全球計算技術的格局正在發生深刻變革 —— 計算模式正從集中式云架構，向覆蓋各類設備、終端及系統的分布式智能架構演進。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，實現云端、物理終端及邊緣人工智能 (AI) 環境的無縫互聯。基于這一趨勢，Arm 發布了 20 項技術預測，這些技術將引領今年的創新浪潮。此前我們已經介紹了芯片創新和AI 領域的關鍵趨勢，本期我們將同大家一起關注技術市場與設備方面有哪些重點趨勢！

2026 及未來行業技術發展趨勢

芯片創新

AI 無處不在

市場與設備

針對技術市場與設備，我們列舉了八大關鍵趨勢，包括混合云技術走向成熟，開啟多云智能新階段；從芯片到工廠車間，AI 重塑汽車行業格局；端側 AI 成標配，智能手機更智能；邊緣設備的算力邊界逐漸消融；AI 個人智能網絡，實現全設備互聯；AR 與 VR 可穿戴設備加速滲透企業應用場景；智能決策基礎設施，重塑物聯網發展格局；以及可穿戴醫療保健設備邁向臨床級。

混合云技術走向成熟，開啟多云智能新階段

2026 年，企業的云策略將不再局限于部署多云架構，而是邁向更成熟的智能化混合云計算階段。這一階段將具備以下特征：

工作負載調度自主化：系統能夠動態選擇最高效或最安全的執行環境；

互操作標準化：數據與 AI 模型可在不同平臺之間無縫遷移；

調度策略能效化：“每瓦性能”成為部署決策的首要驅動指標；

分布式 AI 協同：訓練、微調與推理任務可在異構基礎設施中的最優節點完成執行。

這需要依托開放標準與高能效計算平臺的協同支撐，讓 AI 模型、數據管線及應用程序，能夠在多云平臺、數據中心與邊緣環境中無縫運行。

從芯片到工廠車間，AI 重塑汽車行業格局

隨著 AI 增強型汽車功能成為行業標配，AI 技術將深度滲透汽車供應鏈的各個環節 —— 從車載芯片到工廠的工業機器人均有覆蓋。AI 定義汽車將搭載先進的車載 AI 系統，賦能環境感知、行為預測、駕駛輔助及更高階的自動駕駛功能，尤其將推動先進駕駛輔助系統 (ADAS) 和車載信息娛樂系統 (IVI) 的升級，而芯片技術也將圍繞這些需求完成重構。與此同時，汽車制造業將迎來變革：工業機器人、數字孿生與互聯系統的應用，正推動工廠向更智能、更自動化的方向轉型。

端側 AI 成標配，智能手機更智能

2026 年的智能手機將繼續深度依賴 AI 功能，包括相機圖像識別、實時翻譯、智能助手等功能，這些均將完全實現端側處理。智能手機將進化為集數字助手、相機與個人管家于一體的多功能設備。

Arm 2026 年的 Mali GPU 將新增專用神經加速器，其搭載的Arm 神經技術標志著移動端側圖形和 AI 能力的重大飛躍。到 2026 年底，最新旗艦智能手機將搭載神經 GPU 流水線，支持更高幀率的 4K 游戲、實時視覺計算及更智能的端側 AI 助手等功能，且所有功能均無需依賴云端連接即可運行。

邊緣設備的算力邊界

逐漸消融

PC、移動設備、物聯網與邊緣 AI 之間長期存在的壁壘將逐漸消融，進而邁向一個打破設備邊界的端側智能新時代。用戶與開發者將不再局限于產品類別的劃分，而是越來越多地基于一套統一的計算協同架構實現交互，讓用戶體驗、性能表現與 AI 能力，能夠在不同形態的邊緣設備間無縫流轉。推動這一變革的核心動力，是跨操作系統兼容性與應用可移植性的技術突破。隨著操作系統逐步共享底層框架、運行時環境與開發者工具，軟件將實現“一次開發，全域部署”，覆蓋 PC、智能手機、邊緣 AI 設備及物聯網設備等各類設備。

AI 個人智能網絡，

實現全設備互聯

AI 體驗將突破單一設備的限制，形成一套連貫的“個人智能網絡”，讓智能隨用戶的數字生活無縫流轉。無論是手機、可穿戴設備、PC 和汽車，還是恒溫器、音箱和安防系統等智能家居設備，所有邊緣設備都將原生支持 AI 工作負載運行，能夠實時共享情境信息與學習成果，預判用戶在不同屏幕與傳感器場景下的需求，并提供無縫且高度個性化的體驗。隨著小型 AI 模型與異構計算的日臻成熟，家庭中的日常互聯設備都將融入這一智能生態。從本質上講，個人設備將演變為一個具備集體感知與自適應能力的智能框架，能夠深度理解用戶需求，并從用戶在不同場景下的交互行為中持續學習、迭代優化。

AR 與 VR 可穿戴設備加速滲透企業應用場景

頭顯和智能眼鏡等增強現實 (AR) 與虛擬現實 (VR) 可穿戴設備，將在物流、運維、醫療和零售等更廣泛的工作場景中落地應用。這一趨勢主要得益于輕量化設計和電池續航能力的進步，讓解放雙手的計算模式在更多場景中具備實用性。這些向企業的部署實踐，將充分證明場景化可穿戴設備的核心價值：通過提供貼合業務場景的實時信息，助力企業有效提升生產效率與操作安全性。隨著外形尺寸不斷縮小、AI 能力不斷增強、連接體驗愈發流暢，AR 與 VR 可穿戴計算設備將從“嘗鮮品”變為“必需品”，成為推動職場向更智能、更具輔助價值的未來演進的關鍵一步。

智能決策基礎設施，重塑物聯網發展格局

物聯網 (IoT) 將進化為“智能物聯網”。邊緣物聯網設備將突破單純的數據收集與傳感功能，轉而具備“智能決策”能力 —— 能夠自主完成數據解讀、趨勢預測與行動執行。這一變革將物聯網重新定義為具備上下文感知決策能力的動態基礎設施，依托本地化、低功耗的計算能力，在極少人工干預的情況下輸出實時洞察，推動物聯網進入自主化、高能效創新的新階段。

可穿戴醫療保健設備邁向臨床級

下一代可穿戴醫療保健設備將從健身伴侶升級為醫用級診斷工具。這些可穿戴設備將搭載 AI 模型，能夠在本地實時分析心率變異性、呼吸模式等生物特征數據。

遠程患者監護 (RPM) 就是這場變革的一個例子：由臨床級互聯傳感器構成且日益壯大的生態系統，將幫助實現患者的持續監護、疾病的早期篩查，以及個性化治療方案的制定。

從云端、邊緣側到物理 AI 領域，Arm 針對 2026 年的所有技術展望均圍繞一個共同主題展開：實現全場景的高效每瓦智能 (intelligence-per-watt) —— 單位能耗下能夠輸出的有效 AI 算力。隨著全球邁入全新的計算時代，Arm 作為核心計算平臺，賦能下一代高效、智能、可擴展且安全的技術創新，其核心地位愈發凸顯。Arm 愿與產業一道，共創未來技術新突破！