ARM观点：2026年二十大技术趋势预测

当前，世界与计算的关系正发生转变，从集中式的云端延伸至包含各类设备、界面和系统的分布式智能领域。2026年，全球将开启智能计算的全新纪元。计算将更具模块化、高能效特点，且能在云端、物理及边缘AI环境中实现无缝对接。

随着世界进入智能计算新时代，基于对未来技术的深度洞察与广泛预判，ARM针对2026年作出主要预测，提出三个方面共20项技术趋势。

AI在云端、物理世界以及边缘计算领域无处不在

1.分布式AI计算会将更多智能推向边缘

尽管云端对于大规模模型训练依旧至关重要，但AI推理处理将持续从云端迁移至设备端，以实现更快速地响应和决策。2026年，边缘AI将加速从基本分析向边缘设备和系统的实时推理与自适应演进，并借助算法进步、模型量化以及专用芯片的集成来运行更复杂的模型。届时，局部推理和本地学习将成为标准，从而降低延迟、成本和对云端的依赖，同时将边缘设备和系统重新定义为自给自足的计算节点。

2.云端、边缘计算与物理AI开始融合
2026年，随着AI系统加速转向以协同智能为核心，云端与边缘之间的长期争论将逐步平息。企业不再把云端、边缘和物理AI视作相互独立的领域，而是着手针对最适配的层级来设计AI任务和工作负载。例如，云端可提供大规模训练与模型优化，边缘能提供低延迟感知以及贴近数据的短循环决策，而物理系统（机器人、车辆和机器）则在现实环境中执行这些决策。这种新兴的分布式AI模式将助力大规模部署可靠且高效的物理AI系统。

3.世界模型推动物理AI发展

世界模型将成为构建与验证物理AI系统的基础工具。视频生成、扩散变换器混合模型以及高保真仿真技术的进展，将使开发者和工程师得以构建精准反映现实世界物理特性的丰富虚拟环境。这些经过沙盒化处理的“AI测试平台”，可让团队在部署物理AI系统之前，对其开展训练、压力测试和迭代优化，进而降低风险并加速开发周期。对于制造业、物流、自动驾驶和药物研发等领域，由世界模型驱动的仿真或许会成为竞争的必备条件，并且成为下一波物理AI突破的催化剂。

4.物理与边缘环境中智能体和自主AI的持续崛起
AI将从辅助工具演变为自主代理，这类系统能够在有限监督下进行感知、推理和行动。多智能体编排将在机器人、车辆和物流等领域更为广泛地应用，消费设备也将原生集成智能体。在汽车供应链中，将会出现作为代理（而非仅仅是工具）的系统。例如，物流优化系统会持续监测供应流，并主动进行重新订购、重新规划路线或向人工主管发出警报，而非等待触发条件。与此同时，工厂自动化可能朝着“监控式AI”的方向发展，它能够自主监控生产过程、检测异常情况、预测吞吐量问题并启动纠正措施。

5.情境式AI将推动下一轮用户体验升级
尽管边缘设备在文本、图像、视频和音频领域的生成式AI将持续拓展，但设备端AI的真正突破将是情境理解。2026年，这将使设备能够理解并阐释环境、用户意图及本地数据，进而开启用户体验的新维度，涵盖从增强显示到主动安全等方面。此外，情境式AI系统将预测用户需求，以史无前例的精准度和个性化程度定制体验。另一方面，由于AI在设备端运行，天然契合对更高隐私性、更低延迟和更高能效的要求。

6.专用模型“百花齐放”将取代单一大型模型
尽管大型语言模型在云端训练和推理方面依旧会占据重要地位，但到2026年，“单一巨型模型”的时代将逐步被大量小型、专业化的模型所替代。这些专用模型会针对特定领域进行优化，并在边缘端运行。这种发展趋势已在多个垂直行业初露端倪，比如制造业的缺陷检测与质量检验，以及医疗保健领域的诊断辅助和患者监护模型。对于小型企业来说，这带来了新的契机，无需构建定制的“大型AI”堆栈，而是能够利用易于获取的、特定领域的小型模型，并专注于如何在特定场景中部署这些模型。

7.小语言模型变得更强大且更易为企业所用
压缩、蒸馏和架构设计领域的突破，使当下复杂的推理模型在不损失计算能力的情况下，大幅缩减为小语言模型（SLM）。2026年，这些紧凑的模型能够在参数数量显著减少的情形下，提供近乎前沿水平的推理性能，从而更便于在边缘端部署，微调成本更低，并且足以满足电力受限环境的要求。超高效AI模型训练技术（如模型蒸馏和量化）的日益广泛应用将为此提供支撑，这些技术正逐步成为行业标准。实际上，预计训练效率将成为AI模型的核心衡量标准，像“每焦耳推理次数”这类指标已出现在产品文档和研究论文之中。

8.物理AI的大规模应用，推动各行业生产力提升
下一个价值数万亿美元的AI平台将在物理智能领域诞生，智能将融入新一代自主机器人。在多模态模型取得突破，以及训练和推理流程变得更加高效地推动下，物理AI系统将开启规模化发展，催生出能够重塑产业的新型自主机器。其应用范围覆盖医疗保健、制造、运输和采矿等领域。这些系统将显著提升生产力，并能在被认为对人类不安全或危险的环境中运行。
在芯片创新领域

9.模块化芯粒重新定义芯片设计

随着芯片行业不断突破技术极限，从单片芯片向模块化芯片设计的转变将进一步加快。设计人员能够将计算、存储和I/O拆分为可复用的构建模块，灵活组合不同的工艺节点，从而降低成本并更快速地实现规模扩张。对模块化的重视程度不断提高，标志着芯片设计正从“更大的芯片”迈向“更智能的系统”。这让芯片团队得以自由选择不同的工艺节点，快速定制片上系统，以适应各类工作负载。这些高度可配置的模块会把通用计算与特定领域的加速器、存储单元或专用AI引擎相结合，使芯片团队无需从头开始设计，便能打造出差异化产品，进而大幅缩短设计周期并降低创新壁垒。

10.借助先进材料与3D集成实现更智能的扩展

2026年，芯片创新或许并非源自更小的晶体管，而是来自新材料以及更智能的堆叠技术，诸如3D堆叠、芯片集成和先进封装等，进而实现高性能芯片更高的密度与效率。这种“超越摩尔定律”的演进着重于垂直创新，即功能分层、散热优化以及每瓦计算能力的提升，而非横向扩展。这种方法对于维持高性能、高能效计算的进步至关重要，同时也将为更强大的AI系统、更密集的数据中心基础设施以及愈发智能化的边缘设备奠定基础。

11.“设计即安全”的芯片成为强制性要求

随着AI系统愈发自主且深度融入关键基础设施，“设计即安全”的芯片将从商业差异化优势转变为普遍要求。攻击者已着手探测AI系统，以寻觅可利用的模式，并将目标对准硬件本身。面对这一不断加剧的威胁，内置的硬件级信任变得尤为重要。此外，随着个人和企业愈发频繁地将其最具价值的数字资产存储于AI系统内，这些资产包括专有数据集、业务逻辑、用户凭证、个人历史记录以及财务信息，这意味着需要在芯片层面实施多种安全措施，涵盖加密隔离、内存完整性以及运行时验证。

12.专用加速与系统级协同设计将定义AI计算，并推动融合AI数据中心的崛起

领域专用加速的崛起正在重新定义芯片的性能范式，其核心不再是通用计算与加速器的简单分割。相反，业界正朝着专用芯片的方向迈进，这些芯片在系统层面与软件栈协同设计，并针对特定的AI框架、数据类型和工作负载加以优化。AWS（Graviton）、谷歌云（Axion）和微软Azure（Cobalt）等主要云服务提供商正引领着这一变革，这表明紧密集成的平台——从底层就将专用CPU、加速器、内存和互连技术整合在一起——对于可扩展、高效且方便开发者使用的AI而言至关重要。这些进展正加速推进下一阶段基础设施——融合型AI数据中心的建设。此类数据中心旨在最大限度地提高单位面积的AI计算能力，从而降低AI运行所需的电力消耗。
技术市场与设备

13.混合云成熟开启多云智能新阶段
2026年，企业不仅仅会采用多云架构，更将迈入一个更为成熟、由智能驱动的混合云计算新阶段。其特点如下：

• 更强的工作负载放置自主性，系统能够动态选择最高效或最安全的执行环境；
• 标准化的互操作性，允许数据和AI模型在平台之间顺畅流通；
• 能耗感知调度，使性能功耗比成为部署决策的首要驱动要素；
• 分布式AI协同，支持训练、微调和推理在异构基础设施中最适宜的位置进行。

这需要在开放标准与高能效计算支持下的协调方式，使AI模型、数据管道和应用程序能够在多个云、数据中心及边缘环境中平稳运转。

14.从芯片到工厂车间，AI重塑汽车行业规则

随着搭载AI增强功能的汽车成为行业标准配置，AI将深度融入整个汽车供应链，涵盖从车载芯片到工厂工业机器人的各个环节。在由AI主导的车辆中，预计会出现用于感知、预测、驾驶辅助以及实现更高自主性的先进车载AI，这在高级驾驶辅助系统和车载信息娱乐系统中体现得尤为显著，而芯片设计也将围绕这些需求进行重新构建。

15.智能手机愈发智能，设备端AI成为标配
2026年的智能手机仍会高度依赖AI功能，涵盖相机与图像识别、实时翻译以及语音助手功能等，这些功能都将完全在设备端进行处理。从本质上讲，智能手机将集数字助理、相机和个人管理器等功能于一体。2026年底，最新款旗舰智能手机将配备神经GPU管线，可实现更高帧率的4K游戏、实时视觉计算以及更先进的设备端AI助理等功能，且无需依赖云端连接。

16.边缘设备间的计算边界逐步消失
PC、移动设备、物联网与边缘AI之间长久以来存在的界限将逐渐模糊，从而迎来一个设备端智能统一且不受设备类型限制的时代。用户和开发者将不再受限于产品类别，而是更多地与统一的计算架构进行交互，体验、性能和AI能力能够在不同形式的边缘设备间实现无缝流转。推动这一转变的关键因素是新一轮跨操作系统兼容性和应用可移植性的浪潮。随着操作系统不断演进，共享更多底层框架、运行时和开发者工具，软件将越来越多地实现一次构建、全面部署，其覆盖范围广泛，涵盖电脑、智能手机等。

17.AI网络达成全设备互联
AI体验将突破设备的局限，构建起一个连贯的“个人网络”，智能将与用户的数字生活实现无缝对接。无论是手机、可穿戴设备、PC、汽车还是智能家居设备，所有边缘设备都将支持AI工作负载的运行，进而能够实时共享上下文信息与学习成果，预判用户在每个屏幕和传感器上的需求，并提供无缝衔接的个性化体验。本质上，个人设备将演变成一个集体化自适应框架的组成部分，该框架能够理解用户，并持续从用户在不同环境中的交互行为中学习。

18.AR与VR可穿戴设备在企业场景中的应用加速

AR与VR可穿戴设备将在物流、维护、医疗保健和零售等领域得到更为广泛的应用（这主要归因于其轻量化设计以及电池续航时间的延长）。企业应用将彰显出精巧、针对特定任务的可穿戴设备的价值，其能够依据具体情境提供信息，进而提升生产力与安全性。随着设备体积持续缩小、AI功能不断增强以及连接性愈发顺畅，AR和VR可穿戴计算将从新奇事物转变为不可或缺的工具，这无疑是迈向更普及、更具辅助性未来工作环境的关键一步。

19.物联网升级，让设备从“感知”走向“思考”与“行动”

物联网将演进为“智能物联网”。边缘物联网设备将超越单纯的数据采集与感知，转向“意义构建”——即自主进行解释、预测与行动。这一转变将物联网重新定义为支持情境感知决策的活态基础设施：通过本地化、低功耗的计算，以最少人工干预实现实时洞察，从而开启一个自主运行与能源高效创新的新时代。

20.医疗保健可穿戴设备迈向临床应用

下一代健康可穿戴设备将从健身伙伴转型为医疗级诊断工具。这些可穿戴设备将配备能够在本地实时分析生物特征数据（从心率变异性到呼吸模式）的AI模型。远程患者监护仅是这一更广泛转型的一个范例：数量持续增多的联网临床级传感器生态系统将实现持续护理、早期检测以及个性化治疗洞察。