全球計算技術(shù)的格局正在發(fā)生深刻變革 —— 計算模式正從集中式云架構(gòu)，向覆蓋各類設(shè)備、終端及系統(tǒng)的分布式智能架構(gòu)演進。2026 年是智能計算新紀元。計算將具備更高的模塊化特性和能效表現(xiàn)，實現(xiàn)云端、物理終端及邊緣人工智能 (AI) 環(huán)境的無縫互聯(lián)。基于這一趨勢，Arm 發(fā)布了 20 項技術(shù)預(yù)測，這些技術(shù)將引領(lǐng)今年的創(chuàng)新浪潮。上周我們已經(jīng)針對芯片創(chuàng)新，為大家介紹了四大關(guān)鍵趨勢，本期我們將著眼 AI 領(lǐng)域，了解 AI 技術(shù)將如何覆蓋云端、物理終端與邊緣側(cè)，實現(xiàn)無處不在！

2026 及未來行業(yè)技術(shù)發(fā)展趨勢

芯片創(chuàng)新

AI 無處不在

市場與設(shè)備

針對 AI 領(lǐng)域，我們列舉了八大關(guān)鍵趨勢，包括分布式 AI 計算將更多智能延伸至邊緣側(cè)；云端、邊緣側(cè)與物理 AI 加速融合；世界模型將重塑物理 AI 開發(fā)；智能體與自主 AI 在物理及邊緣環(huán)境持續(xù)崛起；情境感知 AI 將賦能下一代用戶體驗；專用模型百花齊放，告別單一大型模型主導時代；小語言模型 (SLM) 更強大，企業(yè)應(yīng)用門檻不斷降低；以及物理 AI 規(guī)模化落地，驅(qū)動全行業(yè)生產(chǎn)力躍升。

分布式 AI 計算將更多智能延伸至邊緣側(cè)

盡管云端仍將是大模型運行的核心陣地，但 AI 推理任務(wù)將持續(xù)從云端向終端設(shè)備遷移，從而實現(xiàn)更快速的響應(yīng)與決策。2026 年，邊緣 AI 將加速演進：憑借算法優(yōu)化、模型量化和專用芯片的加持，它將從基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)分析能力，升級為邊緣設(shè)備與系統(tǒng)的實時推理、動態(tài)適配能力，同時可承載更復雜模型的運行。屆時，本地推理與端側(cè)學習將成為標準配置，在降低延遲、節(jié)約成本、減少云端依賴的同時，也將邊緣設(shè)備與系統(tǒng)重塑為具備自主運行能力的計算節(jié)點。

云端、邊緣側(cè)與物理 AI 加速融合

2026 年，圍繞“云端與邊緣孰優(yōu)”的長期爭論將逐漸平息，AI 系統(tǒng)將加速形成以協(xié)同智能為核心的一體化協(xié)作體系。企業(yè)不再把云端、邊緣側(cè)與物理終端割裂看待，而是根據(jù)各技術(shù)層級的優(yōu)勢來設(shè)計 AI 任務(wù)和工作分配方案。例如，云端承擔大規(guī)模模型訓練與優(yōu)化任務(wù)；邊緣側(cè)在數(shù)據(jù)源頭附近實現(xiàn)低延遲感知與短周期決策；機器人、汽車及工業(yè)設(shè)備等物理系統(tǒng)，則在真實環(huán)境中完成決策的落地執(zhí)行。這種新興的分布式 AI 模式，將為大規(guī)模部署高可靠性、高能效的物理 AI 系統(tǒng)提供有力支撐。

世界模型將重塑物理 AI 開發(fā)

世界模型將成為構(gòu)建和驗證物理 AI 系統(tǒng)的關(guān)鍵基礎(chǔ)工具，應(yīng)用范圍涵蓋機器人、自主機器到分子發(fā)現(xiàn)引擎等領(lǐng)域。視頻生成、擴散-Transformer 混合模型以及高保真模擬的進步，將使開發(fā)者和工程師能夠構(gòu)建豐富的虛擬環(huán)境，并精準地反映真實世界的物理規(guī)律。這些沙盒化的“AI 仿真測試平臺”可支持團隊在系統(tǒng)部署前完成物理 AI 系統(tǒng)的訓練、壓力測試與迭代優(yōu)化，從而降低研發(fā)風險并顯著縮短開發(fā)周期。對于制造業(yè)、物流、自動駕駛及藥物研發(fā)等領(lǐng)域而言，基于世界模型的仿真技術(shù)或?qū)⒊蔀槠髽I(yè)的核心競爭剛需，并成為推動下一波物理 AI 技術(shù)突破的重要催化劑。

智能體與自主 AI在物理及邊緣環(huán)境持續(xù)崛起

AI 將從輔助工具進一步進化為自主智能體，系統(tǒng)能夠在有限的人工干預(yù)下感知、推理和行動。多智能體編排技術(shù)將在機器人、汽車及物流領(lǐng)域得到更廣泛的應(yīng)用，消費電子設(shè)備也將原生集成智能體 AI 功能。以汽車供應(yīng)鏈為例，相關(guān)系統(tǒng)將從單純的工具升級為智能體 —— 物流優(yōu)化系統(tǒng)可持續(xù)監(jiān)控物流流向，主動完成補貨、路徑調(diào)整或向管理人員發(fā)出預(yù)警，而不是被動等待指令。與此同時，工廠自動化領(lǐng)域或?qū)⑾颉氨O(jiān)督式 AI”演進，這類系統(tǒng)可自主監(jiān)控生產(chǎn)流程、檢測異常工況、預(yù)測產(chǎn)能瓶頸，并自主啟動糾偏措施。

情境感知 AI將賦能下一代用戶體驗

盡管邊緣生成式 AI 在文本、圖像、視頻及音頻等領(lǐng)域的應(yīng)用將持續(xù)拓展，但端側(cè) AI 的真正突破點在于情境感知能力。它能讓終端設(shè)備理解并解讀所處環(huán)境、用戶意圖及本地數(shù)據(jù)，解鎖全新的用戶體驗維度，覆蓋從增強顯示到主動安全防護等多個場景。此外，情境感知 AI 系統(tǒng)不再局限于響應(yīng)指令，而是能夠預(yù)判用戶需求，以前所未有的精準度與個性化程度定制專屬體驗。由于 AI 在端側(cè)運行，該技術(shù)也能更好地滿足用戶對隱私保護、低延遲及高能效的需求。

專用模型百花齊放，告別單一大型模型主導時代

盡管大語言模型 (LLM) 在云端訓練與推理場景中仍將占據(jù)重要地位，但“單一巨型模型”的時代將逐步落幕，取而代之的是眾多輕量化的專用模型。這些專用模型針對特定領(lǐng)域深度優(yōu)化，適配邊緣側(cè)運行需求，目前已在多個垂直行業(yè)落地應(yīng)用，從制造業(yè)的缺陷檢測與質(zhì)量檢驗，到醫(yī)療保健領(lǐng)域的診斷輔助與患者監(jiān)護模型均有覆蓋。這一趨勢將為中小企業(yè)帶來全新機遇：它們無需搭建專屬的“大型 AI”堆棧，只需依托易于獲取的特定領(lǐng)域小型模型，專注探索模型在特定場景下的部署策略即可。

小語言模型更強大，行業(yè)應(yīng)用門檻不斷降低

得益于模型壓縮、蒸餾及架構(gòu)設(shè)計的技術(shù)突破，當下復雜的推理模型正在實現(xiàn)數(shù)量級的規(guī)模縮減，轉(zhuǎn)化為小語言模型，同時不會犧牲計算能力。這些輕量化模型在大幅降低參數(shù)規(guī)模的同時，可實現(xiàn)接近前沿水平的推理性能，不僅更易于在邊緣側(cè)部署、微調(diào)成本更低，還能高效適配功率受限的應(yīng)用環(huán)境。與此同時，模型蒸餾、量化等超高能效的 AI 模型訓練技術(shù)的規(guī)模化應(yīng)用，為這一變革提供了堅實支撐，正逐步成為行業(yè)標準。事實上，訓練能效有望成為衡量 AI 模型的核心指標，“每焦耳推理能力”這類量化指標，已開始出現(xiàn)在產(chǎn)品手冊與學術(shù)研究論文中。

物理 AI 規(guī)模化落地，驅(qū)動全行業(yè)生產(chǎn)力躍升

下一個價值數(shù)萬億美元的 AI 平臺將屬于物理智能領(lǐng)域 —— 智能能力將被植入新一代自主設(shè)備與機器人。在多模態(tài)模型、更高效訓練與推理管線的技術(shù)突破推動下，物理 AI 系統(tǒng)將實現(xiàn)規(guī)模化部署，催生全新品類的自主設(shè)備。這些設(shè)備將幫助重塑醫(yī)療健康、制造、交通運輸、采礦等多個行業(yè)，不僅能顯著提升生產(chǎn)效率，還可在對人類存在安全風險的環(huán)境中穩(wěn)定可靠運行。此外，面向汽車與機器人自動化場景的通用計算平臺將逐步涌現(xiàn)，車載芯片有望通過技術(shù)復用與適配，應(yīng)用于人形機器人或工業(yè)機器人領(lǐng)域。這將進一步提升規(guī)模經(jīng)濟效益，加速物理 AI 系統(tǒng)的研發(fā)與落地進程。

下期我們將為你帶來技術(shù)市場與設(shè)備方面的預(yù)測，請持續(xù)關(guān)注！

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