Arm借WAIC 2026展现AI智能体落地的两大发展趋势

2026 世界人工智能大会 (WAIC) 举办期间，产业走向变得更加清晰：大模型能力不断成熟，正推动 AI 产业加快告别模型能力竞争，进入智能体规模化落地的新阶段。

本届大会现场呈现出两方面变化：云端超节点等新型 AI 基础设施继续演进，为海量智能体提供运行所需的算力；与此同时，AI 智能体加快从云端进入终端，逐渐融入手机、PC、眼镜等设备，并开始拥有理解意图、规划任务和主动执行的能力。由技术能力转向用户体验后，AI 正从“能展示”迈向“能服务”。

沿着产业演进路径观察，智能体落地正在同步推动两大趋势：其一是 AI 能力延伸至多元终端，扩大端侧 AI 体验的触达范围；其二是大模型加速迁往端侧，并与终端软硬件生态实现深度融合。

AI 能力向多元终端延伸

拓宽端侧 AI 体验触点

当前最重要且普及度最高的智能入口，仍然是手机。在本届 WAIC 大会上，多家国内厂商集中展示智能体手机产品，通过系统级智能体改变传统人机交互方式，推动终端 AI 进入新的智能化形态。

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、更实用的方式实现落地。其价值是让 AI 真正开始为用户服务，开启新的使用场景与体验，进而提升市场的换机兴趣。当这类体验被证实有效后，市场需求还会进一步释放，并加快设备端迭代升级。同时，相关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。在轻薄机身和有限电池容量的约束下，如何同时实现高性能运算、长效续航和低时延实时响应，已经成为端侧 AI 规模化落地面临的核心挑战。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。依靠高性能、高能效及卓越的可扩展性，Arm 正逐步成为 AI 眼镜的重要算力底座。目前，市场中 99% 的智能眼镜都将 Arm 架构用作核心算力平台，覆盖了市场主流终端品牌。

大模型加速向端侧迁移

与终端软硬件生态深度融合

终端形态如果决定了 AI 接触用户的入口，那么软硬件协同水平就会直接影响 AI 体验能否真正落地并实现普惠。伴随大模型不断部署到终端，产业竞争的重点正由模型参数规模，转向模型、芯片、系统及应用生态之间的协同能力。未来 AI 终端除了需要强劲算力和模型能力，还必须准确理解用户需求并适应具体场景。

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方式之一。千问通过与 Arm 合作，展示了 Qwen-Audio 家族语音合成模型在语音表达和声音克隆方面的领先能力，可提供高度自然且富有情感表现力的语音体验。高质量语音合成需要借助 FP32 精度保障声音保真度，此次演示进一步说明，Arm CPU 上的 SME2 加速技术能够高效支撑先进语音 AI 工作负载，并促进优质 AI 体验进入更多终端设备。

除通义千问外，Arm 还在与百度文心、腾讯混元等本土大模型生态伙伴持续展开深度合作，推动模型更快部署和应用于端侧设备。这些实践说明，大模型未来要充分释放价值，既要依靠模型自身进步，也离不开整个软硬件生态的协同创新。

进入智能体时代后，生态协同能力已经取代单纯的模型能力，成为竞争关键。Arm 依托覆盖云端与终端的计算平台生态，连接算力、模型和终端体验，促使 AI 智能体更快迈向规模化应用。