Arm通过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，一项产业趋势变得更加清晰：伴随大模型能力不断成熟，AI产业正在由模型能力竞赛加速转入智能体规模化落地的新阶段。

观察本届大会的现场态势可以发现：一方面，云端超节点等新型AI基础设施持续升级，为海量智能体运行提供算力；另一方面，AI智能体正由云端加速进入手机、PC、眼镜等终端设备，逐渐获得理解意图、规划任务及主动执行的能力。AI由“能展示”迈向“能服务”，技术能力也开始转化为用户体验。

沿着产业演进路径观察，智能体落地正在同步推动两项趋势：其一，AI能力延伸至多元终端，扩大端侧AI体验触点；其二，大模型加快迁往端侧，并与终端软硬件生态深入融合。

AI能力延伸至多元终端

扩展端侧AI体验触点

当前，手机依然是最普及且最重要的智能入口。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正向更个性化、更实用的方向落地。其价值是让AI真正开始服务用户，释放新的使用场景与体验，进而激发市场的换机兴趣；当此类体验被验证有效后，市场需求将进一步释放，加快设备端迭代升级。同时，这类终端对计算能力的高要求，也会继续推动底层硬件算力与技术演进。

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%。

当AI眼镜开始承担实时翻译、视觉理解、全天候AI助手等复杂功能，底层计算平台也面临前所未有的要求。如何在轻薄机身和有限电池容量中，同时实现高性能运算、长效续航及低时延实时响应，已成为端侧AI规模化落地的核心挑战。因此，高性能、高能效、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、高能效及出色的可扩展性，正成为AI眼镜的重要算力底座。目前，市场中99%的智能眼镜以Arm架构作为核心算力平台，覆盖市场主流终端品牌。

大模型加快向端侧迁移

深入融合终端软硬件生态

终端形态如果决定AI的触达入口，那么软硬件协同能力便直接影响AI体验能否真正落地并实现普惠。随着大模型不断部署到终端，产业竞争已从模型参数规模较量，转向模型、芯片、系统与应用生态协同能力的比拼。未来的AI终端不仅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。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及声音克隆方面的领先能力，提供高度自然、富有情感表现力的语音体验。高质量语音合成需要FP32精度保障声音保真度，此次演示进一步呈现了Arm CPU上的SME2加速技术如何高效支持先进语音AI工作负载，并促使优质AI体验进入更多终端设备。

除通义千问之外，Arm还在与百度文心、腾讯混元等本土大模型生态伙伴深入合作，推动模型更快部署并应用于端侧设备。相关案例说明，大模型未来能否释放价值，不只取决于模型自身进步，也依赖完整软硬件生态的协同创新。

进入智能体时代后，决定竞争结果的已不只是模型能力，更包括生态协同能力。借助覆盖云端与终端的计算平台生态，Arm正在连接算力、模型和终端体验，加快推动AI智能体实现规模化应用。