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2026年AI将迈入物理智能时代,突破数字边界进入物理世界,推动人形机器人商业化及消费电子革新,重塑半导体需求结构。 ## 物理智能:AI与物理世界的融合 1. **AI突破屏幕限制**:2026年物理智能将让AI从数字世界延伸至物理世界,通过振动、声音等物理属性学习,解决传统AI“物理盲”问题。 2. **边缘端自主系统崛起**:模型从数据中心向边缘迁移,催生无需中央服务器的自主系统(如工厂机器人自主避障),实现动态环境应对。 ## 消费电子革新:音频主导AI交互 1. **音频成为核心接口**:2026年音频将升级为智能推理通道,空间音频与传感器融合推动AR眼镜、智能耳机等设备具备情境感知能力。 2. **需求结构性增长**:听戴设备普及带动半导体芯片、传感器需求增长,Z世代“始终在耳”体验成为主流。 ## 人形机器人商业化关键突破 1. **分布式AI架构落地**:2026年底,融合传感、神经拟态计算的分布式AI将商业化,实现本地反射与中央规划分工,降低功耗与延迟。 2. **边缘AI赋能生物体特性**:智能传感器嵌入新型AI架构,使机器人具备实时感知运动能力,接近生物体流畅性,推动实用化进程。 ## 半导体行业需求重塑 1. **终端应用驱动变革**:物理智能推动机器人、消费电子需求升级,传感器、边缘计算芯片成为核心增长点。 2. **技术融合加速创新**:数学物理推理与数据驱动模型结合,让AI从“描述世界”转向“参与世界”,重塑产业链格局。
2026-01-12 08:22

ADI:2026年将迈入物理智能时代

本文来自微信公众号: TechSugar ,作者:编辑部


2025年,AI技术对整个半导体行业的发展产生了深远的影响,AI技术完成了从概念到对产业深度赋能的蜕变,成为了贯穿全产业链的核心引擎。从企业实践来看,技术突破不再局限于单一产品的性能提升,而是呈现出“跨领域融合”与“场景化落地”的双重特征。


2026年,AI又会对整个半导体行业带来怎样的影响呢?ADI边缘AI与机器人事业部副总裁Paul Golding和ADI Emergent AI事业部副总裁Massimiliano Versace为我们揭秘。


物理智能引领2026年新方向


展望2026年,AI的下一个前沿领域将是物理智能。Paul Golding表示,AI将突破屏幕限制全面进入物理世界,推动大语言模型和视觉模型的规模效应延伸至2026年,并将进一步扩展至能够从物理世界固有属性(如振动、声音、磁力与运动等)中学习的模型领域。


物理智能是让机器在物理世界中自主完成感知、理解、推理、决策与执行的智能范式,核心是融合物理定律与AI算法,打通数字与物理世界的闭环,解决传统AI“物理盲”问题,适配复杂、动态、非结构化的现实场景。


物理智能以实体系统(如机器人、自动驾驶、工业装备等)为载体,通过传感器与执行器直接与物理世界交互,具备实时感知、动态推理与自主行动能力,可应对不可预测的现实场景。


Paul Golding预测,这些从物理世界学习的模型将从数据中心向边缘端迁移,催生出无需依赖中央服务器、能自主感知环境并动态学习的新型自主系统,如工厂移动机器人遇到意外障碍时自主研判应对方案,便是这类系统的典型应用场景。融合数学物理推理与数据驱动传感器融合分析的混合“世界模型”,将让AI系统从“描述世界”向“参与世界”跨越。


此外,Paul Golding表示,终端应用的革新将进一步重塑半导体市场的需求结构。2026年,音频将跃升为消费电子设备的主导性AI接口,升级为智能推理通道。在空间音频、传感器融合与设备端推理的协同作用下,增强现实眼镜、智能耳机、车载音响等可听戴设备将进化为具备情境感知能力的智能伙伴,能够精准解读环境、推断用户意图与情绪。


这一变革不仅将提升设备的降噪性能与续航能力,更将催生出全新产品形态,让Z世代青睐的“始终在耳”听戴体验成为主流,带动相关半导体芯片、传感器等零部件需求的结构性增长。


人形机器人领域将迎来关键一年


2026年,人形机器人领域将成为技术爆发与商业化起步的关键一年。据Massimiliano Versace预测,到2026年底,融合传感功能、神经拟态计算与存内计算技术的分布式人工智能架构,将从试点走向早期商业化部署。这种架构将能让机器人系统更接近生物体特性:本地电路处理反射与平衡动作,中央大脑专注于思考与规划,实现更流畅的运动模式与更低功耗。而这些突破将以智能传感器为核心载体,它们将神经拟态计算及存内计算等新型AI计算架构直接嵌入传感器内部。


分布式人工智能与新型AI计算架构的结合,将显著降低延迟和功耗,实现边缘端持续运行的AI系统,从而解放大型处理器使其专注于更高阶的推理、规划与学习任务,而非微观管理持续的感知-运动-控制循环。


通过实现实时低延迟的边缘AI处理,机器人将具备更高运行效率、更敏捷响应速度,以及近乎生物体的感知运动技能。这一变革将大幅提升机器人在复杂动态环境中的流畅可靠协同作业能力,为人形机器人的实用化和普及化铺平道路。


结语


2026年,物理智能的崛起将为半导体行业掀开全新篇章。AI将彻底走出数字屏幕的边界,深度嵌入机器人、消费电子等实体场景,打通数字与物理世界的闭环,让智能从“描述世界”真正走向“参与世界”。


人形机器人领域也将迎来重大突破,分布式AI架构的商业化落地将赋予其更接近生物体的感知与运动能力,而核心零部件的技术突破与成本下降,将推动其从工业试点走向规模化应用,成为物理智能落地的主要载体。

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