在2026年世界人工智能大会（WAIC）上，一个产业趋势愈发清晰，几乎成为行业共识：大模型的能力已足够成熟，AI产业正从“模型能力竞赛”加速转向“智能体规模化落地”的新阶段。

通俗来说，AI不再停留在“展示能力”阶段，而是真正进入“落地应用”场景，开始切实解决现实问题。

从大会现场的热烈氛围来看，这一趋势十分明确。一方面，云端超节点等新型AI基础设施持续进化，为海量智能体的高效运行提供算力支撑；另一方面，AI智能体正从云端“下沉”，走进手机、PC、眼镜等终端设备，逐渐具备理解用户意图、规划任务甚至主动执行的能力。AI正从“能展示”走向“能服务”，从技术能力向用户体验转化。

顺着产业演进的路径深入分析，智能体落地正在推动两大趋势同步发展：一是AI能力向多元终端延伸，拓宽了端侧AI的体验触点；二是大模型加速向端侧迁移，与终端软硬件生态深度融合。

AI能力向多元终端延伸，拓宽端侧AI体验触点

手机，依然是当下最重要、最普及的智能入口。本届WAIC上，努比亚、阶跃星辰、荣耀均展示了各自的智能体手机产品，试图通过系统级智能体重构传统人机交互方式，开启终端AI智能化的新形态。

Arm边缘AI执行副总裁Chris Bergey明确指出：AI智能体手机标志着AI正朝着更个性化、更实用的方向落地。其核心价值在于让AI真正服务用户，解锁全新使用场景与体验，从而激发市场换机需求。一旦这种体验得到验证，市场需求将进一步释放，加速终端设备迭代升级。当然，这类终端对计算能力的高要求，也将持续推动底层硬件算力与技术的演进。

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、解放双手以及实时感知环境等优势，使AI能更自然地融入日常生活。智能眼镜市场也迎来快速发展期：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%，全年出货量预计达到约1360万台。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%。

随着AI眼镜承载实时翻译、视觉理解、全天候AI助手等复杂功能，对底层计算平台提出了前所未有的高要求。如何在轻薄机身与有限电池容量下，兼顾高性能运算、长效续航与低时延实时响应，成为当前端侧AI规模化落地的核心挑战。这也使得高性能、高能效且可扩展的计算平台，成为产业发展的关键基础。凭借高性能、高能效与卓越的可扩展性，Arm正成为AI眼镜的重要算力底座。目前市场上99%的智能眼镜均采用Arm架构作为核心算力平台，全面覆盖小米、雷鸟、影目科技、乐奇、夸克等主流终端品牌。

大模型加速向端侧迁移，与终端软硬件生态深度融合

如果说终端形态决定了AI的触达入口，那么软硬件协同能力，则直接决定AI体验能否真正落地并实现普惠。随着大模型向终端部署渗透，产业竞争正从模型参数规模比拼，转变为模型、芯片、系统与应用生态协同能力的综合较量。未来的AI终端，不仅要具备强大的算力与模型能力，更要精准读懂用户需求，适配用户场景。

这一趋势在语音AI领域表现得尤为突出。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：“语音正成为AI时代最重要的人机交互方式之一。通过与Arm的合作，我们展示了Qwen-Audio家族的语音合成模型在语音表达与声音克隆领域的领先能力，带来高度自然且富有情感表现力的语音体验。由于高质量语音合成需要FP32精度来保证声音保真度，本次演示进一步展现了Arm CPU上的SME2加速技术，如何高效支持先进语音AI工作负载，并推动优质AI体验在更多终端设备上的落地。”

除通义千问外，Arm还持续与百度文心、腾讯混元等本土大模型生态伙伴开展深度合作，加速模型在端侧设备上的部署与应用。这些案例共同说明：未来大模型价值的释放，不仅依赖模型本身的进步，更依赖整个软硬件生态的协同创新。

面向智能体时代，竞争的关键已不再是单纯的模型能力，而是生态协同能力。依托覆盖从云到端的计算平台生态，Arm正连接算力、模型与终端体验，推动AI智能体加速走向规模化应用。