作为全球最具影响力的计算架构之一，Arm正以其高能效、可扩展与安全可靠的技术特性，成为推动边缘AI规模化落地的关键引擎。
随着人工智能 (AI) 从云端走向边缘侧，从虚拟走向物理，一个全新的智能计算时代正在来临。CES 2026的核心主题为“以人为本的AI实际应用”，聚焦AI从概念走向产业化落地。在展会期间，我们也不难发现这样一个现象：从自动驾驶汽车、人形机器人到智能穿戴设备，几乎所有具备感知、推理与执行能力的设备，背后都离不开同一个核心支撑——Arm计算平台。
Arm边缘AI事业部执行副总裁Chris Bergey
作为全球最具影响力的计算架构之一，Arm正以其高能效、可扩展与安全可靠的技术特性，成为推动边缘AI规模化落地的关键引擎。在本届CES期间，PCHome有幸采访了Arm边缘AI事业部执行副总裁Chris Bergey，深度解读了Arm在边缘AI领域的发展研判与战略布局。
·两大趋势引领边缘 AI 革新
在边缘 AI 技术加速落地的行业背景下，去年11月，Arm整合原来的智能终端与物联网两条业务线，正式成立了边缘AI事业部。这一业务整合，源于Arm对未来市场的前瞻布局。采访现场，Chris 详细分享了Arm洞察到的边缘AI领域两大核心发展趋势。
其一，现有终端设备的边缘AI技术正加速升级。“漫步展会不难发现，几乎所有终端设备厂商都在聚焦同一个核心命题：如何以AI技术为产品赋能，如何让设备具备智能交互能力。这并非今年才兴起的新趋势，但其普及速度正呈现出显著的加速态势。”Chris指出，此前，边缘AI技术的应用范畴多局限于高端智能手机领域，相关应用场景与用户体验仍处于探索阶段，核心爆款应用方向有待挖掘。而如今，这项技术正加速向全品类终端平台渗透延伸。
其二，AI技术催生新的智能设备品类。本届CES，我们看到全新的智能终端赛道正在崛起——可穿戴设备。AI技术正在为可穿戴设备注入新活力，厂商正积极探索各类新应用场景，其中扩展现实（XR）眼镜是最具潜力的品类之一。在该领域，Meta的产品已经在国际市场上取得了不小的成绩，小米等中国企业也推出了多款亮眼的产品。AI不仅推动了XR眼镜的发展，更催生出一系列配套创新配件。例如，Meta去年9月推出的神经腕带，可监测佩戴者手腕神经活动信号。这款产品正是搭载了Arm Ethos神经网络处理器 (NPU)，才得以在实现核心功能的同时，实现近一周的续航。如今，此类极具想象力的AI应用场景正不断涌现，Chris也强调，Arm十分期待与各创新企业在此领域携手合作。
·混合架构攻克算力与能效平衡难题
谈及可穿戴设备与智能手机的 AI 算力分配平衡，Chris指出，未来的发展模式必然是混合架构，也就是我们所说的“边缘+云端”协同。
针对扩展现实 (XR) 眼镜等可穿戴设备，直接连接云端会面临网络效率低、传输延迟高的问题，且此类设备对重量、续航有着严苛要求，因此必须依赖中间层算力支撑。目前市场上已有外接便携计算模块、复用智能手机算力等解决方案，具体技术路径的选择由厂商的生态定位与商业模式决定，而这一趋势也将进一步推动智能手机处理器性能的提升。此外XR眼镜厂商希望集成更多功能（如高性能显示模块），这就需要就近部署算力资源。
Arm强调，基于用户对设备功能日益多元的需求，未来技术演进将聚焦“功耗可控前提下的算力持续提升”，混合算力架构也由此成为行业发展的必然选择。这一技术路线，充分体现了Arm对边缘AI设备算力、功耗、形态三大核心痛点的深刻洞察，以及为行业输出高效解决方案的技术硬实力。
·高性能、高能效与强大生态：Arm的三大支点
在“边缘+云端”协同的趋势下，算力将尽可能向终端侧下沉，核心考量聚焦于延迟、安全与成本三大关键因素。而这也正是Arm的强项所在：凭借其长期积累的技术优势，Arm计算平台能够释放更强算力，实现高性能与每瓦智能的双重提升，同时还能始终确保设备的硬件级安全性。
以去年发布Lumex CSS计算平台为例，借助全新的Armv9.3 CPU集群，Arm Lumex实现了两位数的性能提升和硬件级安全性。同时，Lumex搭载的第二代可伸缩矩阵扩展 (SME2) 技术，带来更强的AI性能、更低的内存占用，让端侧AI运行更加流畅，该技术支持2-bit、4-bit等更小数据类型，可使搭载该技术的硬件设备在有限功耗预算内，有效提升AI与机器学习 (ML) 模型的运行性能。
此外，Arm构建的全球最大软件开发生态，是其能够快速推动技术落地的另一大优势。Arm KleidiAI专为AI加速而设计，目前已集成到多个主流AI框架，包括Llama.cpp、ExecuTorch、MNN和LiteRT，能够对Meta Llama 3和Phi-3等主流AI大模型进行加速，进一步释放AI计算性能。从操作系统、AI框架到开发工具，Arm平台已形成完整的支持体系，大幅降低了企业部署智能系统的门槛与周期。
·从边缘到云，Arm推动智能计算普惠化
事实上，Arm的影响远不止于终端设备。在云端，基于Arm Neoverse架构的服务器芯片正被Amazon Graviton、Google Axion、Microsoft Cobalt等云服务商广泛采用，为AI训练与推理提供高能效基础。在边缘，Arm的CPU、NPU与GPU组合，支持从智能摄像头到工业网关的各类设备实现本地化智能决策。
Chris Bergey总结道：“AI正成为设备体验的核心驱动力，边缘侧与云端混合模式是未来方向。”这句话不仅概括了技术趋势，也揭示了Arm在其中的定位——作为连接智能世界各层的计算纽带。
Arm 2026年技术展望
从CES 2026的技术展示到Arm发布的2026 年技术趋势预测，一个共识日益清晰：未来的智能是分布式的、场景化的、高能效的。Arm凭借其架构的灵活性、生态的成熟度与技术的安全性，正成为这一波智能革命中不可或缺的基石。在云AI、物理AI与边缘AI交汇的2026年，Arm不仅是算力的提供者，更是智能时代基础设施的定义者与推动者。
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