2026年被視為人工智慧發展的重要轉折點。隨著大型模型能力持續提升，AI正從以文字與影像為核心的數位推理階段，邁向能夠即時感知並回應真實環境的實體智慧（Physical AI）時代。所謂實體智慧，是指智慧系統不僅能理解情境資料，更能在運動、聲音、空間與時間序列等真實場景中完成感知、推理與執行的閉環運作。

ADI邊緣與企業級AI副總裁Paul Golding

此一發展趨勢，正使感測技術、混合訊號設計與邊緣運算重新站上AI舞台核心。當智慧系統開始依賴振動、聲波、磁場、扭矩與射頻等物理訊號進行判斷，AI與實體世界的連結將更為緊密。從車用區域架構中的情境感知系統，到能在短時間內學習新任務的工業機器人，數位推理與實體行動正在加速融合。

Analog Devices（ADI）邊緣與企業級AI副總裁Paul Golding指出，2026年將是實體智慧從概念走向大規模落地的關鍵一年，並提出五項值得關注的發展預測。

首先，AI將突破螢幕與資料中心的限制，大量進入現實世界。未來模型將從純數位資料擴展至可學習物理世界固有屬性，例如振動、聲音與運動模式。隨著運算能力下沉至邊緣端，新型自主系統將具備在地推理能力，減少對中央伺服器的依賴。例如工廠機器人可透過少量示範，自主完成未預期任務。融合數學模型與實體推理的「世界模型」也將逐步成形，使系統不僅理解世界，更能主動參與其中。

第二，音訊將成為消費性電子產品中的關鍵AI介面。隨著空間音訊、感測器融合與端側推理能力成熟，穿戴式裝置如智慧耳機與AR眼鏡，將具備更強的情境理解能力。未來裝置可即時推斷使用者意圖與環境狀態，提升降噪效果與能源效率。AI強化後的聽覺能力，可能推動「always-in-ear」使用習慣更加普及。

第三，機器人學習模式將出現質變。少樣本學習與遷移學習技術成熟後，機器人將不再依賴大量程式設定，而能理解目標與約束條件，快速完成任務配置。這將有助於高混合、少量製造場景，例如醫療、物流與客製化製造。未來的重點並非人形機器人取代人類，而是打造能與人協作推理的柔性自動化系統。

第四，「微智慧」模型將在邊緣端崛起。這類模型專注於特定任務，具備高度優化與自我調整能力，填補大型基座模型與傳統嵌入式AI之間的空白。它們可在功耗受限環境下實現深度推理，並支援多智慧體協作。隨著工程應用導向模型需求提升，產業也將建立新的評估標準，以兼顧功能安全與可靠性。

第五，AI將開始參與自身演化。透過合成資料生成、程式碼自動化、模擬平台與自優化流程，AI可加速下一代模型與系統設計，將創新週期從數月壓縮至數小時。這種遞迴式工程模式，可能重新定義軟體、模型與硬體的協同發展路徑。

隨著AI逐步走出資料中心，深入每一個感測器與訊號鏈，智慧系統將更貼近物理世界的客觀規律。實體智慧的發展，不僅意味著模型能力提升，更代表工程技術與AI架構的深度整合。2026年，或將成為人工智慧真正進入「現實世界」的元年。