AI 2026：从数字到物理世界的智能革命

ADI边缘AI与机器人事业部副总裁Paul Golding预测，到2026年，人工智能（AI）将突破屏幕的限制，进入物理世界，开启一场前所未有的技术革新。这一变革不仅涉及物理智能模型的发展，还将推动音频成为消费电子设备中的主导性AI接口，并催生自主AI和微智能的新时代。

物理智能：AI迈向物理世界的新纪元

Golding指出，AI的下一个前沿将是物理智能。当前大语言模型和视觉模型的成功经验将被扩展至能够从物理属性（如振动、声音、磁力和运动等）中学习的模型领域。这些物理推理模型将从数据中心迁移到边缘端，催生出新型自主系统，实现本地化思考与行动。例如，在工业环境中，移动机器人遇到意外障碍时，能够自主分析并制定应对策略。

未来，我们将看到更多融合数学与物理推理以及数据驱动传感器融合动态分析的混合“世界模型”。正如Richard Sutton所言，这些系统不仅能描述世界，更能主动参与其中，并从自身“经验”中持续学习。这种能力将显著提升工厂自动化水平，使车间内的自主智能体能够基于预测采取行动，优化生产任务调度和机器维护，所有操作均无需人工干预。

音频作为消费电子设备的核心AI接口

2026年，音频将成为消费电子设备的核心AI接口。得益于空间音频、传感器融合及设备端推理技术的进步，增强现实眼镜、智能耳机、车载音响等设备将具备情境感知能力，精准理解用户意图、情绪及状态。这不仅提升了降噪性能和电池续航，还催生了新的产品形态。

目前在Z世代中日益流行的“始终在耳”的听戴体验将变得更加普遍。这类设备能够悄无声息地解读周围环境，提供个性化的用户体验。例如，智能耳机可以根据用户的活动自动调整音量和播放列表，增强现实眼镜则可以实时翻译对话内容，为用户提供无缝的多语言交流体验。

自主AI与高精度物理仿真环境

未来，自主AI系统将在高精度物理仿真环境中训练而成，能够在实际操作中做出决策。这些系统不仅能进行预测，还能通过在仿真环境中演练过的物理化干预措施自主决策并行动。为了支撑这一变革，2026年将见证数字孪生技术的全面普及，为大模型注入物理系统感知能力。

试想一下，AI模型在一个可扩展的安全仿真环境中学习预测力学效应，而不是文本。具备物理智能的基座模型将整合推理能力与传感器智能，实现对机器、仿真与数据的统筹调度。如今，许多工厂已具备预测性维护的技术基础，而未来我们将看到车间内的自主智能体能够基于预测采取行动，优化生产流程，延长设备寿命，并与供应链智能体协同调整库存。

微智能崛起：AI自主革命的开端

2026年将迎来新一代微型递归模型，即所谓的微智能。这些紧凑型系统能在特定细分领域实现深度推理，并可在边缘端运行。它们灵活自适应，专注特定任务，同时具备抽象思维与反思能力，填补了当前边缘端僵化程序化AI与GPT-5等巨型基座模型之间的空白。

微智能将成为芯片、传感器及微型系统的专业推理能力中枢，推动新兴专业智能体的发展。在ARC Prize等创新计划的推动下，这场构建流畅智能系统的研发竞赛将加速新模型的诞生。未来，我们将看到全新的人工智能评估标准，旨在衡量并激励新型工程智能的发展——即能够协同解决复杂工程问题的多智能体微智能系统，从而推动从攻克抽象数学挑战迈向解决实际问题的系统方案。

模拟AI计算技术的复兴

2026年，模拟AI计算技术将迎来显著发展。长期以来因扩展性和精度限制而被边缘化的模拟计算，将在这一年迎来复兴。当前数字架构正面临能耗、延迟与内存瓶颈，而在必须实现实时响应与高能效的边缘应用环境中，这些问题尤为突出。

模拟AI计算利用传感与计算基底的物理特性进行运算，直接将能量转化为AI推理结果。这种AI计算范式与传统数字处理器截然不同：数字处理器将传感与计算分离，而模拟AI将这两个层级整合为统一框架，让智能从传感器端便开始涌现。到2026年底，这项技术将在机器人、可穿戴设备及自主系统等领域率先实现初步部署与应用落地，赋予这些设备实时响应能力、更流畅的交互体验、更持久的电池续航性能，以及更自然的行为模式。

通过这些技术进步，AI将在未来几年内实现从数字到物理世界的全面跨越，推动各行各业的智能化转型，开启一个全新的智能时代。