2026年被视为人工智慧发展的重要转折点。随着大型模型能力持续提升，AI正从以文字与影像为核心的数位推理阶段，迈向能够即时感知并回应真实环境的实体智慧（Physical AI）时代。所谓实体智慧，是指智慧系统不仅能理解情境资料，更能在运动、声音、空间与时间序列等真实场景中完成感知、推理与执行的闭环运作。

ADI边缘与企业级AI??总裁Paul Golding

此一发展趋势，正使感测技术、混合讯号设计与边缘运算重新站上AI舞台核心。当智慧系统开始依赖振动、声波、磁场、扭矩与射频等物理讯号进行判断，AI与实体世界的连结将更为紧密。从车用区域架构中的情境感知系统，到能在短时间内学习新任务的工业机器人，数位推理与实体行动正在加速融合。

Analog Devices（ADI）边缘与企业级AI??总裁Paul Golding指出，2026年将是实体智慧从概念走向大规模落地的关键一年，并提出五项值得关注的发展预测。

首先，AI将突破萤幕与资料中心的限制，大量进入现实世界。未来模型将从纯数位资料扩展至可学习物理世界固有属性，例如振动、声音与运动模式。随着运算能力下沉至边缘端，新型自主系统将具备在地推理能力，减少对中央伺服器的依赖。例如工厂机器人可透过少量示范，自主完成未预期任务。融合数学模型与实体推理的「世界模型」也将逐步成形，使系统不仅理解世界，更能主动叁与其中。

第二，音讯将成为消费性电子产品中的关键AI介面。随着空间音讯、感测器融合与端侧推理能力成熟，穿戴式装置如智慧耳机与AR眼镜，将具备更强的情境理解能力。未来装置可即时推断使用者意图与环境状态，提升降噪效果与能源效率。AI强化後的听觉能力，可能推动「always-in-ear」使用习惯更加普及。

第三，机器人学习模式将出现质变。少样本学习与迁移学习技术成熟後，机器人将不再依赖大量程式设定，而能理解目标与约束条件，快速完成任务配置。这将有助於高混合、少量制造场景，例如医疗、物流与客制化制造。未来的重点并非人形机器人取代人类，而是打造能与人协作推理的柔性自动化系统。

第四，「微智慧」模型将在边缘端崛起。这类模型专注於特定任务，具备高度优化与自我调整能力，填补大型基座模型与传统嵌入式AI之间的空白。它们可在功耗受限环境下实现深度推理，并支援多智慧体协作。随着工程应用导向模型需求提升，产业也将建立新的评估标准，以兼顾功能安全与可靠性。

第五，AI将开始叁与自身演化。透过合成资料生成、程式码自动化、模拟平台与自优化流程，AI可加速下一代模型与系统设计，将创新周期从数月压缩至数小时。这种递??式工程模式，可能重新定义软体、模型与硬体的协同发展路径。

随着AI逐步走出资料中心，深入每一个感测器与讯号链，智慧系统将更贴近物理世界的客观规律。实体智慧的发展，不仅意味着模型能力提升，更代表工程技术与AI架构的深度整合。2026年，或将成为人工智慧真正进入「现实世界」的元年。