全球計算技術的格局正在發(fā)生深刻變革 —— 計算模式正從集中式云架構，向覆蓋各類設備、終端及系統(tǒng)的分布式智能架構演進。2026 年是智能計算新紀元。計算將具備更高的模塊化特性和能效表現(xiàn)，實現(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 項技術預測，這些技術將引領今年的創(chuàng)新浪潮。此前我們已經(jīng)介紹了芯片創(chuàng)新和AI 領域的關鍵趨勢，本期我們將同大家一起關注技術市場與設備方面有哪些重點趨勢！

2026 及未來行業(yè)技術發(fā)展趨勢

芯片創(chuàng)新

AI 無處不在

市場與設備

針對技術市場與設備，我們列舉了八大關鍵趨勢，包括混合云技術走向成熟，開啟多云智能新階段；從芯片到工廠車間，AI 重塑汽車行業(yè)格局；端側 AI 成標配，智能手機更智能；邊緣設備的算力邊界逐漸消融；AI 個人智能網(wǎng)絡，實現(xiàn)全設備互聯(lián)；AR 與 VR 可穿戴設備加速滲透企業(yè)應用場景；智能決策基礎設施，重塑物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展格局；以及可穿戴醫(yī)療保健設備邁向臨床級。

混合云技術走向成熟，開啟多云智能新階段

2026 年，企業(yè)的云策略將不再局限于部署多云架構，而是邁向更成熟的智能化混合云計算階段。這一階段將具備以下特征：

工作負載調度自主化：系統(tǒng)能夠動態(tài)選擇最高效或最安全的執(zhí)行環(huán)境；

互操作標準化：數(shù)據(jù)與 AI 模型可在不同平臺之間無縫遷移；

調度策略能效化：“每瓦性能”成為部署決策的首要驅動指標；

分布式 AI 協(xié)同：訓練、微調與推理任務可在異構基礎設施中的最優(yōu)節(jié)點完成執(zhí)行。

這需要依托開放標準與高能效計算平臺的協(xié)同支撐，讓 AI 模型、數(shù)據(jù)管線及應用程序，能夠在多云平臺、數(shù)據(jù)中心與邊緣環(huán)境中無縫運行。

從芯片到工廠車間，AI 重塑汽車行業(yè)格局

隨著 AI 增強型汽車功能成為行業(yè)標配，AI 技術將深度滲透汽車供應鏈的各個環(huán)節(jié) —— 從車載芯片到工廠的工業(yè)機器人均有覆蓋。AI 定義汽車將搭載先進的車載 AI 系統(tǒng)，賦能環(huán)境感知、行為預測、駕駛輔助及更高階的自動駕駛功能，尤其將推動先進駕駛輔助系統(tǒng) (ADAS) 和車載信息娛樂系統(tǒng) (IVI) 的升級，而芯片技術也將圍繞這些需求完成重構。與此同時，汽車制造業(yè)將迎來變革：工業(yè)機器人、數(shù)字孿生與互聯(lián)系統(tǒng)的應用，正推動工廠向更智能、更自動化的方向轉型。

端側 AI 成標配，智能手機更智能

2026 年的智能手機將繼續(xù)深度依賴 AI 功能，包括相機圖像識別、實時翻譯、智能助手等功能，這些均將完全實現(xiàn)端側處理。智能手機將進化為集數(shù)字助手、相機與個人管家于一體的多功能設備。

Arm 2026 年的 Mali GPU 將新增專用神經(jīng)加速器，其搭載的Arm 神經(jīng)技術標志著移動端側圖形和 AI 能力的重大飛躍。到 2026 年底，最新旗艦智能手機將搭載神經(jīng) GPU 流水線，支持更高幀率的 4K 游戲、實時視覺計算及更智能的端側 AI 助手等功能，且所有功能均無需依賴云端連接即可運行。

邊緣設備的算力邊界

逐漸消融

PC、移動設備、物聯(lián)網(wǎng)與邊緣 AI 之間長期存在的壁壘將逐漸消融，進而邁向一個打破設備邊界的端側智能新時代。用戶與開發(fā)者將不再局限于產品類別的劃分，而是越來越多地基于一套統(tǒng)一的計算協(xié)同架構實現(xiàn)交互，讓用戶體驗、性能表現(xiàn)與 AI 能力，能夠在不同形態(tài)的邊緣設備間無縫流轉。推動這一變革的核心動力，是跨操作系統(tǒng)兼容性與應用可移植性的技術突破。隨著操作系統(tǒng)逐步共享底層框架、運行時環(huán)境與開發(fā)者工具，軟件將實現(xiàn)“一次開發(fā)，全域部署”，覆蓋 PC、智能手機、邊緣 AI 設備及物聯(lián)網(wǎng)設備等各類設備。

AI 個人智能網(wǎng)絡，

實現(xiàn)全設備互聯(lián)

AI 體驗將突破單一設備的限制，形成一套連貫的“個人智能網(wǎng)絡”，讓智能隨用戶的數(shù)字生活無縫流轉。無論是手機、可穿戴設備、PC 和汽車，還是恒溫器、音箱和安防系統(tǒng)等智能家居設備，所有邊緣設備都將原生支持 AI 工作負載運行，能夠實時共享情境信息與學習成果，預判用戶在不同屏幕與傳感器場景下的需求，并提供無縫且高度個性化的體驗。隨著小型 AI 模型與異構計算的日臻成熟，家庭中的日?；ヂ?lián)設備都將融入這一智能生態(tài)。從本質上講，個人設備將演變?yōu)橐粋€具備集體感知與自適應能力的智能框架，能夠深度理解用戶需求，并從用戶在不同場景下的交互行為中持續(xù)學習、迭代優(yōu)化。

AR 與 VR 可穿戴設備加速滲透企業(yè)應用場景

頭顯和智能眼鏡等增強現(xiàn)實 (AR) 與虛擬現(xiàn)實 (VR) 可穿戴設備，將在物流、運維、醫(yī)療和零售等更廣泛的工作場景中落地應用。這一趨勢主要得益于輕量化設計和電池續(xù)航能力的進步，讓解放雙手的計算模式在更多場景中具備實用性。這些向企業(yè)的部署實踐，將充分證明場景化可穿戴設備的核心價值：通過提供貼合業(yè)務場景的實時信息，助力企業(yè)有效提升生產效率與操作安全性。隨著外形尺寸不斷縮小、AI 能力不斷增強、連接體驗愈發(fā)流暢，AR 與 VR 可穿戴計算設備將從“嘗鮮品”變?yōu)椤氨匦杵贰?，成為推動職場向更智能、更具輔助價值的未來演進的關鍵一步。

智能決策基礎設施，重塑物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展格局

物聯(lián)網(wǎng) (IoT) 將進化為“智能物聯(lián)網(wǎng)”。邊緣物聯(lián)網(wǎng)設備將突破單純的數(shù)據(jù)收集與傳感功能，轉而具備“智能決策”能力 —— 能夠自主完成數(shù)據(jù)解讀、趨勢預測與行動執(zhí)行。這一變革將物聯(lián)網(wǎng)重新定義為具備上下文感知決策能力的動態(tài)基礎設施，依托本地化、低功耗的計算能力，在極少人工干預的情況下輸出實時洞察，推動物聯(lián)網(wǎng)進入自主化、高能效創(chuàng)新的新階段。

可穿戴醫(yī)療保健設備邁向臨床級

下一代可穿戴醫(yī)療保健設備將從健身伴侶升級為醫(yī)用級診斷工具。這些可穿戴設備將搭載 AI 模型，能夠在本地實時分析心率變異性、呼吸模式等生物特征數(shù)據(jù)。

遠程患者監(jiān)護 (RPM) 就是這場變革的一個例子：由臨床級互聯(lián)傳感器構成且日益壯大的生態(tài)系統(tǒng)，將幫助實現(xiàn)患者的持續(xù)監(jiān)護、疾病的早期篩查，以及個性化治療方案的制定。

從云端、邊緣側到物理 AI 領域，Arm 針對 2026 年的所有技術展望均圍繞一個共同主題展開：實現(xiàn)全場景的高效每瓦智能 (intelligence-per-watt) —— 單位能耗下能夠輸出的有效 AI 算力。隨著全球邁入全新的計算時代，Arm 作為核心計算平臺，賦能下一代高效、智能、可擴展且安全的技術創(chuàng)新，其核心地位愈發(fā)凸顯。Arm 愿與產業(yè)一道，共創(chuàng)未來技術新突破！