物理 AI 与边缘 AI：定义 2026 科技热潮的两大关键词

在前不久落幕的国际消费电子展 (CES 2026) 上，人工智能 (AI) 的存在感比以往都要更加具象、真实，且可触可感。AI 不再只是生成内容或停留在云端，而是深度融入物理世界：它驱动着能够在现实空间中导航穿梭的机器人、在本地决策的智能车辆、在端侧处理 AI 工作负载的个人电脑 (PC)，以及能够实时解析传感器数据的可穿戴设备。

 

物理 AI 与边缘 AI 的身影几乎贯穿了各大品类与展区。无论是汽车、机器人、PC、XR 可穿戴设备，还是智能家居产品，它们共同的核心需求都是：AI 必须在本地高效、可靠地运行。正因为如此，上述许多的创新技术均构建在 Arm 计算平台之上。

 

 

物理 AI 成为新焦点

物理 AI 在今年的 CES 上随处可见，这体现了 AI 的构建和部署方式发生了明显转变。NVIDIA 在其主题演讲中也阐述了物理 AI 的兴起及其重要性。AI 不再局限于云端，而是被广泛应用于直接与现实世界交互的各类机器之中，例如在复杂环境中行驶的车辆、执行实体任务的机器人，以及能够安全独立运行的自主系统等。

 

机器人技术的兴起

机器人技术是物理 AI 的重要支柱之一。在 CES 2026 上，现代汽车 (Hyundai) 和波士顿动力 (Boston Dynamics) 推出最新版的Atlas 机器人；普渡机器人 (PUDU Robotics)、松延动力、星动纪元和智元机器人等公司则展示了多款面向物流、制造，以及以人为中心场景的人形机器人与服务机器人。绝大多数机器人平台都基于 Arm 技术在本地处理感知、运动规划和控制，而低延迟、高能效与高可靠性正是这些任务的关键要求。

 

除了机器人以外，宝马 (BMW) 宣布其 2026 款 iX3 的语音助手将由 Alexa+ 提供支持。由此可见，AI 正进一步深入车载体验，并通过本地运行实现更快速、更自然的人机交互。

 

汽车与自动驾驶的演进

在物理 AI 的转型中，汽车无疑是最直观的体现之一。在各类出行技术的发布中，AI 定义汽车频频亮相，智能功能也越来越多地直接在车内运行。而这种转变也体现在 NVIDIA 的 CES 主题演讲，会中 NVIDIA 展示了梅赛德斯-奔驰 CLA 车型所搭载的 AI 定义功能，该款车型正是运行在 Arm 计算平台上，可支持实时感知、决策和控制。

 

这种 AI 定义方法也延伸到了重型设备领域。卡特彼勒 (Caterpillar) 与 NVIDIA 展示的基于 Arm 平台的实时感知与自主功能在建筑与工业机械中的应用，凸显了物理 AI 正从汽车领域扩展至更广泛的工业移动应用场景。

 

与此同时，Nuro、Lucid Motors 和 Uber 联合发布基于 Lucid Gravity SUV 打造的的量产级自动驾驶出租车，展示了从云端到车端的 Arm 技术协同。Nuro Driver 在基于 Arm 架构的 NVIDIA Drive AGX Thor 上实现了边缘侧的实时 AI；Lucid Gravity SUV 同样使用 Drive AGX Thor 平台，以支持安全关键型自动驾驶功能；而 Uber 的车队则大规模运行在基于 Arm Neoverse 平台的云基础设施之上。

 

在自动驾驶领域，从试点到量产的转变尤为明显。联想车计算推出了 L4 自动驾驶域控制器 AD1。该自动驾驶计算平台搭载两颗基于 Arm 架构的 NVIDIA DRIVE AGX Thor X 芯片，并已正式量产。文远知行 (WeRide) 已将该平台部署于其 Robotaxi GXR 中，该车也由此成为全球首款搭载 NVIDIA DRIVE AGX Thor X 芯片的量产 L4 级自动驾驶车辆。

 

与此同时，Tensor Auto 的自动驾驶汽车展示了当今汽车对计算架构的高度依赖：整车部署了百余个基于 Arm 架构的处理核心，涵盖 NVIDIA、瑞萨电子 (Renesas)、恩智浦 (NXP) 与德州仪器 (Texas Instruments) 等合作伙伴的产品。

 

AI 也越来越多地嵌入到数字孪生、工厂自动化和工业控制系统中，以连接物理与数字世界。工业和工程制造流程是这场物理 AI 转型浪潮的重要组成部分。例如，西门子新推出的 PAVE360 Automotive 基于Arm Zena 计算子系统 (CSS) 构建，这一基于云端的数字孪生系统可显著加速开发进程。

 

机器人这类新的自主系统的首选平台

随着物理 AI 从感知和控制层面扩展到面向用户的体验，对高能效、可扩展的计算平台的需求将持续攀升。这正是 Arm 计算平台能够赋能众多物理 AI 系统的原因所在。

 

“Arm 物理 AI 事业部执行副总裁 Drew Henry 表示：我们正处于物理 AI 时代的开端，Arm 促成了这一时代的到来，因为我们不仅能够提供计算技术来构建安全高效的系统，而且拥有极其成熟的软件生态。以 CES 展会为例，我们看到了无数由 Arm 技术驱动的设备、机器、机器人和汽车贯穿整个会场，无处不在。”

 

边缘 AI 已成为消费电子设备的标配

边缘 AI 已全面进入主流视野。在 PC、智能手机、可穿戴设备和智能家居产品中，AI 被设计为直接在端侧运行，以实现更快速的响应、离线操作和更低的功耗。

 

PC 与智能手机中的端侧 AI 走向主流

在 CES 2026 上，个人计算领域是向边缘 AI 转变最明显的例证之一。多家厂商的笔记本电脑产品搭载了高通骁龙 X 系列平台，清晰展示了新一代 AI PC 以本地推理为核心能力的发展方向。多款 Windows on Arm 设备展示了在持续运行端侧 AI 工作负载的同时，仍可实现长达数天的电池续航。若缺乏专为规模化能效优化的架构，这种“兼得”将难以实现。

 

与此同时，Chromebook 也体现了这种以边缘为先的 AI 转变。宏碁 Chromebook 315 和华硕 Chromebook CM32 等基于 Arm 架构的产品，着重强调了始终在线的响应能力、超长的续航时间，以及支持日常任务的本地 AI 特性。

 

联想新发布的个人超级智能体 Lenovo Qira 则进一步印证了这一趋势。Qira 能够跨 PC 和智能手机使用，它并未将 AI 视为纯粹的云服务，而是定位为混合式系统：将关键任务放在端侧本地执行以降低延迟，同时保持跨端点的个性化体验。这种跨设备的方法突显了整个行业对 Arm 计算平台的广泛依赖。

 

智能手机也呈现出了相似的发展轨迹。三星 Galaxy Z TriFold 凭借可从手机展开至平板尺寸的三折叠设计，荣获“CES 2026 最佳产品奖”。这款新智能手机搭载了基于 Arm 架构的骁龙 8 至尊版处理器。

 

边缘 AI 走进日常生活

可穿戴设备正变得更加个性化，且始终在线。在小巧、舒适、可穿戴的设备中提供 AI 功能，这对技术提出了极高要求，而像 Arm 这样的超低功耗计算正是解决问题的关键。Ambiq 和 Alif Semiconductor 等公司的超低功耗边缘 AI 解决方案也印证了基于 Arm 架构的平台能够在不牺牲电池续航的前提下，为可穿戴设备带来始终在线的智能功能。

 

最新的 XR 可穿戴设备也在 CES 2026 上大放异彩，尤其是专为日常使用而设计的轻便 AR 智能眼镜。XREAL 和 ThinkAR 等公司展示了端侧 AI 如何直接在智能眼镜上支持空间感知、手势输入和情境叠加，并推动 XR 向边缘优先转变；其中，响应速度、佩戴舒适度和电池能效均由基于 Arm 高能效计算平台构建的本地 AI 处理技术提供支持。

 

在智能家居领域，互联设备和显示屏更加注重端侧智能。三星 (Samsung)、LG 和海信的智能电视均基于 Arm 架构的系统级芯片 (SoC) 打造，可在本地支持语音交互、个性化设定和实时内容处理。从智能门锁到宠物用品和家居自动化产品，各类消费级边缘设备都进一步彰显了 AI 正越来越贴近用户、融入我们的日常生活。

 

全天候开启的端侧智能功能

总体而言，随着 AI 愈发普及且个性化，并嵌入到日常产品中，在边缘侧运行智能功能对于消费电子设备至关重要。从 PC、智能手机、可穿戴设备到智能家居产品，基于 Arm 架构的平台能够提供所需的高能效、可扩展性和生态系统支持，助力打造面向全球的 AI 体验。

 

“Arm 边缘 AI 事业部执行副总裁 Chris Bergey 表示：边缘 AI 将催生出一类全新的体验和设备，而我们才刚开始理解它们的潜力。其中许多用例都围绕 XR 展开，以及我们如今借助智能眼镜和用于控制的智能神经传感器所能实现的功能。不论具体用例将会多广泛，毋庸置疑的是，Arm 将居于未来 AI 平台的核心。”

 

下一波 AI 浪潮的技术基石

AI 正日益融入现实世界之中，智能功能正在全球范围内被嵌入到需实时运行的设备、汽车与机器中。随着这一转型的加速，成功的关键不仅在于性能本身，更在于能否为各种产品提供兼顾能效、可靠性与长期支持的平台。

 

Arm 凭借其显著的能效优势与全球最庞大的软件开发者生态，成为构建和规模化发展物理 AI 与边缘 AI 系统的优选。这也正是 Arm 能够赋能众多前沿技术，并成为下一波 AI 创新浪潮中流砥柱的根本原因。