Arm发布20项技术大预测！2026年看好小芯片、先进材料、3D集成技术

Arm今（30日）发布20项技术大预测，认为运算将具备更高的模块化特性和能源效率表现，实现云计算、实体终端及边缘人工智能（AI）环境的无缝互联。

随着产业持续突破芯片技术的极限，从单片式芯片向模块化小芯片架构的转型将全面加速。通过将运算单元、内存与I/O拆分为可重复使用的构建模块，芯片设计人员可灵活搭配不同制程节点，于降低研发成本的同时加快产品规模化。

目前业界对模块化的关注日益提升，芯片设计正从“追求更大芯片”转向“打造更智能系统”，使芯片研发团队能自由组合各类制程节点，针对多样化的工作负载快速定制系统单芯片（SoC）。这一趋势将进一步推动可定制小芯片的崛起，协助芯片团队无需从零起步即可打造差异化产品，进而大幅缩短设计周期，降低创新门槛。

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堆栈和小芯片集成等，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源效率表现。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突破，而非单纯的横向尺寸缩放。该技术路径不仅将成为高性能、高能源效率运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。

目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相当重要。Arm内存标签扩展（MTE）、硬件可信任根和机密运算安全区域等技术，将成为芯片的标准配备功能，而非选配组件。

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资讯等，这就需要在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。

特定领域加速技术的兴起，正在重新定义芯片性能。目前业界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堆栈协同设计，并针对特定AI框架、数据类型及工作负载完成深度优化。如亚马逊网络服务（Graviton）、Google Cloud（Axion）和Microsoft Azure（Cobalt）等领先的云计算服务提供者正在引领这个转变，展现为紧密集成的平台，意即从底层开始将专用CPU、加速器、内存和互联共同设计在一起，这是实现可扩展、高效率且开发者可访问的AI的核心。

此趋势将推动AI数据中心加速落地，这类数据中心可极大化单位面积内的AI算力，进而降低AI运行所需的能耗总量及相关成本。

尽管云计算仍将是大模型运行的核心阵地，但AI推论任务将持续从云计算向终端设备迁移，进而实现更快速的回应与决策。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即时推论、动态适配能力，同时可承载更复杂模型的运行。届时，本地推论与设备端学习将成为标准配置，在降低延迟、节约成本、减少云计算依赖的同时，也将边缘设备与系统重塑为具备自主运行能力的运算节点。

2026年，“云计算与边缘哪个胜出”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。企业不再把云计算、边缘与实体终端分别看待，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，云计算承担大规模模型训练与优化任务；边缘端在数据源附近进行低延迟感知与短周期的决策；机器人、汽车及工业设备等实体系统，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、高能源效率的实体AI系统提供支撑。

世界模型将成为构建和验证实体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（molecular discovery engines）等领域。视频生成、diffusion-transformer混合模型以及高传真模拟的进展，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模拟测试平台”可支持团队在系统部署前完成实体AI系统的训练、压力测试与反复运算优化，进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，基于世界模型的模拟技术可能成为企业竞争的必要能力，并成为推动下一波实体AI技术突破的重要催化剂。

AI将从辅助工具进一步进化为自主代理，系统能够在有限的人工干预下感知、推论和行动。多个代理的编排技术将在机器人、汽车及物流领域被更广泛的应用，消费电子设备也将原生集成AI代理功能。以汽车供应链为例，相关系统将从单纯的工具升级为AI代理——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。同时，工厂自动化领域或者将向“监督式AI”演进，这类系统可自主监控生产流程、检测异常工作状况、预测产能瓶颈，并自主启动调试措施。

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，但设备端AI的真正突破点则在于场景感知能力。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程度，涵盖从强化显示到主动安全防护等多个场景。此外，场景感知AI系统不再局限于回应指令，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在设备端运行，该技术也更能满足用户对隐私保护、低延迟及高能源效率的需求。

尽管大型语言模型（LLM）在云计算训练与推论场景中仍将占有重要地位，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，适配边缘端运行需求，目前已在多个垂直产业落地应用，从制造业的缺陷检测与品质检验，到医疗保健领域的诊断辅助与患者监护模型均有包括。这一趋势将为中小企业带来全新机会：它们无需构建专属的“大型AI”堆栈，只需凭借易于取得的特定领域小型模型，专注探索那些模型在特定场景下的部署策略即可。

受益于模型压缩、蒸馏及架构设计的技术突破，当下复杂的推论模型正在大幅缩减，转化为小型语言模型（SLM），同时不会牺牲运算能力。这些轻量化模型在大幅降低参数规模的同时，可实现接近尖端水准的推论性能，不仅更易于在边缘部署、微调成本更低，还能高效率地适配功率受限的应用环境。同时，模型蒸馏、量化等超高能源效率的AI模型训练技术的规模化应用，为此变革提供坚实后盾，也正逐步成为产业标准。事实上，训练的能源效率有望成为衡量AI模型的核心指标，“每焦耳推论能力”这类量化指标，已开始出现在产品手册与学术研究论文中。

下一个数兆美元规模的AI平台将属于实体世界，智能将被内置于新一代的自主机器与机器人之中。在多模态模型、更高效率的训练与推论管线的技术突破推动下，实体AI系统将实现规模化部署，催生全新品类的自主设备。这些设备将可重塑医疗健康、制造、交通运输、采矿等多个产业，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地运行。

此外，针对汽车与机器人自动化场景的通用运算平台将逐步涌现，车用芯片有望通过技术的重复使用与适配，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，加速实体AI系统的研发与落地进程。

企业云计算策略在2026年将不再局限于部署多云计算架构，而是迈向更成熟的智慧化混合云计算阶段。在此阶段将利用工作负载调度自主化，在动态选择最高效率或最安全的执行环境；互通性标准化，通过数据与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、微调与推论任务可在异质基础设施中的最佳节点完成执行。

随着AI强化的汽车功能成为产业标准配备，AI技术将深度普及到汽车供应链的各个部分——从车用芯片到工厂的工业机器人均有涵盖。AI定义汽车搭载先进的车用AI系统，协助环境感知、行为预测、驾驶辅助及更高端的自动驾驶功能，尤其将推动先进驾驶辅助系统（ADAS）和车用资讯娱乐系统（IVI）的升级，而芯片技术也将针对这些需求完成重构。同时，汽车制造业将面临新的变革：工业机器人、数字孪生与互联系统的应用，正推动工厂往更智能、更自动化的方向转型。

2026年的智慧手机将继续深度依赖AI功能，包括相机图像识别、即时翻译、智能助理等功能，这些均将完全在设备端处理。智能手机将进化为集数字助理、相机与个人管家于一体的多功能设备。Arm 2026年的Mali GPU将添加专用的类神经加速器，其搭载的Arm类神经技术将展现移动设备端在图像和AI能力上的重大飞跃。到2026年底，最新旗舰级智能手机将搭载类神经GPU管线，支持更高帧率的4K游戏、即时视觉运算及更智能的设备端AI助理等功能，且所有功能均无需依赖云计算连接即可运行。连接即可运行。

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设备端智能新时代。用户与开发者将不再局限于产品类别的划分，而是逐渐基于一套统一的运算协同架构彼此互通操作，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携性的技术突破。随著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，全局部署”，涵盖PC、智能手机、边缘AI设备及物联网设备等各类设备。

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、音箱和保安系统等智能家庭设备，所有边缘设备都将原生支持AI工作负载运行，能够即时共享场景资讯与学习成果，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模型与异质运算的日益成熟，家中日常的互联设备都将融入这个智能生态系中。从本质增至，个人设备将演变为一个具备集体感知与自我调整能力的智慧框架，能够深度理解用户需求，并从用户在不同场景下的互动行为中持续学习。

头戴式设备和智能眼镜等增强现实（AR）与虚拟现实（VR）穿戴设备，将在物流、维护、医疗和零售等更广泛的工作场景中实地应用。这一趋势主要受益于轻量化设计和电池续航能力的进步，让解放双手的运算模式在更多场景中具备实用性。这些企业级部署将展现融入式的、以任务为导向的穿戴式设备所具备的价值，并依场景即时提供所需资讯，进一步提升生产力与作业安全。随着外形尺寸不断缩小、AI能力不断增加、连接体验越来越流畅，AR与VR穿戴运算设备将从“尝鲜品”变为“必须品”，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。

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感知功能，转而具备“理解意义”能力——能够自主完成数据解读、趋势预测与行动执行。该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，能根据当地语系、低功耗的运算能力，在极少人工干预的情况下输出即时洞察，推动物联网进入自主化、高能效创新的新阶段。

次世代穿戴式医疗保健设备将从健身伙伴升级为医疗级诊断工具。这些穿戴设备将搭载AI模型，能够在本地即时分析心率变异、呼吸模式等生物特征数据。其中，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，将可进行患者的持续监护、疾病的早期筛检，以及个性化治疗方案的制定。

（首图来源：shutterstock）