Arm借助WAIC 2026揭示AI智能体落地的两大发展趋势

在2026 世界人工智能大会 (WAIC) 期间，产业方向变得更加清晰：大模型能力不断成熟，推动 AI 产业从模型能力竞赛加速转入智能体规模化落地的新阶段。

本届大会呈现出两方面态势：云端超节点等新型 AI 基础设施一面持续升级，为大量智能体运行提供算力；另一面，AI 智能体正由云端加快进入手机、PC、眼镜等终端设备，逐步获得理解意图、规划任务和主动执行的能力。AI 因而从“能展示”转为“能服务”，将技术能力落实为用户体验。

观察产业演进路径可以发现，智能体落地正同时驱动两大趋势：其一，AI 能力延伸至多元终端，扩大端侧 AI 体验的触点；其二，大模型加快迁往端侧，与终端软硬件生态进一步融合。

AI 能力延伸至多元终端

扩展端侧 AI 体验触点

当前最重要且普及度最高的智能入口仍是手机。在本届 WAIC 大会上，多家国内厂商集中展示智能体手机产品，利用系统级智能体重塑传统人机交互方式，开启终端 AI 智能化的新形态。

Arm 边缘 AI 执行副总裁 Chris Bergey 表示，AI 智能体手机意味着 AI 正以更个性化、更实用的方式落地。其价值是让 AI 真正开始为用户服务，释放新的场景和体验，由此唤起市场换机兴趣；当这些体验被证明有效，市场需求将进一步释放，并加快设备端升级迭代。同时，此类终端对计算能力提出的高要求，也会不断促进底层硬件算力与技术发展。

与此同时，眼镜正逐渐成为下一代 AI 入口的重要载体。相比手机，AI 眼镜具备更贴近用户、解放双手和实时感知环境等优势，使 AI 能够更自然地融入日常生活。智能眼镜市场也迎来快速发展阶段：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%，2026 年全年智能眼镜出货量将达到约 1,360 万台。Omdia 预计，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%。

实时翻译、视觉理解、全天候 AI 助手等复杂功能逐渐由 AI 眼镜承载，也给底层计算平台带来前所未有的要求。在轻薄机身与有限电池容量中，如何同时满足高性能运算、长效续航和低时延实时响应，已成为端侧 AI 规模化落地的核心难题。因此，高性能、高能效且可扩展的计算平台成为产业发展的关键基础。Arm 凭借高性能、高能效与卓越可扩展性，正在成为 AI 眼镜的重要算力底座。目前，市场中 99% 的智能眼镜都以 Arm 架构作为核心算力平台，覆盖主流终端品牌。

大模型加快向端侧迁移

进一步融入终端软硬件生态

终端形态若决定 AI 从何处触达用户，软硬件协同能力就直接影响 AI 体验能否真正落地并实现普惠。大模型不断向终端部署渗透，使产业竞争从模型参数规模之争，转向模型、芯片、系统及应用生态协同能力之争。未来 AI 终端除需拥有强大算力和模型能力，还必须准确理解用户需求并适应用户场景。

这一趋势在语音 AI 领域尤为突出。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应用。用户仅需录制少量声音样本，即可生成个性化语音，并在终端侧完成推理。相比依赖云端处理的传统模式，该方案能够提供更实时、更个性化的交互体验，也展现出 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，语音正在成为 AI 时代最重要的人机交互形式之一。通过和 Arm 合作，双方展示了 Qwen-Audio 家族语音合成模型在语音表达、声音克隆方面的领先能力，提供高度自然且情感表现丰富的语音体验。高质量语音合成需要 FP32 精度保障声音保真度，这次演示也进一步说明 Arm CPU 的 SME2 加速技术能够高效支持先进语音 AI 工作负载，推动优质 AI 体验进入更多终端设备。

除通义千问之外，Arm 也在与百度文心、腾讯混元等本土大模型生态伙伴持续深化合作，促进模型在端侧设备中的部署和应用。这些案例说明，大模型未来能否释放价值，既取决于模型自身进步，也离不开完整软硬件生态的协同创新。

进入智能体时代，决定竞争的已不只是模型能力，更在于生态协同能力。Arm 依托贯通云端与终端的计算平台生态，连接算力、模型和终端体验，正推动 AI 智能体更快迈向规模化应用。