Arm透过WAIC 2026揭示AI智能体落地的两大发展趋势

先说几个核心判断：2026年世界人工智能大会（WAIC）上，一个产业趋势已经非常清晰——大模型的能力正在走向成熟，AI产业的重心正在从“谁家模型更强”转向“谁能把智能体真正落地”。这不是一个简单的技术迭代，而是一次产业逻辑的切换。

从今年大会的现场态势来看，两个方向同时推进：一方面，云端超节点这类新型基础设施在持续演进，为海量智能体运行提供算力支撑；另一方面，智能体正在加速从云端走向终端，手机、PC、眼镜这些设备开始具备理解意图、规划任务和主动执行的能力。AI，正在从“能展示”走向“能服务”，从技术能力向用户体验转化。

沿着这条产业演进路径，智能体落地正在同步推动两大趋势：一是AI能力向多元终端延伸，拓宽端侧AI体验的触点；二是大模型加速向端侧迁移，与终端软硬件生态深度融合。

AI能力向多元终端延伸

话又说回来，手机依然是当前最普及、最成熟的智能终端入口。本届WAIC上，国内厂商几乎都拿出了自己的智能体手机产品，通过系统级的智能体重构人机交互，开启了终端AI化的新形态。

Arm边缘AI执行副总裁Chris Bergey提到，AI智能体手机标志着AI正朝着更个性、更实用的方向落地。它的价值在于让AI真正开始服务用户，解锁新的使用场景和体验，从而激发市场的换机兴趣。一旦这类体验被验证有效，需求就会被快速打开，加速设备端的迭代升级。同时，这些终端对算力的高要求，也在持续推动底层硬件技术的演进。

与此同时，眼镜正在成为下一代AI入口的重要载体。相比手机，AI眼镜的优势更明显：更贴近用户、解放双手、实时感知环境，让AI更自然地融入日常生活。智能眼镜市场已经进入快速成长期——IDC数据显示，2026年第一季度全球智能眼镜出货量同比增长167%，全年出货量预计达到约1360万台。Omdia则预测，中国将成为全球第二大AI眼镜市场，2026年出货量约120万台，占全球约12%。

随着AI眼镜需要承载实时翻译、视觉理解、全天候AI助手这些复杂功能，对底层计算平台的要求也前所未有地提高了。如何在轻薄机身和有限电池容量下，兼顾高性能、长效续航和低时延响应，已经成为端侧AI规模化落地的核心挑战。这也意味着，高性能、高能效、可扩展的计算平台成为产业发展的关键基础。目前，市面上99%的智能眼镜采用了Arm架构作为核心算力平台，覆盖了市场主流终端品牌。

大模型加速向端侧迁移

如果说终端形态决定了AI的触达入口，那么软硬件协同能力，就直接决定了AI体验能否真正落地、实现普惠。随着大模型向终端部署渗透，产业竞争的重点正在从模型参数规模的比拼，转向模型、芯片、系统和应用生态的协同能力。未来的AI终端，不仅要算力强、模型好，更要能精准读懂用户需求、适配用户场景。

这一点在语音AI领域体现得尤为突出。WAIC期间，Arm展示了与阿里巴巴通义千问大模型合作的最新成果。双方基于Arm最新计算平台及第二代Arm可伸缩矩阵扩展（Arm SME2）技术，实现了行业首个在CPU端完整运行Qwen-Audio家族TTS模型的商用方案，支持本地个性化多语言语音克隆。用户只需要录制少量声音样本，就能生成个性化语音，并且在终端侧完成推理。相比传统依赖云端处理的模式，这种方案能提供更实时、更个性化的交互体验，也展示了AI从通用能力向个性化体验发展的方向。

千问大模型业务总经理徐栋表示，语音正成为AI时代最重要的人机交互方式之一。通过与Arm合作，Qwen-Audio家族的语音合成模型在语音表达和声音克隆领域展现了领先能力，带来高度自然且富有情感表现力的语音体验。由于高质量语音合成需要FP32精度来保证声音保真度，这次演示也进一步展现了Arm CPU上的SME2加速技术如何高效支撑先进语音AI工作负载，并推动优质AI体验在更多终端设备上落地。

除了通义千问，Arm还在与百度文心、腾讯混元等本土大模型生态伙伴深度合作，加速模型在端侧设备上的部署与应用。这些案例都在说明一个事实：未来大模型价值的释放，不仅依赖模型本身的进步，更依赖整个软硬件生态的协同创新。

面向智能体时代，竞争的关键已经不再是模型能力本身，而是生态协同能力。通过覆盖从云到端的计算平台生态，Arm正在连接算力、模型与终端体验，推动AI智能体加速走向规模化应用。