ADI：2026年將邁入物理智能時代

2025年，AI技術對整個半導體行業的發展產生了深遠的影響，AI技術完成了從概念到對產業深度賦能的蛻變，成為了貫穿全產業鏈的核心引擎。從企業實踐來看，技術突破不再局限于單一產品的性能提升，而是呈現出“跨領域融合”與“場景化落地”的雙重特征。

2026年，AI又會對整個半導體行業帶來怎樣的影響呢？ADI邊緣AI與機器人事業部副總裁Paul Golding和ADI Emergent AI事業部副總裁Massimiliano Versace為我們揭秘。

物理智能引領2026年新方向

展望2026年，AI的下一個前沿領域將是物理智能。Paul Golding表示，AI將突破屏幕限制全面進入物理世界，推動大語言模型和視覺模型的規模效應延伸至2026年，并將進一步擴展至能夠從物理世界固有屬性(如振動、聲音、磁力與運動等)中學習的模型領域。

物理智能是讓機器在物理世界中自主完成感知、理解、推理、決策與執行的智能范式，核心是融合物理定律與AI算法，打通數字與物理世界的閉環，解決傳統AI“物理盲”問題，適配復雜、動態、非結構化的現實場景。

物理智能以實體系統（如機器人、自動駕駛、工業裝備等）為載體，通過傳感器與執行器直接與物理世界交互，具備實時感知、動態推理與自主行動能力，可應對不可預測的現實場景。

Paul Golding預測，這些從物理世界學習的模型將從數據中心向邊緣端遷移，催生出無需依賴中央服務器、能自主感知環境并動態學習的新型自主系統，如工廠移動機器人遇到意外障礙時自主研判應對方案，便是這類系統的典型應用場景。融合數學物理推理與數據驅動傳感器融合分析的混合“世界模型”，將讓AI系統從“描述世界”向“參與世界”跨越。

此外，Paul Golding表示，終端應用的革新將進一步重塑半導體市場的需求結構。2026年，音頻將躍升為消費電子設備的主導性AI接口，升級為智能推理通道。在空間音頻、傳感器融合與設備端推理的協同作用下，增強現實眼鏡、智能耳機、車載音響等可聽戴設備將進化為具備情境感知能力的智能伙伴，能夠精準解讀環境、推斷用戶意圖與情緒。

這一變革不僅將提升設備的降噪性能與續航能力，更將催生出全新產品形態，讓Z世代青睞的“始終在耳”聽戴體驗成為主流，帶動相關半導體芯片、傳感器等零部件需求的結構性增長。

人形機器人領域將迎來關鍵一年

2026年，人形機器人領域將成為技術爆發與商業化起步的關鍵一年。據Massimiliano Versace預測，到2026年底，融合傳感功能、神經擬態計算與存內計算技術的分布式人工智能架構，將從試點走向早期商業化部署。這種架構將能讓機器人系統更接近生物體特性：本地電路處理反射與平衡動作，中央大腦專注于思考與規劃，實現更流暢的運動模式與更低功耗。而這些突破將以智能傳感器為核心載體，它們將神經擬態計算及存內計算等新型AI計算架構直接嵌入傳感器內部。

分布式人工智能與新型AI計算架構的結合，將顯著降低延遲和功耗，實現邊緣端持續運行的AI系統，從而解放大型處理器使其專注于更高階的推理、規劃與學習任務，而非微觀管理持續的感知-運動-控制循環。

通過實現實時低延遲的邊緣AI處理，機器人將具備更高運行效率、更敏捷響應速度，以及近乎生物體的感知運動技能。這一變革將大幅提升機器人在復雜動態環境中的流暢可靠協同作業能力，為人形機器人的實用化和普及化鋪平道路。

結語

2026年，物理智能的崛起將為半導體行業掀開全新篇章。AI將徹底走出數字屏幕的邊界，深度嵌入機器人、消費電子等實體場景，打通數字與物理世界的閉環，讓智能從“描述世界”真正走向“參與世界”。

人形機器人領域也將迎來重大突破，分布式AI架構的商業化落地將賦予其更接近生物體的感知與運動能力，而核心零部件的技術突破與成本下降，將推動其從工業試點走向規?；瘧茫蔀槲锢碇悄苈涞氐闹饕d體。