2025年，AI技術(shù)對(duì)整個(gè)半導(dǎo)體行業(yè)的發(fā)展產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響，AI技術(shù)完成了從概念到對(duì)產(chǎn)業(yè)深度賦能的蛻變，成為了貫穿全產(chǎn)業(yè)鏈的核心引擎。從企業(yè)實(shí)踐來看，技術(shù)突破不再局限于單一產(chǎn)品的性能提升，而是呈現(xiàn)出“跨領(lǐng)域融合”與“場(chǎng)景化落地”的雙重特征。

2026年，AI又會(huì)對(duì)整個(gè)半導(dǎo)體行業(yè)帶來怎樣的影響呢？ADI邊緣AI與機(jī)器人事業(yè)部副總裁Paul Golding和ADI Emergent AI事業(yè)部副總裁Massimiliano Versace為我們揭秘。

物理智能引領(lǐng)2026年新方向

展望2026年，AI的下一個(gè)前沿領(lǐng)域?qū)⑹俏锢碇悄?。Paul Golding表示，AI將突破屏幕限制全面進(jìn)入物理世界，推動(dòng)大語言模型和視覺模型的規(guī)模效應(yīng)延伸至2026年，并將進(jìn)一步擴(kuò)展至能夠從物理世界固有屬性(如振動(dòng)、聲音、磁力與運(yùn)動(dòng)等)中學(xué)習(xí)的模型領(lǐng)域。

物理智能是讓機(jī)器在物理世界中自主完成感知、理解、推理、決策與執(zhí)行的智能范式，核心是融合物理定律與AI算法，打通數(shù)字與物理世界的閉環(huán)，解決傳統(tǒng)AI“物理盲”問題，適配復(fù)雜、動(dòng)態(tài)、非結(jié)構(gòu)化的現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景。

物理智能以實(shí)體系統(tǒng)（如機(jī)器人、自動(dòng)駕駛、工業(yè)裝備等）為載體，通過傳感器與執(zhí)行器直接與物理世界交互，具備實(shí)時(shí)感知、動(dòng)態(tài)推理與自主行動(dòng)能力，可應(yīng)對(duì)不可預(yù)測(cè)的現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景。

Paul Golding預(yù)測(cè)，這些從物理世界學(xué)習(xí)的模型將從數(shù)據(jù)中心向邊緣端遷移，催生出無需依賴中央服務(wù)器、能自主感知環(huán)境并動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)的新型自主系統(tǒng)，如工廠移動(dòng)機(jī)器人遇到意外障礙時(shí)自主研判應(yīng)對(duì)方案，便是這類系統(tǒng)的典型應(yīng)用場(chǎng)景。融合數(shù)學(xué)物理推理與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)傳感器融合分析的混合“世界模型”，將讓AI系統(tǒng)從“描述世界”向“參與世界”跨越。

此外，Paul Golding表示，終端應(yīng)用的革新將進(jìn)一步重塑半導(dǎo)體市場(chǎng)的需求結(jié)構(gòu)。2026年，音頻將躍升為消費(fèi)電子設(shè)備的主導(dǎo)性AI接口，升級(jí)為智能推理通道。在空間音頻、傳感器融合與設(shè)備端推理的協(xié)同作用下，增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)眼鏡、智能耳機(jī)、車載音響等可聽戴設(shè)備將進(jìn)化為具備情境感知能力的智能伙伴，能夠精準(zhǔn)解讀環(huán)境、推斷用戶意圖與情緒。

這一變革不僅將提升設(shè)備的降噪性能與續(xù)航能力，更將催生出全新產(chǎn)品形態(tài)，讓Z世代青睞的“始終在耳”聽戴體驗(yàn)成為主流，帶動(dòng)相關(guān)半導(dǎo)體芯片、傳感器等零部件需求的結(jié)構(gòu)性增長(zhǎng)。

人形機(jī)器人領(lǐng)域?qū)⒂瓉黻P(guān)鍵一年

2026年，人形機(jī)器人領(lǐng)域?qū)⒊蔀榧夹g(shù)爆發(fā)與商業(yè)化起步的關(guān)鍵一年。據(jù)Massimiliano Versace預(yù)測(cè)，到2026年底，融合傳感功能、神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算與存內(nèi)計(jì)算技術(shù)的分布式人工智能架構(gòu)，將從試點(diǎn)走向早期商業(yè)化部署。這種架構(gòu)將能讓機(jī)器人系統(tǒng)更接近生物體特性：本地電路處理反射與平衡動(dòng)作，中央大腦專注于思考與規(guī)劃，實(shí)現(xiàn)更流暢的運(yùn)動(dòng)模式與更低功耗。而這些突破將以智能傳感器為核心載體，它們將神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算及存內(nèi)計(jì)算等新型AI計(jì)算架構(gòu)直接嵌入傳感器內(nèi)部。

分布式人工智能與新型AI計(jì)算架構(gòu)的結(jié)合，將顯著降低延遲和功耗，實(shí)現(xiàn)邊緣端持續(xù)運(yùn)行的AI系統(tǒng)，從而解放大型處理器使其專注于更高階的推理、規(guī)劃與學(xué)習(xí)任務(wù)，而非微觀管理持續(xù)的感知-運(yùn)動(dòng)-控制循環(huán)。

通過實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)低延遲的邊緣AI處理，機(jī)器人將具備更高運(yùn)行效率、更敏捷響應(yīng)速度，以及近乎生物體的感知運(yùn)動(dòng)技能。這一變革將大幅提升機(jī)器人在復(fù)雜動(dòng)態(tài)環(huán)境中的流暢可靠協(xié)同作業(yè)能力，為人形機(jī)器人的實(shí)用化和普及化鋪平道路。

結(jié)語

2026年，物理智能的崛起將為半導(dǎo)體行業(yè)掀開全新篇章。AI將徹底走出數(shù)字屏幕的邊界，深度嵌入機(jī)器人、消費(fèi)電子等實(shí)體場(chǎng)景，打通數(shù)字與物理世界的閉環(huán)，讓智能從“描述世界”真正走向“參與世界”。

人形機(jī)器人領(lǐng)域也將迎來重大突破，分布式AI架構(gòu)的商業(yè)化落地將賦予其更接近生物體的感知與運(yùn)動(dòng)能力，而核心零部件的技術(shù)突破與成本下降，將推動(dòng)其從工業(yè)試點(diǎn)走向規(guī)?；瘧?yīng)用，成為物理智能落地的主要載體。