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Arm揭示兩大AI核心趨勢:實體AI與邊緣AI加速融合 驅動從自動駕駛到穿戴裝置的智慧革新

在此次CES 2026展會上,Arm以「運算平台」作為核心,分享了對後AI 時代的技術觀察,認為2025年已是AI發展的關鍵分水嶺,而進入2026年,AI不再僅是實驗室中的探索,而是真正落實到生活的每一個角落。其中,「實體AI」 (Physical AI)與「邊緣AI」 (Edge AI)將是推動下一波產業變革的雙引擎。

實體AI與邊緣AI:從雲端走向真實世界

Arm指出,這兩大趨勢正在加速融合。實體AI讓汽車與機器人具備理解現實環境並安全運作的能力;而邊緣AI則將運算智慧從雲端拉回使用者端的裝置上,確保即時性與隱私。

舉例來說,機器人現在能透過數位孿生技術進行學習,XR裝置成為了模擬訓練場,而穿戴裝置則能預判用戶需求。這些應用的背後,都仰賴Arm運算平台提供的高效能與低功耗算力,實現「感知—推論—執行」的完整迴圈。

自動駕駛:從輔助邁向全自動

在車用領域,Arm強調產業正從「軟體定義車輛」 (SDV)加速邁向「AI定義平台」。

例如,Rivian自研的自動駕駛平台即搭載了基於Arm架構的客製化晶片。而Tesla新一代AI5晶片同樣基於Arm平台打造,效能較前代提升40倍,印證能源效率對實體AI的重要性。

另一方面,NVIDIA DRIVE Thor平台更為WeRide的Level 4等級自駕駛計程車 (Robotaxi),以及Nuro、Wayve等自動駕駛技術公司提供核心算力。

機器人與AI PC:效能與功耗的完美平衡

機器人展區是今年CES的一大亮點,從Deep Robotics的輪足機器人到Roborock的清潔機器人,再到Agility Robotics等人形機器人 ,都展示自主導航與複雜操作的運作能力,而這些機器人多數採用諸如NVIDIA Jetson Thor等基於Arm架構運算模組。

在個人運算方面,Windows on Arm也已經成主流,預計今年將有超過100款相關機種問世。Arm架構讓筆電與平板 (如小米平板7 Ultra)在具備高效能的同時,更能維持全天候續航表現,並且支援裝置端執行翻譯、圖像生成等AI任務,無需依賴雲端連線。

值得注意的是,NVIDIA DGX SparkAI工作站搭載整合20個Arm架構核心的GB10超級晶片,讓開發者能在桌面上直接運行1200億參數的大型模型。

穿戴裝置與智慧家庭:更懂你的貼身助理

邊緣AI的優勢在穿戴裝置上展露無遺。新款Ray-Ban Meta智慧眼鏡結合神經控制手環,即便在極限功耗下也能運行空間AI,而Oura Ring 4智慧戒指則能全天候分析健康數據。

在智慧家庭方面,隨著隱私意識抬頭與Matter標準普及,運算中樞正回歸本地端。Google Nest與三星、LG在內品牌的智慧電視也都藉由Arm架構處理器作為家庭控制中樞,直接在裝置端處理語音控制與自動化流程,減少資料上傳雲端的風險。

Arm指出:未來的智慧將無縫嵌入所有技術版圖,而Arm架構正是支撐這個「無處不在的智慧未來」之基石。

《原文刊登於合作媒體mashdigi,聯合新聞網獲授權轉載。》

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