ADI发布物理智能在2026年实现落地的五大预测

（全球TMT2026年2月25日讯）人工智能(AI)正迈入一个全新阶段——模型不仅能理解情景化数据，还能与物理世界进行实时交互。ADI称之为“物理智能”：即智能系统能够在运动、声音、空间或其他真实物理场景（如时序采样）中实现本地化感知、推理与执行。2026年，AI将从聊天机器人延伸至物理世界，让机器能够灵活适应周围环境。2026年正成为物理智能从概念迈向现实的关键之年。ADI关于物理智能在2026年实现落地发布五大预测：

预测1：2026年，人工智能(AI)将突破屏幕限制，进入物理世界。

AI的下一个前沿领域将是物理智能。这些物理推理模型将从数据中心向边缘端迁移，催生出一种新型的自主系统实现本地化思考与行动，这类系统能敏锐感知现实物理环境，且无需依赖中央服务器。

预测2：音频将成为消费电子设备中的主导性AI接口。

音频即将升级为一种智能推理通道，这一变革将在2026年全面显现。增强现实眼镜、智能耳机等可听戴设备会悄然解读周围环境，精准推断用户的意图、情绪与所处状态。这些技术突破将显著提升可听戴设备的降噪性能、延长电池续航，还将催生出前所未有的产品形态。

预测3：机器人将像人类一样学习，且仅需极少数据。

2026年，小样本学习与迁移学习终将突破“人形机器人翻筋斗”这类炫技式表演范畴，真正融入精密工业机器人领域。2026年的变革核心并非人形机器人取代人类，而是机器人将摆脱传统编程的僵化模式与高昂成本，成为能与人类协同推理的智能伙伴。

预测4：微智能崛起，AI将迎来其自主革命的“开端”时刻。

2026年将涌现新一代微型递归模型：这些紧凑型系统能在特定细分领域实现惊人的深度推理，并可在边缘端运行。这类模型将填补当前边缘端僵化程序化AI巨型基座模型之间的空白，成为新兴专业智能体的协调中枢。

预测5：AI将开始创造AI。

2026年，智能架构本身将实现自动化。依托合成数据、代码生成循环、仿真技术及自优化流水线（包括演化计算），AI将越来越多地自主完成对其下一代系统的设计、测试与优化工作。这会将创新周期从数月压缩到数小时，彻底改变软件、模型甚至硬件的协同演进模式，由此开启递归工程时代。