Arm发20项技术预言！2026年小芯片、3D集成成核心

Arm今日（30日）发布20项技术重磅预测，认为计算将具备更高的模块化特性与能源效率表现，实现云端、实体终端及边缘人工智能（AI）环境的无缝互联。

1. 模块化小芯片技术将重新定义芯片设计 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提速。通过将计算单元、存储器与输入输出接口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，在降低研发成本的同时加快产品规模化落地。 当前业界对模块化的关注度日益提升，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级芯片（SoC）。这一趋势将进一步推动可定制小芯片的崛起，助力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。

2. 先进材料与3D集成技术 2026年的芯片创新将更多源于新型材料应用与先进封装技术，例如3D堆叠和小芯片集成等，而非晶体管尺寸的进一步微缩。这一技术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”的演进模式强调垂直创新，通过功能分层集成、优化散热效率以及提升每瓦算力实现突破，而非单纯的横向尺寸缩小。该技术路径不仅将成为高性能、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. 以安全为核心的芯片设计成为基本要求 目前攻击者已开始探寻AI系统的可利用漏洞，并将硬件本身作为攻击目标。面对日益严峻的安全威胁，芯片内置的硬件级可信机制变得至关重要。Arm的内存标记扩展（MTE）、硬件可信根以及机密计算安全区域等技术，将成为芯片的标准配置功能，而非可选组件。 此外，个人与企业正将越来越多的高价值数字资产存储于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，这就需要在芯片层面部署多重安全防护措施，涵盖加密强制隔离、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。当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。亚马逊云科技（Graviton）、谷歌云（Axion）和微软Azure（Cobalt）等头部云服务商正引领这一变革，打造高度整合的平台——即从底层开始将专用CPU、加速器、存储器和互连架构协同设计，这是实现可扩展、高效率且开发者可便捷调用的AI技术的核心所在。 这一趋势将推动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，进而降低AI运行所需的能耗总量及相关成本。

5. 分布式AI计算将更多智能延伸至边缘端 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：借助算法优化、模型量化和专用芯片的加持，它将从基础的数据处理分析能力，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，本地推理与设备端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、边缘与实体AI加速融合 2026年，“云端与边缘谁更胜一筹”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。企业不再将云端、边缘与实体终端割裂看待，而是根据各技术层级的优势设计AI任务与工作分配方案。例如，云端承担大规模模型训练与优化任务；边缘端在数据来源附近完成低延迟感知与短周期决策；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、高能效的实体AI系统提供支撑。

7. 世界模型将重塑实体AI开发 世界模型将成为构建和验证实体AI系统的关键基础工具，应用范围覆盖机器人、自主设备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仿真技术的进步，将使开发者和工程师能够构建丰富的虚拟环境，并精准映射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、压力测试与反复迭代优化，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，基于世界模型的仿真技术或将成为企业的核心竞争力，并成为推动下一波实体AI技术突破的重要催化剂。

8. AI代理与自主AI在实体及边缘环境持续崛起 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完成感知、推理与行动。多代理协同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——物流优化系统可实时监控物流流向，主动完成补货、路径调整或向管理人员发出预警，而非被动等待指令。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，并自动启动排障措施。

9. 情境感知AI将驱动下一代用户体验 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，但设备端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，解锁全新维度的用户体验，涵盖从增强现实显示到主动安全防护等多个场景。此外，情境感知AI系统不再局限于被动响应指令，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，适配边缘端运行需求，目前已在多个垂直行业落地应用，覆盖制造业的缺陷检测与质量检验，到医疗健康领域的诊断辅助与患者监护等场景。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”技术堆栈，只需借助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. 小型语言模型（SLM）能力跃升，企业应用门槛持续降低 受益于模型压缩、蒸馏及架构设计的技术突破，当下复杂的推理模型正大幅“瘦身”，转化为小型语言模型（SLM），同时不会牺牲计算性能。这些轻量化模型在大幅降低参数规模的同时，可实现接近顶尖水平的推理效能，不仅更易于在边缘端部署、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，为这场变革提供了坚实支撑，也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. 实体AI规模化落地，驱动全行业生产力跃升 下一个万亿美元规模的AI平台将属于实体世界，智能将被深度植入新一代自主设备与机器人之中。在多模态模型、更高效率的训练与推理流程的技术突破推动下，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，加速实体AI系统的研发与落地进程。

13. 混合云技术走向成熟，开启多云智能新阶段 企业云战略在2026年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。在此阶段，将实现工作负载调度自主化，动态选择最高效或最安全的执行环境；互通性标准化，实现数据与AI模型在不同平台间的无缝迁移；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协同化，训练、微调与推理任务可在异构基础设施的最优节点完成执行。

14. 从芯片到生产线，AI正在改写汽车产业发展模式 随着AI增强型汽车功能成为行业标准配置，AI技术将深度渗透到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定义的汽车搭载先进的车载AI系统，助力环境感知、行为预测、驾驶辅助及更高级别的自动驾驶功能，尤其将推动高级驾驶辅助系统（ADAS）和车载信息娱乐系统（IVI）的升级，而芯片技术也将针对这些需求完成重构。同时，汽车制造业将迎来全新变革：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. 设备端AI成为标准配置，智能手机将更智能 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终端。Arm 2026年推出的Mali GPU将新增专用神经网络加速器，其搭载的Arm神经网络技术将实现移动设备端图像与AI能力的跨越式提升。到2026年底，最新旗舰智能手机将搭载神经网络GPU管线，支持更高帧率的4K游戏、实时视觉计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端连接即可运行。

16. 边缘设备的算力边界逐渐消融 个人电脑、移动设备、物联网与边缘AI之间长期存在的壁垒将逐渐打破，进而迈向一个跨越设备边界的设备端智能新时代。用户与开发者将不再受限于产品品类的划分，而是基于一套统一的计算协同架构实现互联互通，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”，覆盖个人电脑、智能手机、边缘AI设备及物联网设备等各类终端。

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、个人电脑和汽车，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模型与异构计算技术的日益成熟，家庭日常的互联设备都将融入这个智能生态系统中。从本质上看，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能框架，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。

18. AR与VR可穿戴设备加速普及至企业级应用场景 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、设备维护、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。这些企业级部署将凸显沉浸式、任务导向型穿戴设备的价值，可根据情境实时提供所需信息，进一步提升生产力与作业安全性。随着产品形态不断小型化、AI能力持续增强、连接体验愈发流畅，AR与VR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采集与感知功能，转而具备“理解意义”的能力——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，可凭借本地化、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. 穿戴式医疗健康设备迈向临床级应用 下一代穿戴式医疗健康设备将从健身辅助工具升级为医疗级诊断设备。这些穿戴设备将搭载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。其中，远程患者监护（RPM）就是这场变革的典型案例：由临床级互联传感器构成的日益壮大的生态系统，将可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。