中國經(jīng)濟網(wǎng)北京1月8日訊（記者 彭金美）8日，北京智源人工智能研究院（以下簡(jiǎn)稱(chēng)“智源研究院”）發(fā)布年度報告《2026十大AI技術(shù)趨勢》。報告指出，人工智能的演進(jìn)核心正發(fā)生關(guān)鍵轉移：從追求參數規模的語(yǔ)言學(xué)習，邁向對物理世界底層秩序的深刻理解與建模，行業(yè)技術(shù)范式迎來(lái)重塑。

智源研究院 2026十大AI技術(shù)趨勢

趨勢1：世界模型成為AGI 共識方向，Next-State Prediction 或成新范式

行業(yè)共識正從語(yǔ)言模型轉向能理解物理規律的多模態(tài)世界模型。從“預測下一個(gè)詞”到“預測世界下一狀態(tài)”，NSP范式標志著(zhù)AI開(kāi)始掌握時(shí)空連續性與因果關(guān)系。

趨勢2：具身智能迎來(lái)行業(yè)“出清”，產(chǎn)業(yè)應用邁入廣泛工業(yè)場(chǎng)景

具身智能正脫離實(shí)驗室演示，進(jìn)入產(chǎn)業(yè)篩選與落地階段。隨著(zhù)大模型與運動(dòng)控制、合成數據結合，人形機器人將于2026年突破Demo，轉向真實(shí)的工業(yè)與服務(wù)場(chǎng)景。具備閉環(huán)進(jìn)化能力的企業(yè)將在這一輪商業(yè)化競爭中勝出。

趨勢3：多智能體系統決定應用上限，Agent 時(shí)代的“TCP/IP”初具雛形

復雜問(wèn)題的解決依賴(lài)多智能體協(xié)同。隨著(zhù)MCP、A2A等通信協(xié)議趨于標準化，智能體間擁有了通用“語(yǔ)言”。多智能體系統將突破單體智能天花板，在科研、工業(yè)等復雜工作流中成為關(guān)鍵基礎設施。

趨勢4：AI Scientist 成為AI4S 北極星，國產(chǎn)科學(xué)基礎模型悄然孕育

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)基礎模型與自動(dòng)化實(shí)驗室的結合，將極大加速新材料與藥物研發(fā)。報告強調，我國需整合力量，加快構建自主的科學(xué)基礎模型體系。

趨勢5：AI 時(shí)代的新“BAT” 趨于明確，垂直賽道仍有高盈利玩法

C端AI超級應用的“All in One”入口成為巨頭角逐焦點(diǎn)。海外以OpenAI的ChatGPT與Google Gemini為引領(lǐng)，通過(guò)深度集成各類(lèi)服務(wù)，塑造了一體化智能助手的新范式；國內字節、阿里、螞蟻等依托生態(tài)積極布局。其中，螞蟻推出的全模態(tài)AI助手“靈光”與AI健康應用“螞蟻阿?！?，分別在超級應用與健康垂直領(lǐng)域進(jìn)行探索。AI時(shí)代的“新BAT”格局正在形成。

趨勢6：產(chǎn)業(yè)應用滑向“幻滅低谷期”，2026H2 迎來(lái)“V 型”反轉

企業(yè)級AI應用在經(jīng)歷概念驗證熱潮后，因數據、成本等問(wèn)題正步入“幻滅低谷期”。但隨著(zhù)數據治理與工具鏈成熟，預計2026年下半年將迎來(lái)轉折，一批真正可衡量?jì)r(jià)值的MVP產(chǎn)品將在垂直行業(yè)規模落地。

趨勢7：合成數據占比攀升，有望破除“2026 年枯竭魔咒”

高質(zhì)量真實(shí)數據面臨枯竭，合成數據正成為模型訓練的核心燃料?！靶拚龜U展定律”為其提供了理論支撐。尤其在自動(dòng)駕駛和機器人領(lǐng)域，由世界模型生成的合成數據，將成為降低訓練成本、提升性能的關(guān)鍵資產(chǎn)。

趨勢8：推理優(yōu)化遠未觸頂，“技術(shù)泡沫”是假命題

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

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

為打破算力壟斷與供應風(fēng)險，構建兼容異構芯片的軟件棧至關(guān)重要。繁榮的算子語(yǔ)言與趨于收斂的編譯器技術(shù)正在降低開(kāi)發(fā)門(mén)檻。以智源FlagOS為代表的平臺，致力于構建軟硬解耦、開(kāi)放普惠的AI算力底座。

趨勢10：從幻覺(jué)到欺騙，AI 安全邁向機制可解釋與自演化攻防

AI安全風(fēng)險已從“幻覺(jué)”演變?yōu)楦[蔽的“系統性欺騙”。技術(shù)上，Anthropic的回路追蹤研究致力于從內部理解模型機理；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(xiàn)，螞蟻集團構建“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)合全球學(xué)者發(fā)布AI欺騙系統性國際報告，警示前沿風(fēng)險。安全正內化為AI系統的免疫基因。

智源研究院院長(cháng)王仲遠詳細闡釋了十大AI技術(shù)趨勢?；A模型的競爭，焦點(diǎn)已從“參數有多大”轉變?yōu)椤澳芊窭斫馐澜缛绾芜\轉”。他指出：我們正從 “預測下一個(gè)詞”跨越到“預測世界的下一個(gè)狀態(tài)”。這標志著(zhù)以“Next-State Prediction”（NSP）為代表的新范式，正推動(dòng)AI從數字空間的“感知”邁向物理世界的“認知”與“規劃”。

智源研究院院長(cháng)王仲遠

報告認為，2026年將是AI從數字世界邁入物理世界、從技術(shù)演示走向規模價(jià)值的關(guān)鍵分水嶺。這一轉變由三條清晰的主線(xiàn)驅動(dòng)：

首先，是認知范式的“升維”。以世界模型和NSP為核心，AI開(kāi)始學(xué)習物理規律，這為自動(dòng)駕駛仿真、機器人訓練等復雜任務(wù)提供全新的“認知”基礎，成為國內外領(lǐng)先模型廠(chǎng)商競相布局的戰略高地。

其次，是智能形態(tài)的“實(shí)體化”與“社會(huì )化”。智能正從軟件走向實(shí)體，從單體走向協(xié)同。頭部科技公司的人形機器人正進(jìn)入真實(shí)生產(chǎn)場(chǎng)景，標志著(zhù)“具身智能”走出實(shí)驗室。同時(shí)，主流Agent通信協(xié)議的標準化，讓多智能體（MAS）能夠以“團隊”形式攻克科研、工業(yè)等復雜任務(wù)流。

最后，是價(jià)值兌現的“雙軌應用”。在消費端，一個(gè)“All in One”的超級應用入口正在形成，國內外科技巨頭基于各自生態(tài)積極構建一體化AI門(mén)戶(hù)。在企業(yè)端，經(jīng)歷早期概念驗證的“幻滅期”后，AI正憑借更好的數據治理與行業(yè)標準接口，在垂直領(lǐng)域孕育出真正可衡量商業(yè)價(jià)值的產(chǎn)品。