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(jìn)。2026 年是智能計算新紀(jì)元。計算將具備更高的模塊化特性和能效表現(xiàn)，實(shí)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)?；谶@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(shí)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(dǎo)時代；小語言模型 (SLM) 更強(qiáng)大，企業(yè)應(yīng)用門檻不斷降低；以及物理 AI 規(guī)?；涞兀?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(yùn)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(shí)現(xiàn)更快速的響應(yīng)與決策。2026 年，邊緣 AI 將加速演進(jìn)：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(shí)時推理、動態(tài)適配能力，同時可承載更復(fù)雜模型的運(yùn)行。屆時，本地推理與端側(cè)學(xué)習(xí)將成為標(biāo)準(zhǔn)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(yùn)行能力的計算節(jié)點(diǎn)。

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(dān)大規(guī)模模型訓(xùn)練與優(yōu)化任務(wù)；邊緣側(cè)在數(shù)據(jù)源頭附近實(shí)現(xiàn)低延遲感知與短周期決策；機(jī)器人、汽車及工業(yè)設(shè)備等物理系統(tǒng)，則在真實(shí)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(jī)器人、自主機(jī)器到分子發(fā)現(xiàn)引擎等領(lǐng)域。視頻生成、擴(kuò)散-Transformer 混合模型以及高保真模擬的進(jìn)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(zhǔn)地反映真實(shí)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(tuán)隊在系統(tǒng)部署前完成物理 AI 系統(tǒng)的訓(xùn)練、壓力測試與迭代優(yōu)化，從而降低研發(fā)風(fēng)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(jìn)一步進(jìn)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(jī)器人、汽車及物流領(lǐng)域得到更廣泛的應(yīng)用，消費(fèi)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(bǔ)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(jìn)，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(diǎn)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(qiáng)顯示到主動安全防護(hù)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(zhǔn)度與個性化程度定制專屬體驗。由于 AI 在端側(cè)運(yùn)行，該技術(shù)也能更好地滿足用戶對隱私保護(hù)、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(dǎo)時代

盡管大語言模型 (LLM) 在云端訓(xùn)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(yùn)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(hù)模型均有覆蓋。這一趨勢將為中小企業(yè)帶來全新機(jī)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(qiáng)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(dāng)下復(fù)雜的推理模型正在實(shí)現(xiàn)數(shù)量級的規(guī)?？s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(shí)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(xùn)練技術(shù)的規(guī)?；瘧?yīng)用，為這一變革提供了堅實(shí)支撐，正逐步成為行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。事實(shí)上，訓(xùn)練能效有望成為衡量 AI 模型的核心指標(biāo)，“每焦耳推理能力”這類量化指標(biāo)，已開始出現(xiàn)在產(chǎn)品手冊與學(xué)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(jī)器人。在多模態(tài)模型、更高效訓(xùn)練與推理管線的技術(shù)突破推動下，物理 AI 系統(tǒng)將實(shí)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(yùn)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(fēng)險的環(huán)境中穩(wěn)定可靠運(yùn)行。此外，面向汽車與機(jī)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(fù)用與適配，應(yīng)用于人形機(jī)器人或工業(yè)機(jī)器人領(lǐng)域。這將進(jìn)一步提升規(guī)模經(jīng)濟(jì)效益，加速物理 AI 系統(tǒng)的研發(fā)與落地進(jìn)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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