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。在ADI，我们称之为“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。
这一演进方向与ADI的核心优势高度契合。我们在精密传感、混合信号设计及物理边缘计算领域的深厚积淀，正成为所有在物理层面(无论是空间感知、扭矩检测、还是6G网络射频感知)运行的智能系统的基石。
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。从汽车区域架构中的情景感知信号检测，到能在数分钟内学习掌握新任务的机器人，数字思维(“推理”)与物理行动将实现快速融合。
2026年正成为物理智能从概念迈向现实的关键之年。以下是关于物理智能如何在2026年实现落地的五大预测：
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。推动大型推理模型取得成功的规模效应将在2026年得以持续，并将进一步扩展至能够从物理世界固有属性（如振动、声音、磁力与运动等）中学习的模型领域。我预测，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。例如，工厂机器人仅凭少量示例，就能自主推理并完成意料之外的任务。未来，我们将看到更多融合数学与物理推理以及数据驱动传感器融合动态分析的混合“世界模型”，这些系统不仅能描述世界，更能主动参与其中，并从中持续学习。
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。在空间音频、传感器融合与设备端推理的协同驱动下，消费电子设备将演进为具有情境感知能力的智能伙伴。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。得益于情境感知AI赋予的“超凡”听觉能力，目前在Z世代中日益流行的“始终在耳”听戴体验将变得越来越普遍。
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。借助可理解目标与约束条件的大型推理模型，机器人仅需极少数据即可完成训练。这一突破将为小批量、高混合度的制造业、物流及医疗行业开启柔性自动化新纪元。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。与其称之为“小模型”，不如定义为微智能：灵活自适应、专注特定任务，同时具备抽象思维与反思能力。这类模型将填补当前边缘端僵化程序化AI与GPT-5等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。这场构建流畅智能系统的研发竞赛将加速这类新模型的诞生。未来，我们有望看到全新的评估基准，专门用于衡量以工程应用为核心、兼顾安全性与功能安全的多智能体协作系统。
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。在这个时代，创造本身将演变为智能化的过程。
ADI已在这些前沿领域展开布局。我们相信，公司在精密传感、混合信号设计及边缘计算领域的深厚积淀，正迅速成为构筑未来智能世界的基石——在这个世界里，AI不再是抽象概念，而是融入每一次信号传输、每一颗传感器与每一项决策之中。
随着智能迈向实体化，我们的使命是让全球数据能够在电子物理世界的客观规律之上，实现高保真的思考、推理与行动。我们正迈入一个全新领域，物理智能将推动我们自身与客户加速实现突破性创新。未来充满非凡可能，且这些可能性都扎根于工程实践的现实土壤。
