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2026:實體智慧元年

2026-02-25
閱讀時間:1 分鐘閱讀
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台北2026年2月25日 /美通社/ — 人工智慧(AI)正邁入一個全新的階段——模型不僅能理解情景化資料,還能與實體世界進行即時互動,而ADI稱其為「實體智慧」:即智慧系統能夠在運動、聲音、空間或其他真實實體場景(如時序取樣)中實現當地語系化感知、推理與執行。

此一發展趨勢與ADI的核心優勢高度契合。我們在精密感測、混合訊號設計及實體邊緣運算領域的深厚累積,正成為所有在實體層面(無論是空間感知、扭矩感測、或是6G網路射頻感知)運作之智慧系統的基石。

2026年,AI將從聊天機器人延伸至實體世界,使機器能夠靈活地適應周圍環境。從汽車區域架構中的情景感知訊號感測,到能在數分鐘內學習掌握新任務的機器人,數位思維(推理)與實體行動將實現快速融合。

2026年正成為實體智慧從概念邁向現實的關鍵年。而ADI邊緣與企業級AI副總裁Paul Golding 針對實體智慧如何在2026年實現的五大預測如下:

預測#1:2026年,人工智慧(AI)將突破螢幕限制,進入現實世界

AI的下一個前沿領域將是實體智慧。推動大型推理模型取得成功的規模效應將在2026年得以持續,並將進一步擴展至能夠從實體世界固有屬性(如振動、聲音、磁力與運動等)中學習的模型領域。我預測,這些實體推理模型將從資料中心向邊緣端遷移,催生出一種新型的自主系統實現當地語系化思考與行動,此類系統能敏銳感知現實實體環境,且無需仰賴中央伺服器。例如,工廠機器人僅憑少量範例,就能自主推理並完成意料之外的任務。

未來,我們將看到更多融合數學與實體推理以及資料驅動感測器融合動態分析的混合「世界模型」,這些系統不僅能描述世界,更能主動參與其中,並從中持續學習。

預測#2:音訊將成為消費性電子裝置中的主導性AI介面

音訊即將升級為一種智慧推理通道,此變革將在2026年全面顯現。在空間音訊、感測器融合與設備端推理的協同驅動下,消費性電子裝置將演進為具有情境感知能力的智慧夥伴。擴增實境眼鏡、智慧耳機等穿戴式裝置會悄然解讀周圍環境,精準推斷用戶的意圖、情緒與所處狀態。這些技術突破將顯著提升穿戴式裝置的降噪性能、延長電池續航,並將催生出前所未有的產品形態。得益於情境感知AI賦予的「超凡」(super-human)聽覺能力,目前在Z世代中日益流行的「始終在耳」(always-in-ear) 聽戴體驗將變得越來越普遍。

預測#3:機器人將如同人類一樣學習,且僅需極少數據

2026年,少樣本學習與遷移學習終將突破「人形機器人翻跟斗」這類炫技式表演範疇,真正融入精密工業機器人領域。藉由可理解目標與約束條件的大型推理模型,機器人僅需極少數據即可完成訓練。此一突破將為少量、高混合度的製造業、物流及醫療產業開啟柔性自動化新紀元。2026年的變革核心並非人形機器人取代人類,而是機器人將擺脫傳統程式化的僵化模式與高昂成本,成為能與人類協同推理的智慧夥伴。

預測#4:微智慧崛起,AI將迎來其自主革命的「誕生」時刻

2026年將湧現新一代微型遞迴模型:這些纖巧型系統能在特定細分領域實現驚人的深度推理,並可在邊緣端運行。與其稱之為「小模型」,不如定義為微智慧:靈活自我調整、專注特定任務,同時具備抽象思維與反思能力。此類模型將填補目前邊緣端僵化程式化AI與GPT-5等巨型基座模型之間的空白,成為新興專業智慧體的協調中樞。這場建構流暢智慧系統的研發競賽將加速此類新模型的誕生。未來,我們可望看到全新的評估基準專門用於衡量以工程應用為核心、兼顧安全性與功能安全的多智慧體協作系統。

預測#5:AI將開始創造AI

2026年,智慧架構本身將實現自動化。憑藉合成資料、程式碼生成迴圈、模擬技術及自優化流水線(包括演化運算),AI將越能自主完成對其下一代系統的設計、測試與優化工作。這會將創新週期從數月壓縮到數小時,徹底改變軟體、模型甚至硬體的協同演化模式,由此開啟遞迴工程時代。在這個時代,創造本身將演變為智慧化的過程。

ADI已在相關前沿領域展開佈局。我們相信在精密感測、混合訊號設計及邊緣運算領域的深厚累積,正迅速成為構築未來智慧世界的基石——在這個世界裡,AI不再是抽象概念,而是融入每一次訊號傳輸、每一顆感測器與每一項決策之中。

隨著智慧邁向實體化,我們的使命是讓全球數據能夠在電子實體世界的客觀規律上實現高傳真的思考、推理與行動。我們正邁入一個全新領域,實體智慧將推動我們自身與客戶加速實現突破性創新。未來充滿非凡可能,且這些可能性都紮根於工程實踐的現實土壤。

關於ADI

Analog Devices, Inc. (NASDAQ: ADI)為全球領先的半導體公司,致力於在現實世界與數位世界之間搭起橋樑,以實現智慧邊緣領域的突破性創新。ADI提供結合類比、數位、AI和軟體技術的解決方案,以積極因應氣候變遷挑戰,建立人與世界萬物的可靠互聯,並推動自動化與機器人、汽車、醫療保健、能源與資料中心等領域的持續發展。ADI 2025會計年度營收超過110億美元,並協助創新者不斷超越一切可能。更多資訊請瀏覽www.analog.com。

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台北2026年2月25日 /美通社/ — 人工智慧(AI)正邁入一個全新的階段——模型不僅能理解情景化資料,還能與實體世界進行即時互動,而ADI稱其為「實體智慧」:即智慧系統能夠在運動、聲音、空間或其他真實實體場景(如時序取樣)中實現當地語系化感知、推理與執行。

此一發展趨勢與ADI的核心優勢高度契合。我們在精密感測、混合訊號設計及實體邊緣運算領域的深厚累積,正成為所有在實體層面(無論是空間感知、扭矩感測、或是6G網路射頻感知)運作之智慧系統的基石。

2026年,AI將從聊天機器人延伸至實體世界,使機器能夠靈活地適應周圍環境。從汽車區域架構中的情景感知訊號感測,到能在數分鐘內學習掌握新任務的機器人,數位思維(推理)與實體行動將實現快速融合。

2026年正成為實體智慧從概念邁向現實的關鍵年。而ADI邊緣與企業級AI副總裁Paul Golding 針對實體智慧如何在2026年實現的五大預測如下:

預測#1:2026年,人工智慧(AI)將突破螢幕限制,進入現實世界

AI的下一個前沿領域將是實體智慧。推動大型推理模型取得成功的規模效應將在2026年得以持續,並將進一步擴展至能夠從實體世界固有屬性(如振動、聲音、磁力與運動等)中學習的模型領域。我預測,這些實體推理模型將從資料中心向邊緣端遷移,催生出一種新型的自主系統實現當地語系化思考與行動,此類系統能敏銳感知現實實體環境,且無需仰賴中央伺服器。例如,工廠機器人僅憑少量範例,就能自主推理並完成意料之外的任務。

未來,我們將看到更多融合數學與實體推理以及資料驅動感測器融合動態分析的混合「世界模型」,這些系統不僅能描述世界,更能主動參與其中,並從中持續學習。

預測#2:音訊將成為消費性電子裝置中的主導性AI介面

音訊即將升級為一種智慧推理通道,此變革將在2026年全面顯現。在空間音訊、感測器融合與設備端推理的協同驅動下,消費性電子裝置將演進為具有情境感知能力的智慧夥伴。擴增實境眼鏡、智慧耳機等穿戴式裝置會悄然解讀周圍環境,精準推斷用戶的意圖、情緒與所處狀態。這些技術突破將顯著提升穿戴式裝置的降噪性能、延長電池續航,並將催生出前所未有的產品形態。得益於情境感知AI賦予的「超凡」(super-human)聽覺能力,目前在Z世代中日益流行的「始終在耳」(always-in-ear) 聽戴體驗將變得越來越普遍。

預測#3:機器人將如同人類一樣學習,且僅需極少數據

2026年,少樣本學習與遷移學習終將突破「人形機器人翻跟斗」這類炫技式表演範疇,真正融入精密工業機器人領域。藉由可理解目標與約束條件的大型推理模型,機器人僅需極少數據即可完成訓練。此一突破將為少量、高混合度的製造業、物流及醫療產業開啟柔性自動化新紀元。2026年的變革核心並非人形機器人取代人類,而是機器人將擺脫傳統程式化的僵化模式與高昂成本,成為能與人類協同推理的智慧夥伴。

預測#4:微智慧崛起,AI將迎來其自主革命的「誕生」時刻

2026年將湧現新一代微型遞迴模型:這些纖巧型系統能在特定細分領域實現驚人的深度推理,並可在邊緣端運行。與其稱之為「小模型」,不如定義為微智慧:靈活自我調整、專注特定任務,同時具備抽象思維與反思能力。此類模型將填補目前邊緣端僵化程式化AI與GPT-5等巨型基座模型之間的空白,成為新興專業智慧體的協調中樞。這場建構流暢智慧系統的研發競賽將加速此類新模型的誕生。未來,我們可望看到全新的評估基準專門用於衡量以工程應用為核心、兼顧安全性與功能安全的多智慧體協作系統。

預測#5:AI將開始創造AI

2026年,智慧架構本身將實現自動化。憑藉合成資料、程式碼生成迴圈、模擬技術及自優化流水線(包括演化運算),AI將越能自主完成對其下一代系統的設計、測試與優化工作。這會將創新週期從數月壓縮到數小時,徹底改變軟體、模型甚至硬體的協同演化模式,由此開啟遞迴工程時代。在這個時代,創造本身將演變為智慧化的過程。

ADI已在相關前沿領域展開佈局。我們相信在精密感測、混合訊號設計及邊緣運算領域的深厚累積,正迅速成為構築未來智慧世界的基石——在這個世界裡,AI不再是抽象概念,而是融入每一次訊號傳輸、每一顆感測器與每一項決策之中。

隨著智慧邁向實體化,我們的使命是讓全球數據能夠在電子實體世界的客觀規律上實現高傳真的思考、推理與行動。我們正邁入一個全新領域,實體智慧將推動我們自身與客戶加速實現突破性創新。未來充滿非凡可能,且這些可能性都紮根於工程實踐的現實土壤。

關於ADI

Analog Devices, Inc. (NASDAQ: ADI)為全球領先的半導體公司,致力於在現實世界與數位世界之間搭起橋樑,以實現智慧邊緣領域的突破性創新。ADI提供結合類比、數位、AI和軟體技術的解決方案,以積極因應氣候變遷挑戰,建立人與世界萬物的可靠互聯,並推動自動化與機器人、汽車、醫療保健、能源與資料中心等領域的持續發展。ADI 2025會計年度營收超過110億美元,並協助創新者不斷超越一切可能。更多資訊請瀏覽www.analog.com。

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此一發展趨勢與ADI的核心優勢高度契合。我們在精密感測、混合訊號設計及實體邊緣運算領域的深厚累積,正成為所有在實體層面(無論是空間感知、扭矩感測、或是6G網路射頻感知)運作之智慧系統的基石。

2026年,AI將從聊天機器人延伸至實體世界,使機器能夠靈活地適應周圍環境。從汽車區域架構中的情景感知訊號感測,到能在數分鐘內學習掌握新任務的機器人,數位思維(推理)與實體行動將實現快速融合。

2026年正成為實體智慧從概念邁向現實的關鍵年。而ADI邊緣與企業級AI副總裁Paul Golding 針對實體智慧如何在2026年實現的五大預測如下:

預測#1:2026年,人工智慧(AI)將突破螢幕限制,進入現實世界

AI的下一個前沿領域將是實體智慧。推動大型推理模型取得成功的規模效應將在2026年得以持續,並將進一步擴展至能夠從實體世界固有屬性(如振動、聲音、磁力與運動等)中學習的模型領域。我預測,這些實體推理模型將從資料中心向邊緣端遷移,催生出一種新型的自主系統實現當地語系化思考與行動,此類系統能敏銳感知現實實體環境,且無需仰賴中央伺服器。例如,工廠機器人僅憑少量範例,就能自主推理並完成意料之外的任務。

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2026年將湧現新一代微型遞迴模型:這些纖巧型系統能在特定細分領域實現驚人的深度推理,並可在邊緣端運行。與其稱之為「小模型」,不如定義為微智慧:靈活自我調整、專注特定任務,同時具備抽象思維與反思能力。此類模型將填補目前邊緣端僵化程式化AI與GPT-5等巨型基座模型之間的空白,成為新興專業智慧體的協調中樞。這場建構流暢智慧系統的研發競賽將加速此類新模型的誕生。未來,我們可望看到全新的評估基準專門用於衡量以工程應用為核心、兼顧安全性與功能安全的多智慧體協作系統。

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2026年,智慧架構本身將實現自動化。憑藉合成資料、程式碼生成迴圈、模擬技術及自優化流水線(包括演化運算),AI將越能自主完成對其下一代系統的設計、測試與優化工作。這會將創新週期從數月壓縮到數小時,徹底改變軟體、模型甚至硬體的協同演化模式,由此開啟遞迴工程時代。在這個時代,創造本身將演變為智慧化的過程。

ADI已在相關前沿領域展開佈局。我們相信在精密感測、混合訊號設計及邊緣運算領域的深厚累積,正迅速成為構築未來智慧世界的基石——在這個世界裡,AI不再是抽象概念,而是融入每一次訊號傳輸、每一顆感測器與每一項決策之中。

隨著智慧邁向實體化,我們的使命是讓全球數據能夠在電子實體世界的客觀規律上實現高傳真的思考、推理與行動。我們正邁入一個全新領域,實體智慧將推動我們自身與客戶加速實現突破性創新。未來充滿非凡可能,且這些可能性都紮根於工程實踐的現實土壤。

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此一發展趨勢與ADI的核心優勢高度契合。我們在精密感測、混合訊號設計及實體邊緣運算領域的深厚累積,正成為所有在實體層面(無論是空間感知、扭矩感測、或是6G網路射頻感知)運作之智慧系統的基石。

2026年,AI將從聊天機器人延伸至實體世界,使機器能夠靈活地適應周圍環境。從汽車區域架構中的情景感知訊號感測,到能在數分鐘內學習掌握新任務的機器人,數位思維(推理)與實體行動將實現快速融合。

2026年正成為實體智慧從概念邁向現實的關鍵年。而ADI邊緣與企業級AI副總裁Paul Golding 針對實體智慧如何在2026年實現的五大預測如下:

預測#1:2026年,人工智慧(AI)將突破螢幕限制,進入現實世界

AI的下一個前沿領域將是實體智慧。推動大型推理模型取得成功的規模效應將在2026年得以持續,並將進一步擴展至能夠從實體世界固有屬性(如振動、聲音、磁力與運動等)中學習的模型領域。我預測,這些實體推理模型將從資料中心向邊緣端遷移,催生出一種新型的自主系統實現當地語系化思考與行動,此類系統能敏銳感知現實實體環境,且無需仰賴中央伺服器。例如,工廠機器人僅憑少量範例,就能自主推理並完成意料之外的任務。

未來,我們將看到更多融合數學與實體推理以及資料驅動感測器融合動態分析的混合「世界模型」,這些系統不僅能描述世界,更能主動參與其中,並從中持續學習。

預測#2:音訊將成為消費性電子裝置中的主導性AI介面

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2026年將湧現新一代微型遞迴模型:這些纖巧型系統能在特定細分領域實現驚人的深度推理,並可在邊緣端運行。與其稱之為「小模型」,不如定義為微智慧:靈活自我調整、專注特定任務,同時具備抽象思維與反思能力。此類模型將填補目前邊緣端僵化程式化AI與GPT-5等巨型基座模型之間的空白,成為新興專業智慧體的協調中樞。這場建構流暢智慧系統的研發競賽將加速此類新模型的誕生。未來,我們可望看到全新的評估基準專門用於衡量以工程應用為核心、兼顧安全性與功能安全的多智慧體協作系統。

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