่ข้ามอุปกรณ์ (Phones, PCs, Wearables) อย่างไร้รอยต่อ มันเข้าใจบริบท (Context-aware) และสามารถจัดการงานที่ซับซ้อนข้ามแอปพลิเคชันได้โดยเน้นความปลอดภัยของข้อมูล

• Project Luci (จาก Memories.ai): คือตัวอย่างของ "Screenless AI" ในรูปแบบเข็มกลัดอัจฉริยะที่บันทึกและดัชนีข้อมูลภาพ/เสียงในชีวิตประจำวัน ช่วยให้ AI กลายเป็นหน่วยความจำสำรองที่ทำงานอยู่เบื้องหลังตลอดเวลา

• Software-defined Strategy: AI ในปีนี้กลายเป็น "ระบบปฏิบัติการ" ของทั้งยานยนต์และโรงงานอัจฉริยะ โดยเปลี่ยนบทบาทจากผู้ช่วยมาเป็น Intelligent Partner ที่เข้าใจอารมณ์และบริบทของผู้ใช้อย่างลึกซึ้ง

เทรนด์ที่ 2: "Physical AI" เมื่อหุ่นยนต์ก้าวออกจากแล็บสู่พื้นที่การทำงานจริงเรากำลังเห็นการเติบโตของหุ่นยนต์ที่ใช้งานได้จริง (Domestic & Industrial Robot Uprising) โดยมี Physical AI เป็นสมองกลสำคัญ

• Roborock Saros Rover: คือ Game Changer ในวงการหุ่นยนต์ดูดฝุ่น ด้วยนวัตกรรม "ขาติดล้อ" (Wheel-legs) ที่ทำงานร่วมกับระบบ AI Fusion และ 3D Spatial Data ในการตัดสินใจเคลื่อนไหว ทำให้มันสามารถก้าวข้ามสิ่งกีดขวางและขึ้นบันได (Stair-climbing) ได้อย่างอิสระ แก้ Pain Point เดิมที่หุ่นยนต์ทำได้เพียงพื้นราบ

• LG CLOiD: หุ่นยนต์ฮิวแมนนอยด์ภายใต้แนวคิด "Zero Labor Home" ที่มีแขนกลยืดหยุ่นสูง สามารถทำงานที่ต้องใช้ความละเอียดอ่อน เช่น การหยิบอาหารออกจากเตาอบหรือพับผ้า โดยเน้นการเชื่อมต่อกับระบบ AI Home Hub

• Aeon Hexagon Humanoid: หุ่นยนต์อุตสาหกรรมที่คว้ารางวัล Best of Innovation โดยเน้นความปลอดภัยในการทำงานร่วมกับมนุษย์ (Safe Human Collaboration) โดยไม่ต้องมีกรงกั้น ลดช่องว่างระหว่างหุ่นยนต์และพนักงานในสายการผลิต

เทรนด์ที่ 3: "Edge AI & Local Processing" ความเป็นส่วนตัวและ Sovereign AIเพื่อตอบรับกับกลยุทธ์ Sovereign AI (AI ที่อธิปไตยทางข้อมูลเป็นขององค์กร/บุคคล) ฮาร์ดแวร์ในปีนี้จึงเน้นการประมวลผลแบบ Local เพื่อลด Latency และเพิ่ม Privacy ในระดับ Enterprise Data Layer

• ชิปสถาปัตยกรรมใหม่:

• NVIDIA Vera Rubin: แพลตฟอร์มใหม่ที่ลดต้นทุนการประมวลผล Inference ลงถึง 10 เท่า เพื่อเร่งการใช้งาน AI ในวงกว้าง

• AMD MI455/MI440X: ชิปสำหรับ Enterprise ที่เน้นพลังการประมวลผล AI ระดับสูงในองค์กร โดยมีชิปฝั่ง Consumer อย่าง Ryzen AI 9HX 475 ที่ให้พลัง NPU สูงถึง 60 TOPS

• Intel Core Ultra Series 3 (Panther Lake): ผลิตด้วยกระบวนการล้ำสมัย 18A (2nm) ให้ประสิทธิภาพการประมวลผลสูงขึ้นถึง 50% (50% more processing performance) ซึ่งเป็นหัวใจหลักของ AI PC ยุคถัดไป

เจาะลึกนวัตกรรมเปลี่ยนเกม (Product Spotlights)

• Samsung Galaxy Z TriFold: มือถือสามพับที่เมื่อกางออกจะได้หน้าจอขนาด 10 นิ้ว พร้อมกล้อง 200MP ออกแบบมาเพื่อประสิทธิภาพการทำงาน (Productivity) ระดับแท็บเล็ตในขนาดพกพา

• Sony Honda Mobility AFEELA: ยานยนต์ไฟฟ้าที่เป็น Creative Entertainment Space ประมวลผลด้วย NVIDIA DRIVE Thor พร้อมผสานระบบ Vision-Language Model (VLM) ใน ADAS เพื่อการขับขี่อัตโนมัติที่เข้าใจสถานการณ์จริง

• Project Maxwell (Motorola): อุปกรณ์สวมใส่รูปแบบสร้อยคออัจฉริยะ (Screenless Wearable) ที่ใช้กล้องและ AI Qira ในการรับคำสั่งผ่านการ "ชี้" และ "พูด" เพื่อสั่งการแอปพลิเคชันบนมือถือโดยไม่ต้องหยิบเครื่อง

• Peri (Best Wellness Tech): อุปกรณ์สวมใส่ขนาดเล็กที่ติดตามอาการ Perimenopause โดยใช้เซ็นเซอร์ติดตามสัญญาณชีวภาพและ AI วิเคราะห์อาการร้อนวูบวาบและความกังวล เพื่อการดูแลสุขภาพเชิงรุก

บทวิเคราะห์กลยุทธ์: ก้าวต่อไปในสมรภูมิเทคโนโลยีโลกจากการวิเคราะห์ผ่านกรอบ Automobility 1.0–2.0–3.0 ผมเห็นภาพการแข่งขันที่ชัดเจนระหว่าง "ตะวันตก" และ "จีน":

• จีน (China): กำลังข้ามผ่านช่วง Automobility 2.0 ไปสู่ 3.0 (Autonomous & AI-Native) อย่างรวดเร็วด้วยกลยุทธ์ Ecosystem-level Execution ที่ผสานรวมซอฟต์แวร์และฮาร์ดแวร์เข้าด้วยกันในระดับโครงสร้างพื้นฐาน

• ตะวันตก (West): แม้จะเป็นผู้นำด้าน Foundational Research แต่ยังต้องเผชิญกับ Legacy Friction หรือความหนืดในการเปลี่ยนผ่านระบบเดิม (Execution Gap) ซึ่งเป็นโจทย์ใหญ่ที่ต้องเร่งแก้ไขคำแนะนำสำหรับผู้บริหารและนักลงทุน: ปี 2026 คือจุดสิ้นสุดของยุค "ลองผิดลองถูก" (Experimentation) ถึงเวลาที่ต้องเปลี่ยนจากการติดตามนวัตกรรมเพื่อแรงบันดาลใจ (Inspiration) ไปสู่การวางกลยุทธ์เพื่อผลลัพธ์ที่จับต้องได้จริง (ROI-driven deployment) ใครที่สามารถบูรณาการ AI เข้ากับระบบปฏิบัติการหลักขององค์กรได้เร็วที่สุด คือผู้ที่จะครองความได้เปรียบในการแข่งขันในทศวรรษหน้า