基礎(chǔ)模型的競爭焦點(diǎn)已從參數(shù)規(guī)模轉(zhuǎn)為能否理解世界的運(yùn)轉(zhuǎn)，2026年將是AI從數(shù)字世界邁入物理世界、從技術(shù)演示走向規(guī)模價(jià)值的關(guān)鍵分水嶺。

1月8日，北京智源人工智能研究院發(fā)布《2026十大AI技術(shù)趨勢》年度報(bào)告。報(bào)告認(rèn)為，行業(yè)共識正從語言模型轉(zhuǎn)向能理解物理規(guī)律的多模態(tài)世界模型。企業(yè)級AI應(yīng)用在經(jīng)歷概念驗(yàn)證熱潮后，因數(shù)據(jù)、成本等問題正步入“幻滅低谷期”，預(yù)計(jì)今年下半年將迎來轉(zhuǎn)折。

報(bào)告認(rèn)為，有三條主線驅(qū)動(dòng)著AI進(jìn)入物理世界：一是以世界模型和NSP（Next-State Prediction，預(yù)測世界的下一個(gè)狀態(tài)）為核心，AI開始學(xué)習(xí)物理規(guī)律，這為自動(dòng)駕駛仿真、機(jī)器人訓(xùn)練等復(fù)雜任務(wù)提供新的認(rèn)知基礎(chǔ)。

二是智能正從軟件走向?qū)嶓w、從單體走向協(xié)同，具身智能走出實(shí)驗(yàn)室，主流智能體通信協(xié)議的標(biāo)準(zhǔn)化，讓多智能體（MAS）能夠以團(tuán)隊(duì)形式攻克科研、工業(yè)等復(fù)雜任務(wù)流。

三是價(jià)值兌現(xiàn)走向雙軌應(yīng)用。在消費(fèi)端，一個(gè)“All in One”的超級應(yīng)用入口正在形成，國內(nèi)外科技巨頭基于各自生態(tài)積極構(gòu)建一體化AI門戶；在企業(yè)端，經(jīng)歷早期概念驗(yàn)證的“幻滅期”后，AI正憑借更好的數(shù)據(jù)治理與行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)接口，在垂直領(lǐng)域孕育出真正可衡量商業(yè)價(jià)值的產(chǎn)品。

智源研究院院長王仲遠(yuǎn)表示，“我們正從預(yù)測下一個(gè)詞跨越到預(yù)測世界的下一個(gè)狀態(tài)，這標(biāo)志著以NSP為代表的新范式正推動(dòng)AI從數(shù)字空間的感知邁向物理世界的認(rèn)知與規(guī)劃?！?/p>

智源研究院理事長黃鐵軍表示，AI的發(fā)展要重視結(jié)構(gòu)決定功能、功能塑造結(jié)構(gòu)的相互作用。當(dāng)前人工智能正從功能模仿轉(zhuǎn)向理解物理世界規(guī)律，這一根本轉(zhuǎn)變意味著AI正褪去早期狂熱，其發(fā)展路徑是真正融入實(shí)體世界，解決系統(tǒng)性挑戰(zhàn)。

以下是2026十大AI技術(shù)趨勢

趨勢1：世界模型成為AGI共識方向，NSP或成新范式

行業(yè)共識正從語言模型轉(zhuǎn)向能理解物理規(guī)律的多模態(tài)世界模型。從“預(yù)測下一個(gè)詞”到“預(yù)測世界下一狀態(tài)”，NSP范式標(biāo)志著AI開始掌握時(shí)空連續(xù)性與因果關(guān)系。

趨勢2：具身智能迎來行業(yè)出清，產(chǎn)業(yè)應(yīng)用邁入廣泛工業(yè)場景

具身智能正脫離實(shí)驗(yàn)室演示，進(jìn)入產(chǎn)業(yè)篩選與落地階段。隨著大模型與運(yùn)動(dòng)控制、合成數(shù)據(jù)的結(jié)合，2026年人形機(jī)器人將轉(zhuǎn)向工業(yè)與服務(wù)場景，具備閉環(huán)進(jìn)化能力的企業(yè)將在這輪商業(yè)化競爭中勝出。

趨勢3：多智能體系統(tǒng)決定應(yīng)用上限，智能體時(shí)代的TCP/IP（網(wǎng)絡(luò)通訊協(xié)議）初具雛形

復(fù)雜問題的解決依賴多智能體協(xié)同。隨著MCP、A2A等通信協(xié)議趨于標(biāo)準(zhǔn)化，智能體間擁有了通用“語言”。多智能體系統(tǒng)將突破單體智能天花板，在科研、工業(yè)等復(fù)雜工作流中成為關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施。

趨勢4：AI科學(xué)家成“AI4S”北極星，國產(chǎn)科學(xué)基礎(chǔ)模型悄然孕育

AI在科研中的角色正從輔助工具升級為自主研究的“AI科學(xué)家”?？茖W(xué)基礎(chǔ)模型與自動(dòng)化實(shí)驗(yàn)室的結(jié)合將極大加速新材料與藥物研發(fā)。我國需整合力量，加快構(gòu)建自主的科學(xué)基礎(chǔ)模型體系。

趨勢5：AI時(shí)代新的“BAT”趨于明確，垂直賽道仍有高盈利玩法

C端AI超級應(yīng)用的“All in One”入口成為巨頭角逐焦點(diǎn)。海外以O(shè)penAI的ChatGPT與谷歌Gemini為引領(lǐng)，通過深度集成各類服務(wù)，塑造一體化智能助手新范式；國內(nèi)字節(jié)、阿里、螞蟻等依托生態(tài)積極布局。AI時(shí)代新的“BAT”格局正在形成。

趨勢6：產(chǎn)業(yè)應(yīng)用滑向“幻滅低谷期”，下半年將迎來V型反轉(zhuǎn)

企業(yè)級AI應(yīng)用在經(jīng)歷概念驗(yàn)證熱潮后，因數(shù)據(jù)、成本等問題正步入“幻滅低谷期”。隨著數(shù)據(jù)治理與工具鏈成熟，預(yù)計(jì)今年下半年將迎來轉(zhuǎn)折，一批真正可衡量價(jià)值的MVP（最簡可行產(chǎn)品）產(chǎn)品將在垂直行業(yè)規(guī)模落地。

趨勢7：合成數(shù)據(jù)占比攀升，有望破除2026年枯竭魔咒

高質(zhì)量真實(shí)數(shù)據(jù)面臨枯竭，合成數(shù)據(jù)正成為模型訓(xùn)練的核心燃料，修正擴(kuò)展定律提供了理論支撐。尤其在自動(dòng)駕駛和機(jī)器人領(lǐng)域，世界模型生成的合成數(shù)據(jù)將成降低訓(xùn)練成本、提升性能的關(guān)鍵資產(chǎn)。

趨勢8：推理優(yōu)化遠(yuǎn)未觸頂，“技術(shù)泡沫”是假命題

推理效率仍是AI大規(guī)模應(yīng)用的核心瓶頸與競爭焦點(diǎn)。通過算法創(chuàng)新與硬件變革，推理成本持續(xù)下降，能效比不斷提升，在資源受限的邊緣端部署高性能模型成為可能，這是AI普惠的關(guān)鍵前提。

趨勢9：開源編譯器生態(tài)匯聚眾智，異構(gòu)全棧底座引領(lǐng)算力普惠

為打破算力壟斷與供應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)，構(gòu)建兼容異構(gòu)芯片的軟件棧至關(guān)重要。繁榮的算子語言與趨于收斂的編譯器技術(shù)正在降低開發(fā)門檻。

趨勢10：從幻覺到欺騙，AI安全邁向機(jī)制可解釋與自演化攻防

AI安全風(fēng)險(xiǎn)已從幻覺演變?yōu)楦[蔽的系統(tǒng)性欺騙。技術(shù)上，Anthropic的回路追蹤研究致力于從內(nèi)部理解模型機(jī)理；OpenAI推出自動(dòng)化安全研究員。產(chǎn)業(yè)上，安全水位成為落地生死線，螞蟻集團(tuán)構(gòu)建對齊-掃描-防御全流程體系，推出智能體可信互連技術(shù)（ASL）及終端安全框架gPass；智源研究院聯(lián)合全球?qū)W者發(fā)布AI欺騙系統(tǒng)性國際報(bào)告，警示前沿風(fēng)險(xiǎn)。安全正內(nèi)化為AI系統(tǒng)的免疫基因。