圖注：北京智源人工智能研究院發(fā)布2026十大AI技術(shù)趨勢(shì)示意圖

隨著大模型的參數(shù)競(jìng)賽

逐漸平息

人工智能領(lǐng)域的競(jìng)爭(zhēng)焦點(diǎn)

在2026年發(fā)生了根本性轉(zhuǎn)變

根據(jù)北京智源人工智能研究院發(fā)布的

《2026十大AI技術(shù)趨勢(shì)》

AI演進(jìn)的核心

正從功能模仿

轉(zhuǎn)向理解物理世界規(guī)律

其發(fā)展路徑日益清晰

這場(chǎng)變革標(biāo)志著

人工智能正褪去早期狂熱

從數(shù)字空間的“感知”

邁向物理世界的“認(rèn)知”與“規(guī)劃”

競(jìng)爭(zhēng)主戰(zhàn)場(chǎng)已轉(zhuǎn)向以下

三大關(guān)鍵領(lǐng)域

一、范式變革：從大語言模型到理解物理規(guī)律的世界模型

基礎(chǔ)模型的競(jìng)爭(zhēng)焦點(diǎn)已從“參數(shù)有多大”轉(zhuǎn)變?yōu)?“能否理解世界如何運(yùn)轉(zhuǎn)”。我們正從“預(yù)測(cè)下一個(gè)詞”跨越到“預(yù)測(cè)世界的下一個(gè)狀態(tài)”，這一被稱為“Next-State Prediction”的新范式正在重塑AI技術(shù)路線。

智源研究院院長(zhǎng)王仲遠(yuǎn)指出 ，大模型技術(shù)遠(yuǎn)未到發(fā)展盡頭 ，但大語言模型受限于互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù) ，性能提升速度已不如從前。解法則在于向原生多模態(tài)世界模型演進(jìn) ，其本質(zhì)是讓人工智能感知和理解物理世界 ，進(jìn)而推進(jìn)與物理世界的交互。世界模型是實(shí)現(xiàn)物理AGI（通用人工智能） 的重要發(fā)展路徑 ，它需要建立對(duì)物理因果關(guān)系的理解 ，而不僅是多模態(tài)信息拼接。

這種轉(zhuǎn)變的具體體現(xiàn)是，AI正加速?gòu)臄?shù)字世界走向物理世界：

• 在宏觀層面，大模型與硬件結(jié)合，通過具身智能解決實(shí)際生產(chǎn)生活問題；
• 在微觀層面，生成式AI的應(yīng)用能夠進(jìn)一步揭示微觀世界的本質(zhì)。

二、產(chǎn)業(yè)落地：具身智能從實(shí)驗(yàn)室演示走向真實(shí)工業(yè)場(chǎng)景

具身智能正在脫離實(shí)驗(yàn)室演示 ，進(jìn)入產(chǎn)業(yè)篩選與落地階段。超過300家具身智能企業(yè)正在中國(guó)展開激烈競(jìng)爭(zhēng) ，其中人形機(jī)器人企業(yè)超過100家 ，規(guī)模已可媲美移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的 “ 百團(tuán)大戰(zhàn)” 。

工業(yè)場(chǎng)景成為優(yōu)先突破口。封閉的工廠環(huán)境可規(guī)避安全風(fēng)險(xiǎn)，且重復(fù)枯燥任務(wù)存在剛需，如物流分揀、激光刻印等人類不愿做的工作，正是具身智能的首個(gè)突破口。中國(guó)制造業(yè)的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)為具身智能產(chǎn)業(yè)化提供了沃土——作為全球唯一擁有全部工業(yè)門類的國(guó)家，我國(guó)具備成熟的產(chǎn)業(yè)鏈配套與千萬級(jí)技能人才儲(chǔ)備。

2025年的實(shí)踐驗(yàn)證了技術(shù)成熟度。例如，智元機(jī)器人獲得富臨精工數(shù)千萬元訂單，近百臺(tái)遠(yuǎn)征A2-W將落地工廠，這是國(guó)內(nèi)首個(gè)工業(yè)領(lǐng)域具身機(jī)器人規(guī)?；虡I(yè)簽單案例，更是該品類在全球智能制造場(chǎng)景的首次規(guī)模化落地。在渤海之濱的一家大型造船廠，大模型焊接機(jī)器人以“如手機(jī)般易用”的操作界面，將萬噸巨輪的鋼結(jié)構(gòu)部件焊接得嚴(yán)絲合縫，焊接誤差僅0.8毫米。

深圳作為人工智能先鋒城市，前10月工業(yè)機(jī)器人產(chǎn)量增長(zhǎng)43%，具身智能為工業(yè)制造裝上“聰明大腦”。華龍迅達(dá)與華為合作研發(fā)的生產(chǎn)線，將人工智能、機(jī)器人技術(shù)、傳感器技術(shù)和控制技術(shù)深度融合，實(shí)現(xiàn)了開源鴻蒙的工業(yè)級(jí)應(yīng)用，解決了工業(yè)數(shù)據(jù)采集難的痛點(diǎn)。

三、協(xié)同進(jìn)化：多智能體系統(tǒng)突破單體智能天花板

復(fù)雜問題的解決依賴多智能體協(xié)同。多智能體系統(tǒng)（MAS）是由多個(gè)AI智能體組成的集合 ，它們通過交互協(xié)作實(shí)現(xiàn)個(gè)體或共同的復(fù)雜目標(biāo)。

當(dāng)前應(yīng)用現(xiàn)狀顯示，單智能體系統(tǒng)（SAS）仍是主流?？头?、代碼生成、內(nèi)容生成為代表的SAS應(yīng)用占比達(dá)63%，而MAS應(yīng)用為主的研究和數(shù)據(jù)分析、內(nèi)部生產(chǎn)力占比為42.1%?？紤]到多數(shù)Agent應(yīng)用仍處于試點(diǎn)階段，MAS落地難度大于SAS，實(shí)際應(yīng)用比例更不樂觀。

然而趨勢(shì)正在快速轉(zhuǎn)變。經(jīng)專業(yè)調(diào)研數(shù)據(jù)顯示，企業(yè)采用多智能體系統(tǒng)的比例將從2025年的57%上升至2026年的81%，其中多步驟流程智能體占39%，跨職能項(xiàng)目占29%。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”，這些協(xié)議是AI在消費(fèi)側(cè)應(yīng)用落地非常重要的基礎(chǔ)設(shè)施。Agent時(shí)代的“TCP/IP”初具雛形，智能正從單體走向協(xié)同。

Claude Cowork對(duì)SaaS生態(tài)的沖擊尤為值得關(guān)注。以“研究預(yù)覽版”形式發(fā)布的Claude Cowork服務(wù)可以根據(jù)屏幕截圖創(chuàng)建電子表格，或者根據(jù)各種筆記生成報(bào)告草案。該產(chǎn)品的開發(fā)速度極快，很大程度上是利用AI完成的。

這種對(duì)Claude的狂熱本月已廣泛蔓延，并波及到了非程序員和工程師群體。許多人在社交媒體上描述了在從未學(xué)習(xí)過編程的情況下，構(gòu)建出自己第一個(gè)軟件程序的過程。盡管名字中帶有“Code”，人們也將ClaudeCode用于從健康數(shù)據(jù)分析到報(bào)銷單匯編等各種事務(wù)。該工具一經(jīng)推出再次引發(fā)了人們AI可能帶來顛覆性競(jìng)爭(zhēng)的恐懼，這種恐懼在2025年就曾令軟件開發(fā)商承壓。受此影響，TurboTax的母公司財(cái)捷（INTU.US）上周暴跌了16%，創(chuàng)下2022年以來最差表現(xiàn)；而Adobe（ADBE.US）和賽富時(shí)（CRM.US）跌幅均超過了11%。

四、前沿突破：AI科學(xué)家與醫(yī)療健康領(lǐng)域的深度融合

AI在科研中的角色正從輔助工具升級(jí)為自主研究的“AI科學(xué)家”。能夠模擬乃至自主執(zhí)行“假設(shè)提出、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)分析、結(jié)論推斷”完整科研鏈路的智能體系統(tǒng)正在形成。

在醫(yī)療健康領(lǐng)域，突破尤為顯著。智源研究院發(fā)布的腦科學(xué)多模態(tài)通用基礎(chǔ)模型見微Brainμ,在抑郁癥、阿爾茨海默病、帕金森綜合征的預(yù)測(cè)上，其能力已經(jīng)超越了專用模型的預(yù)測(cè)能力。該模型整合了神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域多個(gè)大型公開數(shù)據(jù)集和高質(zhì)量神經(jīng)科學(xué)數(shù)據(jù)，完成了超過100萬單位的神經(jīng)信號(hào)預(yù)訓(xùn)練，有望成為腦科學(xué)的“AlphaFold”模型。

消費(fèi)端應(yīng)用爆發(fā)式增長(zhǎng)。螞蟻集團(tuán)推出的AI健康應(yīng)用“螞蟻阿?！痹谑袌?chǎng)上表現(xiàn)出色，月活躍用戶數(shù)一個(gè)月翻倍達(dá)3000萬，迅速在AI健康管理賽道登頂。它打通了與蘋果、華為等設(shè)備的健康信息，串聯(lián)起全國(guó)5000家醫(yī)院和30萬真人醫(yī)生的醫(yī)療資源網(wǎng)絡(luò)，成為個(gè)人健康管理的新入口。

在微觀生命科學(xué)領(lǐng)域，全原子微觀生命模型OpenComplex2實(shí)現(xiàn)了生物分子研究從靜態(tài)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)到動(dòng)態(tài)構(gòu)象分布建模的突破，可以助力新型治療方案研發(fā)，有望顯著縮短生物醫(yī)藥研發(fā)周期，降低研發(fā)成本。

五、時(shí)代機(jī)遇：普通人的參與路徑與投資方向

面對(duì)AI技術(shù)的范式變革，普通人如何切入新賽道？《真紅利：一本書講透AI時(shí)代的風(fēng)口》指出，AI紅利屬于主動(dòng)擁抱它的人，普通人可通過掌握AI技能成為“六邊形戰(zhàn)士”。

一人公司模式成為可能。Anthropic公司創(chuàng)始人兼CEO達(dá)里奧·阿莫代伊預(yù)測(cè)：“僅有一名員工、估值卻高達(dá)10億美元的企業(yè)將在什么時(shí)候出現(xiàn)？那將是在2026年?！边@意味著，若能借助善于處理編程等任務(wù)的AI的力量，即便是“成員僅有社長(zhǎng)和AI”的公司，也有可能達(dá)到獨(dú)角獸級(jí)別。傳統(tǒng)大企業(yè)開展大規(guī)模業(yè)務(wù)需要眾多人才的常識(shí)正在被打破，隨著AI時(shí)代到來，由極少數(shù)精英承擔(dān)大業(yè)務(wù)的“超級(jí)公司”或?qū)⒊霈F(xiàn)。

多智能體協(xié)作成為職場(chǎng)新技能。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。熟練掌握多智能體編排將成為職場(chǎng)新技能，而AI安全人才需求也正在激增。

投資方向聚焦三大領(lǐng)域：

1. 世界模型與具?智能平臺(tái)：關(guān)注在?業(yè)場(chǎng)景實(shí)現(xiàn)規(guī)?；?的機(jī)器?企業(yè)，如已獲得數(shù)千萬元訂單的智元機(jī)器?；
2. 多智能體系統(tǒng)與Agent運(yùn)?時(shí)：投資于構(gòu)建Agent時(shí)代“TCP/IP”協(xié)議和運(yùn)?時(shí)的技術(shù)公司；
3. AI+醫(yī)療健康應(yīng)?：布局在腦科學(xué)預(yù)測(cè)、健康管理等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)突破的企業(yè)，如螞蟻集團(tuán)的“螞蟻阿福”等消費(fèi)端應(yīng)?。

結(jié)語

未來公司的核心員工可能不超過百人，組織模式從“人管理人”變?yōu)椤耙粋€(gè)創(chuàng)始人管理一群AI Agent”。個(gè)人憑借強(qiáng)大的元認(rèn)知能力和AI工具，能夠快速跨領(lǐng)域?qū)W習(xí)，扮演產(chǎn)品、研發(fā)、測(cè)試等多個(gè)角色，創(chuàng)意和審美成為最稀缺的資源，組織邊界變得模糊而靈活。目前，中國(guó)部分城市（如上海、蘇州、北京）已開始出臺(tái)政策，通過提供算力補(bǔ)貼、創(chuàng)業(yè)基金、場(chǎng)景對(duì)接、法律財(cái)務(wù)服務(wù)等，構(gòu)建支持“一人公司”和“超級(jí)個(gè)體”發(fā)展的生態(tài)體系。

未來的AI競(jìng)技場(chǎng)不再只是算法和數(shù)據(jù)的戰(zhàn)場(chǎng)，而是將深刻融入實(shí)體世界，在工廠、在家庭、在實(shí)驗(yàn)室，重塑現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景的深刻變革。從數(shù)字推演到物理規(guī)律理解，從單體智能到多體協(xié)同，從輔助工具到自主科學(xué)家，人工智能正在經(jīng)歷其發(fā)展史上最深刻的范式轉(zhuǎn)移，為那些能夠把握趨勢(shì)的先行者開啟全新的機(jī)遇窗口。

*免責(zé)聲明：本文基于公開信息整理分析，旨在提供市場(chǎng)概覽與邏輯梳理，不構(gòu)成任何具體的投資建議或操作指引。市場(chǎng)有風(fēng)險(xiǎn)，投資需謹(jǐn)慎。本文由《澳門商報(bào)》產(chǎn)業(yè)觀察組撰寫，轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處。

編輯：Thea、Kiki、林海玥（實(shí)習(xí)）

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