Arm 发布 20 项技术预测：洞见 2026 年及未来发展趋势

全球计算技术的格局正在发生深刻变革——计算模式正从集中式云架构，向覆盖各类设备、终端及系统的分布式智能架构演进。2026 年将迈入智能计算新纪元，届时，计算将具备更高的模块化特性和能效表现，实现云端、物理终端及边缘人工智能 (AI) 环境的无缝互联。

基于这一趋势，Arm 发布了 20 项技术预测，这些技术将引领 2026 年的下一波创新浪潮。

芯片创新

1. 模块化芯粒技术将重新定义芯片设计

随着行业持续突破芯片技术的极限，从单片式芯片向模块化芯粒架构的转型将全面加速。通过将计算单元、内存与 I/O 拆分为可复用的构建模块，芯片设计人员可灵活搭配不同工艺节点，在降低研发成本同时，加快产品规模化落地。行业对模块化的关注度日益提升，标志着芯片设计正从“追求更大芯片”转向“打造更智能系统”，使芯片研发团队能够自由组合各类工艺节点，针对多样化的工作负载快速定制系统级芯片 (SoC)。这一趋势将进一步推动可定制芯粒的崛起——这类高度可配置的模块，能深度集成通用计算单元、特定领域加速器、内存块或专用 AI 引擎——将助力芯片团队无需从零起步即可打造差异化产品，从而大幅缩短设计周期，降低创新门槛。同时，行业级标准化进程也将持续推进，新兴的开放标准将确保不同厂商的芯粒产品能够实现可靠、安全的集成。这不仅能降低系统集成风险，拓宽供应链选择范围，更将催生一个以可互操作组件为核心的生态体系，取代以往高度耦合的单一厂商系统模式。

2. 依托先进材料和 3D 集成实现更智能的扩展

2026 年的芯片创新将更多来自新型材料应用与先进封装技术，如 3D 堆叠和芯粒集成等，而非来自晶体管尺寸的进一步缩小。这种路径有助于在高性能芯片中实现更高的集成密度与能效表现。这种“超越摩尔定律”的演进强调垂直创新，通过功能分层集成、优化散热效率以及提升每瓦算力来实现突破，而非单纯的横向尺寸缩放。该技术路径不仅将成为支持高性能、高能效计算持续发展的关键支撑，更将为更强大的 AI 系统、更高密度的数据中心基础设施，以及更智能的边缘设备奠定基础。

3. 设计即安全的芯片成为硬性要求

随着 AI 系统自主性不断增强，并日益深度融入关键基础设施，芯片的“设计即安全”将从一项商业差异化优势，转变为通用要求。当前，攻击者已开始探测 AI 系统的可利用漏洞，并将硬件本身作为攻击目标。面对日益严峻的威胁，芯片内置的硬件级信任机制变得至关重要。Arm 内存标记扩展 (MTE)、硬件可信根和机密计算安全飞地等技术，将成为芯片的标配功能，而非可选附加组件。此外，个人与企业正将越来越多的高价值数字资产存储在 AI 系统中，包括专有数据集、业务逻辑、用户凭证、个人历史数据及财务信息等，这就要求芯片层面部署多重安全防护措施，包括加密强制隔离、内存完整性及运行时验证等多层安全机制。

4. 专用加速技术与系统级协同设计定义 AI 计算的未来，推动融合型 AI 数据中心兴起

特定领域加速技术的兴起，正在重新定义芯片性能，但这一变革并非通过简单区分通用计算与加速器来实现。相反，行业正朝着系统级协同设计的定制化芯片方向演进，这类芯片将从系统层面与软件栈协同设计，并针对特定 AI 框架、数据类型及工作负载完成深度优化。亚马逊云科技 (Graviton)、Google Cloud (Axion) 和 Microsoft Azure (Cobalt) 等头部云服务提供商正在引领这一转变，展示了紧密集成的平台，即从底层开始将专用 CPU、加速器、内存和互连共同设计在一起，是实现可扩展、高效且开发者可访问的 AI 的核心。这一趋势将推动下一代基础设施——融合型 AI 数据中心加速落地，这类数据中心可最大化单位面积内的 AI 算力，从而降低 AI 运行所需的能耗总量及相关成本。

AI 无处不在：覆盖云端、物理终端与边缘侧

5. 分布式 AI 计算将更多智能延伸至边缘侧

尽管云端仍将是大模型运行的核心阵地，但 AI 推理任务将持续从云端向终端设备迁移，从而实现更快速的响应与决策。2026 年，边缘 AI 将加速演进：凭借算法优化、模型量化和专用芯片的加持，它将从基础的数据分析能力，升级为边缘设备与系统的实时推理、动态适配能力，同时可承载更复杂模型的运行。届时，本地推理与端侧学习将成为标准配置，在降低延迟、节约成本、减少云端依赖的同时，也将边缘设备与系统重塑为具备自主运行能力的计算节点。

6. 云端、边缘侧与物理 AI 加速融合

2026 年，围绕“云端与边缘孰优”的长期争论将逐渐平息，AI 系统将加速形成以协同智能为核心的一体化协作体系。企业不再把云端、边缘侧与物理终端割裂看待，而是根据各技术层级的优势来设计 AI 任务和工作分配方案。例如，云端承担大规模模型训练与优化任务;边缘侧在数据源头附近实现低延迟感知与短周期决策;机器人、汽车及工业设备等物理系统，则在真实环境中完成决策的落地执行。这种新兴的分布式 AI 模式，将为大规模部署高可靠性、高能效的物理 AI 系统提供有力支撑。

7. 世界模型将重塑物理 AI 开发

世界模型将成为构建和验证物理 AI 系统的关键基础工具，应用范围涵盖机器人、自主机器到分子发现引擎等领域。视频生成、扩散-Transformer 混合模型以及高保真模拟的进步，将使开发者和工程师能够构建丰富的虚拟环境，并精准地反映真实世界的物理规律。这些沙盒化的“AI 仿真测试平台”可支持团队在系统部署前完成物理 AI 系统的训练、压力测试与迭代优化，从而降低研发风险并显著缩短开发周期。对于制造业、物流、自动驾驶及药物研发等领域而言，基于世界模型的仿真技术或将成为企业的核心竞争刚需，并成为推动下一波物理 AI 技术突破的重要催化剂。

8. 智能体与自主 AI 在物理及边缘环境持续崛起

AI 将从辅助工具进一步进化为自主智能体，系统能够在有限的人工干预下感知、推理和行动。多智能体编排技术将在机器人、汽车及物流领域得到更广泛的应用，消费电子设备也将原生集成智能体 AI 功能。以汽车供应链为例，相关系统将从单纯的工具升级为智能体——物流优化系统可持续监控物流流向，主动完成补货、路径调整或向管理人员发出预警，而不是被动等待指令。与此同时，工厂自动化领域或将向“监督式 AI”演进，这类系统可自主监控生产流程、检测异常工况、预测产能瓶颈，并自主启动纠偏措施。

9. 情境感知 AI 将赋能下一代用户体验

尽管边缘生成式 AI 在文本、图像、视频及音频等领域的应用将持续拓展，但端侧 AI 的真正突破点在于情境感知能力。它能让终端设备理解并解读所处环境、用户意图及本地数据，解锁全新的用户体验维度，覆盖从增强显示到主动安全防护等多个场景。此外，情境感知 AI 系统不再局限于响应指令，而是能够预判用户需求，以前所未有的精准度与个性化程度定制专属体验。由于 AI 在端侧运行，该技术也能更好地满足用户对隐私保护、低延迟及高能效的需求。

10. 专用模型百花齐放，告别单一大型模型主导时代

尽管大语言模型 (LLM) 在云端训练与推理场景中仍将占据重要地位，但“单一巨型模型”的时代将逐步落幕，取而代之的是众多轻量化的专用模型。这些专用模型针对特定领域深度优化，适配边缘侧运行需求，目前已在多个垂直行业落地应用，从制造业的缺陷检测与质量检验，到医疗保健领域的诊断辅助与患者监护模型均有覆盖。这一趋势将为中小企业带来全新机遇：它们无需搭建专属的“大型 AI”堆栈，只需依托易于获取的特定领域小型模型，专注探索模型在特定场景下的部署策略即可。

11. 小语言模型 (SLM) 更强大，企业应用门槛不断降低

得益于模型压缩、蒸馏及架构设计的技术突破，当下复杂的推理模型正在实现数量级的规模缩减，转化为小语言模型 (SLM)，同时不会牺牲计算能力。这些轻量化模型在大幅降低参数规模的同时，可实现接近前沿水平的推理性能，不仅更易于在边缘侧部署、微调成本更低，还能高效适配功率受限的应用环境。与此同时，模型蒸馏、量化等超高能效的 AI 模型训练技术的规模化应用，为这一变革提供了坚实支撑，正逐步成为行业标准。事实上，训练能效有望成为衡量 AI 模型的核心指标，“每焦耳推理能力”这类量化指标，已开始出现在产品手册与学术研究论文中。

12. 物理 AI 规模化落地，驱动全行业生产力跃升

下一个价值数万亿美元的 AI 平台将属于物理智能领域——智能能力将被植入新一代自主设备与机器人。在多模态模型、更高效训练与推理管线的技术突破推动下，物理 AI 系统将实现规模化部署，催生全新品类的自主设备。这些设备将帮助重塑医疗健康、制造、交通运输、采矿等多个行业，不仅能显著提升生产效率，还可在对人类存在安全风险的环境中稳定可靠运行。此外，面向汽车与机器人自动化场景的通用计算平台将逐步涌现，车载芯片有望通过技术复用与适配，应用于人形机器人或工业机器人领域。这将进一步提升规模经济效益，加速物理 AI 系统的研发与落地进程。

技术市场与设备

13. 混合云技术走向成熟，开启多云智能新阶段

2026 年，企业的云策略将不再局限于部署多云架构，而是迈向更成熟的智能化混合云计算阶段。这一阶段将具备以下特征：

· 工作负载调度自主化：系统能够动态选择最高效或最安全的执行环境;

· 互操作标准化：数据与 AI 模型可在不同平台之间无缝迁移;

· 调度策略能效化：“每瓦性能”成为部署决策的首要驱动指标;

· 分布式 AI 协同：训练、微调与推理任务可在异构基础设施中的最优节点完成执行。

这需要依托开放标准与高能效计算平台的协同支撑，让 AI 模型、数据管线及应用程序，能够在多云平台、数据中心与边缘环境中无缝运行。

14. 从芯片到工厂车间，AI 重塑汽车行业格局

随着 AI 增强型汽车功能成为行业标配，AI 技术将深度渗透汽车供应链的各个环节——从车载芯片到工厂的工业机器人均有覆盖。AI 定义汽车将搭载先进的车载 AI 系统，赋能环境感知、行为预测、驾驶辅助及更高阶的自动驾驶功能，尤其将推动先进驾驶辅助系统 (ADAS) 和车载信息娱乐系统 (IVI) 的升级，而芯片技术也将围绕这些需求完成重构。与此同时，汽车制造业将迎来变革：工业机器人、数字孪生与互联系统的应用，正推动工厂向更智能、更自动化的方向转型。

15. 端侧 AI 成标配，智能手机更智能

2026 年的智能手机将继续深度依赖 AI 功能，包括相机图像识别、实时翻译、智能助手等功能，这些均将完全实现端侧处理。智能手机将进化为集数字助手、相机与个人管家于一体的多功能设备。Arm 2026 年的 Mali GPU 将新增专用神经加速器，其搭载的 Arm 神经技术标志着移动端侧图形和 AI 能力的重大飞跃。到 2026 年底，最新旗舰智能手机将搭载神经 GPU 流水线，支持更高帧率的 4K 游戏、实时视觉计算及更智能的端侧 AI 助手等功能，且所有功能均无需依赖云端连接即可运行。

16. 边缘设备的算力边界逐渐消融

PC、移动设备、物联网与边缘 AI 之间长期存在的壁垒将逐渐消融，进而迈向一个打破设备边界的端侧智能新时代。用户与开发者将不再局限于产品类别的划分，而是越来越多地基于一套统一的计算协同架构实现交互，让用户体验、性能表现与 AI 能力，能够在不同形态的边缘设备间无缝流转。推动这一变革的核心动力，是跨操作系统兼容性与应用可移植性的技术突破。随着操作系统逐步共享底层框架、运行时环境与开发者工具，软件将实现“一次开发，全域部署”，覆盖 PC、智能手机、边缘 AI 设备及物联网设备等各类设备。

17. AI 个人智能网络，实现全设备互联

AI 体验将突破单一设备的限制，形成一套连贯的“个人智能网络”，让智能随用户的数字生活无缝流转。无论是手机、可穿戴设备、PC 和汽车，还是恒温器、音箱和安防系统等智能家居设备，所有边缘设备都将原生支持 AI 工作负载运行，能够实时共享情境信息与学习成果，预判用户在不同屏幕与传感器场景下的需求，并提供无缝且高度个性化的体验。随着小型 AI 模型与异构计算的日臻成熟，家庭中的日常互联设备都将融入这一智能生态。从本质上讲，个人设备将演变为一个具备集体感知与自适应能力的智能框架，能够深度理解用户需求，并从用户在不同场景下的交互行为中持续学习、迭代优化。

18. AR 与 VR 可穿戴设备加速渗透企业应用场景

头显和智能眼镜等增强现实 (AR) 与虚拟现实 (VR) 可穿戴设备，将在物流、运维、医疗和零售等更广泛的工作场景中落地应用。这一趋势主要得益于轻量化设计和电池续航能力的进步，让解放双手的计算模式在更多场景中具备实用性。这些向企业的部署实践，将充分证明场景化可穿戴设备的核心价值：通过提供贴合业务场景的实时信息，助力企业有效提升生产效率与操作安全性。随着外形尺寸不断缩小、AI 能力不断增强、连接体验愈发流畅，AR 与 VR 可穿戴计算设备将从“尝鲜品”变为“必需品”，成为推动职场向更智能、更具辅助价值的未来演进的关键一步。

19. 智能决策基础设施，重塑物联网发展格局

物联网 (IoT) 将进化为“智能物联网”。边缘物联网设备将突破单纯的数据收集与传感功能，转而具备“智能决策”能力——能够自主完成数据解读、趋势预测与行动执行。这一变革将物联网重新定义为具备上下文感知决策能力的动态基础设施，依托本地化、低功耗的计算能力，在极少人工干预的情况下输出实时洞察，推动物联网进入自主化、高能效创新的新阶段。

20. 可穿戴医疗保健设备迈向临床级

下一代可穿戴医疗保健设备将从健身伴侣升级为医用级诊断工具。这些可穿戴设备将搭载 AI 模型，能够在本地实时分析心率变异性、呼吸模式等生物特征数据。远程患者监护 (RPM) 就是这场变革的一个例子：由临床级互联传感器构成且日益壮大的生态系统，将帮助实现患者的持续监护、疾病的早期筛查，以及个性化治疗方案的制定。

要点总结

从云端、边缘侧到物理 AI 领域，Arm 针对 2026 年的所有技术展望均围绕一个共同主题展开：实现全场景的高效每瓦智能 (intelligence-per-watt)——单位能耗下能够输出的有效 AI 算力。随着全球迈入全新的计算时代，Arm 作为核心计算平台，赋能下一代高效、智能、可扩展且安全的技术创新，其核心地位愈发凸显。Arm 愿与产业一道，共创未来技术新突破!