人工智能技术正迎来新一轮发展浪潮。
在2026年CES展会上，高通公司中国区董事长孟樸在接受采访时表示，AI技术已从早期的理论探索进入实际应用阶段，端侧AI与物理AI成为推动行业进步的关键方向。
这一判断基于当前技术发展的现实需求与未来趋势。
问题与背景 近年来，人工智能技术虽在云端计算和大模型训练方面取得显著进展，但在实时性、隐私保护及能效优化等方面仍面临挑战。
特别是在智能终端设备快速普及的背景下，如何实现高效、低延迟的AI运算成为行业亟需解决的问题。
原因分析 孟樸指出，端侧AI因其本地化处理能力，在实时响应、数据隐私和能耗控制方面具备天然优势，适用于汽车、可穿戴设备及机器人等场景。
与此同时，物理AI的兴起进一步推动了AI技术与实体世界的深度融合，为智能制造、智慧城市等领域提供了新的可能性。
云端AI则继续在大规模模型训练和跨设备协同中发挥核心作用，而6G技术的演进将为云端与终端的高效连接提供技术支撑。
影响与对策 这一趋势将深刻改变技术应用格局。
一方面，终端设备的智能化水平将大幅提升，推动消费电子、汽车等行业的产品升级；另一方面，混合AI架构的普及将优化资源分配，降低对云端计算的过度依赖，从而提升系统整体效率。
孟樸认为，未来端侧AI的重要突破可能集中在机器人和可穿戴设备领域，而智能手机、AI个人电脑和智能网联汽车仍将是关键应用平台。
前景展望 随着6G技术的逐步成熟，智能网络的感知与协同能力将进一步提升，为AI技术的全面落地创造更广阔的空间。
行业专家预测，未来五年内，端侧AI与物理AI的结合将催生更多创新应用，推动人工智能从“工具”向“伙伴”转变。
从消费电子展的风向看，智能技术的竞争焦点正从单一模型能力转向“体系化落地能力”。
端侧与物理智能的加速推进，不仅意味着更自然、更可靠的人机交互正在走近，也对安全治理、能效优化与产业协同提出更高要求。
把握云边端协同趋势、夯实标准与生态基础，将有助于推动智能应用从局部试点走向广泛普惠，并在新一轮通信与终端迭代中释放更大产业动能。