在上周舉行的 2026 年國際消費電子展 (CES 2026) 上，一條貫穿全場的脈絡迅速顯現：人們所見、所觸、所體驗的大多數技術與產品，均已構建在 Arm 技術之上。基于 Arm 技術的平臺正在為各類產品和技術演示提供核心算力支撐 —— 從在復雜環境中自主行駛的智能汽車，到能夠與人類自然交互的機器人，再到融合數字世界與現實空間的沉浸式擴展現實 (XR) 設備。

這些創新標志著人工智能 (AI) 發展迎來更廣泛的拐點：AI 正日益成熟，正從現實世界的感知，邁向真實場景的行動落地。正如 NVIDIA 創始人兼首席執行官黃仁勛在 CES 2026 主題演講中所言：“物理 AI 的 ChatGPT 時刻已然到來。”而這一切，正發生在 Arm 平臺之上。

為真實世界而生：

邊緣優先的設計理念與成熟的軟件生態

當 AI 應用到物理世界，它必須在真實場景的約束下運行。這一階段的核心特征，在于系統能夠實現即時響應、高效運行，并在物理世界中穩定可靠地運行。這一轉型對計算平臺提出了全新要求：既要具備可預測的低時延性能、極致的功耗與散熱效率，還要具備支持持續性的本地推理能力。與此同時，安全性與可靠性不再是部署后的附加選項，而必須作為系統設計的底層基石。

這正是“邊緣優先”計算平臺的核心價值所在，而 Arm 已占據獨特優勢地位。Arm 不僅提供業界領先的能效表現，還擁有全球規模最大的開發者生態，成為構建和規模化部署物理 AI 與邊緣 AI 系統的理想平臺。NVIDIA、高通等合作伙伴已基于 Arm 架構打造其核心技術長達數十年，覆蓋操作系統、中間件、AI 框架及開發工具等。這種成熟度讓創新迭代更快速、普及范圍更廣泛、部署過程更安全，助力 AI 從數字智能穩步邁向真實世界的物理智能。

下一個前沿：能夠“行動”的 AI

CES 2026 期間，NVIDIA 系統性闡述了其機器人領域的整體愿景，并通過多項現場演示，展示了由全新物理 AI 技術棧驅動的機器人。NVIDIA 發布了開放的機器人基礎模型、仿真工具以及邊緣硬件平臺 —— 其中包括基于 Arm Neoverse 打造的 Jetson Thor，旨在助力具備推理、規劃與環境自適應能力的 AI 技術加速落地。波士頓動力、卡特彼勒、LG 電子以及 NEURA Robotics 等合作伙伴，也在展會現場展示了基于 NVIDIA 全套物理 AI 技術棧訓練的機器人產品。這一技術棧依托 Arm 計算平臺，并深度融合了覆蓋汽車、自動駕駛與機器人領域的成熟軟件生態。

與此同時，高通正在進一步拓展其機器人產品布局，推出了全新的高通躍龍 IQ10 機器人處理器，面向工業機器人、自主移動機器 (AMR) 以及人形機器人等高階應用場景。高通的機器人解決方案同樣基于 Arm 計算平臺打造，在邊緣側實現兼顧高能效與高性能的物理 AI 能力。

這些機器人領域的重要發布并非憑空問世，而是植根于汽車領域長期的技術積淀 —— Arm 正是這一行業數十年來的核心推動者。與機器人系統同理，汽車中的 AI 已經能夠感知環境、進行瞬時決策，并在物理世界中安全執行操作。隨著機器人技術的不斷演進，其復雜度、安全要求與系統架構將日益接近現代汽車。許多正在塑造未來汽車產業的企業（如 Rivian），也將成為未來機器人的設計者。鑒于整個汽車行業已全面依托 Arm 架構構建技術體系，從汽車到機器人的技術遷移，自然水到渠成。

在 CES 2026 的汽車技術展區，NVIDIA 在全新一代梅賽德斯-奔馳 CLA 車型上首次展示了其 DRIVE AV 軟件。該自動駕駛技術棧的車載計算單元及 NVIDIA DRIVE Hyperion 平臺，由基于 Arm Neoverse 打造的 NVIDIA DRIVE AGX Thor提供算力支持。與此同時，高通驍龍數字底盤持續拓展其應用版圖，已被多家全球汽車制造商采用，用以支撐其向AI 定義汽車的轉型。這些平臺的共同基礎，在于 Arm 在計算能效方面的領先優勢，以及覆蓋車載信息娛樂系統、先進駕駛輔助系統 (ADAS) 和車載 AI 的一致性軟件生態。

從邊緣側到云端的智能擴展

除機器人與汽車領域之外，基于 Arm 架構的平臺在云端與邊緣側持續展現強勁增長勢頭。

NVIDIA 全新發布的 Vera Rubin AI 平臺包含六款全新芯片，其中兩款 —— Vera 與 Bluefield-4 —— 均基于 Arm 架構打造。Bluefield-4 作為一款 DPU，搭載基于 Arm Neoverse V2 的 Grace CPU，算力較前代提升高達六倍，不僅重新定義了 DPU 在機架級推理中的角色，更催生了全新優化方案，例如專為 AI 推理設計的存儲解決方案。

在開發者層面，NVIDIA 正通過強大的本地 AI 系統持續拓展技術邊界。開發者可在桌面級本地系統上使用最新的開放式與前沿 AI 模型，從 DGX Spark 上的千億參數模型，到 DGX Station 上的萬億參數模型均能支持。這兩大平臺均基于 Arm 架構的 Grace Blackwell 打造，提供千萬億次級 (petaflop-class) 算力，支持從桌面到數據中心的無縫開發，實現全場景高效協同。

在個人計算領域，Windows on Arm 的 AI PC 產品線正在向主流市場加速拓展，使 OEM 廠商能夠將解決方案規模化應用于大眾市場，既延長續航時長，又持續并縮小與傳統 x86 系統的性能差距。

Arm：

驅動 CES 2026 的核心計算基石

是什么串聯起 NVIDIA、高通以及全球創新者生態？答案正是 Arm 兼具可擴展性與高能效的架構。

CES 2026 已充分印證，Arm 計算平臺正全面賦能數據中心、機器人、汽車及海量邊緣設備，具體包括：

NVIDIA 的加速計算平臺，覆蓋從云端到邊緣側全場景；

高通的移動設備、AI PC、XR/可穿戴設備及汽車系統；

Nuro 的無人駕駛車隊與優步 (Uber) 的云端基礎設施。

一個典型案例是 Nuro、Lucid 和優步的三方合作。Nuro 最新的無人駕駛平臺基于 Arm Neoverse 平臺打造，為 Lucid Gravity 的自動駕駛 SUV 帶來高效實時的邊緣 AI 計算。這些車輛搭載 NVIDIA DRIVE Thor 及其集成的 Arm Neoverse V3AE，能夠提供 L4 級自動駕駛能力及其所需的安全關鍵型可靠性。同時，Uber 正通過基于 Arm 架構的 Ampere 服務器規模化部署，在降低能耗的同時提升云端密度。這一案例充分體現了 Arm 從云端到汽車領域的核心作用。

為什么生態系統規模至關重要

CES 2026 傳遞出一個明確信號：AI 正在深度融入人們周遭的世界。要讓物理 AI 與邊緣 AI 時代成為現實，并非依靠單一芯片或產品的發布就能達成，而是需要全棧生態的規模化協同。這意味著：

跨設備的軟件可移植性；

開發者的熟悉度與生產力；

穩定平臺支撐的長產品生命周期；

跨行業的標準化創新能力。

Arm 提供了實現這一切的通用計算基礎 —— 安全可靠、可擴展且高效優化，成為 CES 2026 展會無處不在的身影，以及驅動物理 AI 場景落地的核心推手。