物理 AI 與邊緣 AI：定義 2026 科技熱潮的兩大關鍵詞

在前不久落幕的國際消費電子展 (CES 2026) 上，人工智能 (AI) 的存在感比以往都要更加具象、真實，且可觸可感。AI 不再只是生成內容或停留在云端，而是深度融入物理世界：它驅動著能夠在現實空間中導航穿梭的機器人、在本地決策的智能車輛、在端側處理 AI 工作負載的個人電腦 (PC)，以及能夠實時解析傳感器數據的可穿戴設備。

 

物理 AI 與邊緣 AI 的身影幾乎貫穿了各大品類與展區。無論是汽車、機器人、PC、XR 可穿戴設備，還是智能家居產品，它們共同的核心需求都是：AI 必須在本地高效、可靠地運行。正因為如此，上述許多的創新技術均構建在 Arm 計算平臺之上。

 

 

物理 AI 成為新焦點

物理 AI 在今年的 CES 上隨處可見，這體現了 AI 的構建和部署方式發生了明顯轉變。NVIDIA 在其主題演講中也闡述了物理 AI 的興起及其重要性。AI 不再局限于云端，而是被廣泛應用于直接與現實世界交互的各類機器之中，例如在復雜環境中行駛的車輛、執行實體任務的機器人，以及能夠安全獨立運行的自主系統等。

 

機器人技術的興起

機器人技術是物理 AI 的重要支柱之一。在 CES 2026 上，現代汽車 (Hyundai) 和波士頓動力 (Boston Dynamics) 推出最新版的Atlas 機器人；普渡機器人 (PUDU Robotics)、松延動力、星動紀元和智元機器人等公司則展示了多款面向物流、制造，以及以人為中心場景的人形機器人與服務機器人。絕大多數機器人平臺都基于 Arm 技術在本地處理感知、運動規劃和控制，而低延遲、高能效與高可靠性正是這些任務的關鍵要求。

 

除了機器人以外，寶馬 (BMW) 宣布其 2026 款 iX3 的語音助手將由 Alexa+ 提供支持。由此可見，AI 正進一步深入車載體驗，并通過本地運行實現更快速、更自然的人機交互。

 

汽車與自動駕駛的演進

在物理 AI 的轉型中，汽車無疑是最直觀的體現之一。在各類出行技術的發布中，AI 定義汽車頻頻亮相，智能功能也越來越多地直接在車內運行。而這種轉變也體現在 NVIDIA 的 CES 主題演講，會中 NVIDIA 展示了梅賽德斯-奔馳 CLA 車型所搭載的 AI 定義功能，該款車型正是運行在 Arm 計算平臺上，可支持實時感知、決策和控制。

 

這種 AI 定義方法也延伸到了重型設備領域。卡特彼勒 (Caterpillar) 與 NVIDIA 展示的基于 Arm 平臺的實時感知與自主功能在建筑與工業機械中的應用，凸顯了物理 AI 正從汽車領域擴展至更廣泛的工業移動應用場景。

 

與此同時，Nuro、Lucid Motors 和 Uber 聯合發布基于 Lucid Gravity SUV 打造的的量產級自動駕駛出租車，展示了從云端到車端的 Arm 技術協同。Nuro Driver 在基于 Arm 架構的 NVIDIA Drive AGX Thor 上實現了邊緣側的實時 AI；Lucid Gravity SUV 同樣使用 Drive AGX Thor 平臺，以支持安全關鍵型自動駕駛功能；而 Uber 的車隊則大規模運行在基于 Arm Neoverse 平臺的云基礎設施之上。

 

在自動駕駛領域，從試點到量產的轉變尤為明顯。聯想車計算推出了 L4 自動駕駛域控制器 AD1。該自動駕駛計算平臺搭載兩顆基于 Arm 架構的 NVIDIA DRIVE AGX Thor X 芯片，并已正式量產。文遠知行 (WeRide) 已將該平臺部署于其 Robotaxi GXR 中，該車也由此成為全球首款搭載 NVIDIA DRIVE AGX Thor X 芯片的量產 L4 級自動駕駛車輛。

 

與此同時，Tensor Auto 的自動駕駛汽車展示了當今汽車對計算架構的高度依賴：整車部署了百余個基于 Arm 架構的處理核心，涵蓋 NVIDIA、瑞薩電子 (Renesas)、恩智浦 (NXP) 與德州儀器 (Texas Instruments) 等合作伙伴的產品。

 

AI 也越來越多地嵌入到數字孿生、工廠自動化和工業控制系統中，以連接物理與數字世界。工業和工程制造流程是這場物理 AI 轉型浪潮的重要組成部分。例如，西門子新推出的 PAVE360 Automotive 基于Arm Zena 計算子系統 (CSS) 構建，這一基于云端的數字孿生系統可顯著加速開發進程。

 

機器人這類新的自主系統的首選平臺

隨著物理 AI 從感知和控制層面擴展到面向用戶的體驗，對高能效、可擴展的計算平臺的需求將持續攀升。這正是 Arm 計算平臺能夠賦能眾多物理 AI 系統的原因所在。

 

“Arm 物理 AI 事業部執行副總裁 Drew Henry 表示：我們正處于物理 AI 時代的開端，Arm 促成了這一時代的到來，因為我們不僅能夠提供計算技術來構建安全高效的系統，而且擁有極其成熟的軟件生態。以 CES 展會為例，我們看到了無數由 Arm 技術驅動的設備、機器、機器人和汽車貫穿整個會場，無處不在。”

 

邊緣 AI 已成為消費電子設備的標配

邊緣 AI 已全面進入主流視野。在 PC、智能手機、可穿戴設備和智能家居產品中，AI 被設計為直接在端側運行，以實現更快速的響應、離線操作和更低的功耗。

 

PC 與智能手機中的端側 AI 走向主流

在 CES 2026 上，個人計算領域是向邊緣 AI 轉變最明顯的例證之一。多家廠商的筆記本電腦產品搭載了高通驍龍 X 系列平臺，清晰展示了新一代 AI PC 以本地推理為核心能力的發展方向。多款 Windows on Arm 設備展示了在持續運行端側 AI 工作負載的同時，仍可實現長達數天的電池續航。若缺乏專為規模化能效優化的架構，這種“兼得”將難以實現。

 

與此同時，Chromebook 也體現了這種以邊緣為先的 AI 轉變。宏碁 Chromebook 315 和華碩 Chromebook CM32 等基于 Arm 架構的產品，著重強調了始終在線的響應能力、超長的續航時間，以及支持日常任務的本地 AI 特性。

 

聯想新發布的個人超級智能體 Lenovo Qira 則進一步印證了這一趨勢。Qira 能夠跨 PC 和智能手機使用，它并未將 AI 視為純粹的云服務，而是定位為混合式系統：將關鍵任務放在端側本地執行以降低延遲，同時保持跨端點的個性化體驗。這種跨設備的方法突顯了整個行業對 Arm 計算平臺的廣泛依賴。

 

智能手機也呈現出了相似的發展軌跡。三星 Galaxy Z TriFold 憑借可從手機展開至平板尺寸的三折疊設計，榮獲“CES 2026 最佳產品獎”。這款新智能手機搭載了基于 Arm 架構的驍龍 8 至尊版處理器。

 

邊緣 AI 走進日常生活

可穿戴設備正變得更加個性化，且始終在線。在小巧、舒適、可穿戴的設備中提供 AI 功能，這對技術提出了極高要求，而像 Arm 這樣的超低功耗計算正是解決問題的關鍵。Ambiq 和 Alif Semiconductor 等公司的超低功耗邊緣 AI 解決方案也印證了基于 Arm 架構的平臺能夠在不犧牲電池續航的前提下，為可穿戴設備帶來始終在線的智能功能。

 

最新的 XR 可穿戴設備也在 CES 2026 上大放異彩，尤其是專為日常使用而設計的輕便 AR 智能眼鏡。XREAL 和 ThinkAR 等公司展示了端側 AI 如何直接在智能眼鏡上支持空間感知、手勢輸入和情境疊加，并推動 XR 向邊緣優先轉變；其中，響應速度、佩戴舒適度和電池能效均由基于 Arm 高能效計算平臺構建的本地 AI 處理技術提供支持。

 

在智能家居領域，互聯設備和顯示屏更加注重端側智能。三星 (Samsung)、LG 和海信的智能電視均基于 Arm 架構的系統級芯片 (SoC) 打造，可在本地支持語音交互、個性化設定和實時內容處理。從智能門鎖到寵物用品和家居自動化產品，各類消費級邊緣設備都進一步彰顯了 AI 正越來越貼近用戶、融入我們的日常生活。

 

全天候開啟的端側智能功能

總體而言，隨著 AI 愈發普及且個性化，并嵌入到日常產品中，在邊緣側運行智能功能對于消費電子設備至關重要。從 PC、智能手機、可穿戴設備到智能家居產品，基于 Arm 架構的平臺能夠提供所需的高能效、可擴展性和生態系統支持，助力打造面向全球的 AI 體驗。

 

“Arm 邊緣 AI 事業部執行副總裁 Chris Bergey 表示：邊緣 AI 將催生出一類全新的體驗和設備，而我們才剛開始理解它們的潛力。其中許多用例都圍繞 XR 展開，以及我們如今借助智能眼鏡和用于控制的智能神經傳感器所能實現的功能。不論具體用例將會多廣泛，毋庸置疑的是，Arm 將居于未來 AI 平臺的核心。”

 

下一波 AI 浪潮的技術基石

AI 正日益融入現實世界之中，智能功能正在全球范圍內被嵌入到需實時運行的設備、汽車與機器中。隨著這一轉型的加速，成功的關鍵不僅在于性能本身，更在于能否為各種產品提供兼顧能效、可靠性與長期支持的平臺。

 

Arm 憑借其顯著的能效優勢與全球最龐大的軟件開發者生態，成為構建和規模化發展物理 AI 與邊緣 AI 系統的優選。這也正是 Arm 能夠賦能眾多前沿技術，并成為下一波 AI 創新浪潮中流砥柱的根本原因。