人工智能(AI)正邁入一個全新階段——模型不僅能理解情景化數據，還能與物理世界進行實時交互。在ADI，我們稱之為“物理智能”：即智能系統能夠在運動、聲音、空間或其他真實物理場景（如時序采樣）中實現本地化感知、推理與執行。

這一演進方向與ADI的核心優勢高度契合。我們在精密傳感、混合信號設計及物理邊緣計算領域的深厚積淀，正成為所有在物理層面(無論是空間感知、扭矩檢測、還是6G網絡射頻感知)運行的智能系統的基石。

2026年，AI將從聊天機器人延伸至物理世界，讓機器能夠靈活適應周圍環境。從汽車區域架構中的情景感知信號檢測，到能在數分鐘內學習掌握新任務的機器人，數字思維(“推理”)與物理行動將實現快速融合。

2026年正成為物理智能從概念邁向現實的關鍵之年。以下是關于物理智能如何在2026年實現落地的五大預測：

預測#1：2026年，人工智能(AI)將突破屏幕限制，進入物理世界。

AI的下一個前沿領域將是物理智能。推動大型推理模型取得成功的規模效應將在2026年得以持續，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。我預測，這些物理推理模型將從數據中心向邊緣端遷移，催生出一種新型的自主系統實現本地化思考與行動，這類系統能敏銳感知現實物理環境，且無需依賴中央服務器。例如，工廠機器人僅憑少量示例，就能自主推理并完成意料之外的任務。未來，我們將看到更多融合數學與物理推理以及數據驅動傳感器融合動態分析的混合“世界模型”，這些系統不僅能描述世界，更能主動參與其中，并從中持續學習。

預測#2：音頻將成為消費電子設備中的主導性AI接口。

音頻即將升級為一種智能推理通道，這一變革將在2026年全面顯現。在空間音頻、傳感器融合與設備端推理的協同驅動下，消費電子設備將演進為具有情境感知能力的智能伙伴。增強現實眼鏡、智能耳機等可聽戴設備會悄然解讀周圍環境，精準推斷用戶的意圖、情緒與所處狀態。這些技術突破將顯著提升可聽戴設備的降噪性能、延長電池續航，還將催生出前所未有的產品形態。得益于情境感知AI賦予的“超凡”聽覺能力，目前在Z世代中日益流行的“始終在耳”聽戴體驗將變得越來越普遍。

預測#3：機器人將像人類一樣學習，且僅需極少數據。

2026年，小樣本學習與遷移學習終將突破“人形機器人翻筋斗”這類炫技式表演范疇，真正融入精密工業機器人領域。借助可理解目標與約束條件的大型推理模型，機器人僅需極少數據即可完成訓練。這一突破將為小批量、高混合度的制造業、物流及醫療行業開啟柔性自動化新紀元。2026年的變革核心并非人形機器人取代人類，而是機器人將擺脫傳統編程的僵化模式與高昂成本，成為能與人類協同推理的智能伙伴。

預測#4：微智能崛起，AI將迎來其自主革命的“開端”時刻。

2026年將涌現新一代微型遞歸模型：這些緊湊型系統能在特定細分領域實現驚人的深度推理，并可在邊緣端運行。與其稱之為“小模型”，不如定義為微智能：靈活自適應、專注特定任務，同時具備抽象思維與反思能力。這類模型將填補當前邊緣端僵化程序化AI與GPT-5等巨型基座模型之間的空白，成為新興專業智能體的協調中樞。這場構建流暢智能系統的研發競賽將加速這類新模型的誕生。未來，我們有望看到全新的評估基準，專門用于衡量以工程應用為核心、兼顧安全性與功能安全的多智能體協作系統。

預測#5：AI將開始創造AI。

2026年，智能架構本身將實現自動化。依托合成數據、代碼生成循環、仿真技術及自優化流水線（包括演化計算），AI將越來越多地自主完成對其下一代系統的設計、測試與優化工作。這會將創新周期從數月壓縮到數小時，徹底改變軟件、模型甚至硬件的協同演進模式，由此開啟遞歸工程時代。在這個時代，創造本身將演變為智能化的過程。

ADI已在這些前沿領域展開布局。我們相信，公司在精密傳感、混合信號設計及邊緣計算領域的深厚積淀，正迅速成為構筑未來智能世界的基石——在這個世界里，AI不再是抽象概念，而是融入每一次信號傳輸、每一顆傳感器與每一項決策之中。

隨著智能邁向實體化，我們的使命是讓全球數據能夠在電子物理世界的客觀規律之上，實現高保真的思考、推理與行動。我們正邁入一個全新領域，物理智能將推動我們自身與客戶加速實現突破性創新。未來充滿非凡可能，且這些可能性都扎根于工程實踐的現實土壤。