【导读】当AI慢慢走进真实的物理世界，“边缘优先”这个理念，也成了行业转型的关键方向。CES 2026展会印证此趋势，Arm架构凭借可扩展性、高能效优势及庞大开发者生态，串联全行业创新力量。本文聚焦展会动态，梳理NVIDIA、高通等基于Arm的多元布局（机器人、汽车、云端等领域），系统呈现Arm作为核心计算基石，联动全栈生态驱动物理AI与边缘AI规模化落地的实践路径。

为真实世界而生：边缘优先的设计理念与成熟的软件生态

当 AI 应用到物理世界，它必须在真实场景的约束下运行。这一阶段的核心特征，在于系统能够实现即时响应、高效运行，并在物理世界中稳定可靠地运行。这一转型对计算平台提出了全新要求：既要具备可预测的低时延性能、极致的功耗与散热效率，还要具备支持持续性的本地推理能力。与此同时，安全性与可靠性不再是部署后的附加选项，而必须作为系统设计的底层基石。

这正是“边缘优先”计算平台的核心价值所在，而 Arm 已占据独特优势地位。Arm 不仅提供业界领先的能效表现，还拥有全球规模最大的开发者生态，成为构建和规模化部署物理 AI 与边缘 AI 系统的理想平台。NVIDIA、高通等合作伙伴已基于 Arm 架构打造其核心技术长达数十年，覆盖操作系统、中间件、AI 框架及开发工具等。这种成熟度让创新迭代更快速、普及范围更广泛、部署过程更安全，助力 AI 从数字智能稳步迈向真实世界的物理智能。

下一个前沿：能够“行动”的 AI

CES 2026 期间，NVIDIA 系统性阐述了其机器人领域的整体愿景，并通过多项现场演示，展示了由全新物理 AI 技术栈驱动的机器人。NVIDIA 发布了开放的机器人基础模型、仿真工具以及边缘硬件平台——其中包括基于 Arm Neoverse 打造的 Jetson Thor，旨在助力具备推理、规划与环境自适应能力的 AI 技术加速落地。波士顿动力、卡特彼勒、LG 电子以及 NEURA Robotics 等合作伙伴，也在展会现场展示了基于 NVIDIA 全套物理 AI 技术栈训练的机器人产品。这一技术栈依托 Arm 计算平台，并深度融合了覆盖汽车、自动驾驶与机器人领域的成熟软件生态。

与此同时，高通正在进一步拓展其机器人产品布局，推出了全新的高通跃龙 IQ10 机器人处理器，面向工业机器人、自主移动机器 (AMR) 以及人形机器人等高阶应用场景。高通的机器人解决方案同样基于 Arm 计算平台打造，在边缘侧实现兼顾高能效与高性能的物理 AI 能力。

CES 2026 已充分印证，Arm 计算平台正全面赋能数据中心、机器人、汽车及海量边缘设备，具体包括：

NVIDIA 的加速计算平台，覆盖从云端到边缘侧全场景；

高通的移动设备、AI PC、XR/可穿戴设备及汽车系统；

Nuro 的无人驾驶车队与优步 (Uber) 的云端基础设施。

一个典型案例是 Nuro、Lucid 和优步的三方合作。Nuro 最新的无人驾驶平台基于 Arm Neoverse 平台打造，为 Lucid Gravity 的自动驾驶 SUV 带来高效实时的边缘 AI 计算。这些车辆搭载 NVIDIA DRIVE Thor 及其集成的 Arm Neoverse V3AE，能够提供 L4 级自动驾驶能力及其所需的安全关键型可靠性。同时，Uber 正通过基于 Arm 架构的 Ampere 服务器规模化部署，在降低能耗的同时提升云端密度。这一案例充分体现了 Arm 从云端到汽车领域的核心作用。

为什么生态系统规模至关重要

CES 2026 传递出一个明确信号：AI 正在深度融入人们周遭的世界。要让物理 AI 与边缘 AI 时代成为现实，并非依靠单一芯片或产品的发布就能达成，而是需要全栈生态的规模化协同。这意味着：

跨设备的软件可移植性

开发者的熟悉度与生产力；

稳定平台支撑的长产品生命周期；

跨行业的标准化创新能力。

总结

CES 2026的全景式实践，印证了AI深度融入物理世界的趋势，也凸显了全栈生态规模化协同的核心价值。从机器人的自主行动到汽车的智能驾驶，从边缘侧的实时推理到云端的高效算力支撑，Arm架构以其领先的能效表现与强大的可扩展性，成功串联起NVIDIA、高通等全球创新力量，构建起覆盖多领域的连贯技术体系与成熟软件生态，成为驱动物理AI时代到来的核心引擎。跨设备的软件可移植性、开发者生产力的提升、长产品生命周期的稳定支撑，以及跨行业的标准化创新能力，让Arm生态在推动技术迁移与场景拓展中尽显优势。