1月8日，北京智源人工智能研究院（以下簡(jiǎn)稱“智源研究院”）發(fā)布年度報(bào)告《2026十大AI技術(shù)趨勢(shì)》。報(bào)告指出，人工智能的演進(jìn)核心正發(fā)生關(guān)鍵轉(zhuǎn)移：從追求參數(shù)規(guī)模的語(yǔ)言學(xué)習(xí)，邁向?qū)ξ锢硎澜绲讓又刃虻纳羁汤斫馀c建模，行業(yè)技術(shù)范式迎來(lái)重塑。

發(fā)布會(huì)上，智源研究院理事長(zhǎng)黃鐵軍分享了他的技術(shù)趨勢(shì)觀察：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)展路徑日益清晰，即真正融入實(shí)體世界，解決系統(tǒng)性挑戰(zhàn)。

智源研究院院長(zhǎng)王仲遠(yuǎn)在解讀趨勢(shì)時(shí)指出，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)椤澳芊窭斫馐澜缛绾芜\(yùn)轉(zhuǎn)”。他指出：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)”。這標(biāo)志著以“Next-State Prediction”（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”。

報(bào)告認(rèn)為，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。（袁寧）

以下為十大趨勢(shì)的主要內(nèi)容：

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

行業(yè)共識(shí)正從語(yǔ)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(cè)下一個(gè)詞”到“預(yù)測(cè)世界下一狀態(tài)”，NSP范式標(biāo)志著AI開(kāi)始掌握時(shí)空連續(xù)性與因果關(guān)系。以智源悟界多模態(tài)世界模型為代表驗(yàn)證了這一路徑，推動(dòng)AI從感知走向真正的認(rèn)知與規(guī)劃。

趨勢(shì)2：具身智能迎來(lái)行業(yè)“出清”，產(chǎn)業(yè)應(yīng)用邁入廣泛工業(yè)場(chǎng)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)結(jié)合，人形機(jī)器人將于2026年突破Demo，轉(zhuǎn)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(jìng)爭(zhēng)中勝出。

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

復(fù)雜問(wèn)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(yǔ)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(shì)4：AI Scientist 成為AI4S 北極星，國(guó)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(jí)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)。報(bào)告強(qiáng)調(diào)，我國(guó)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(shì)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(jí)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Google Gemini為引領(lǐng)，通過(guò)深度集成各類服務(wù)，塑造了一體化智能助手的新范式；國(guó)內(nèi)字節(jié)、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(yīng)用“螞蟻阿?！?，分別在超級(jí)應(yīng)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(shì)6：產(chǎn)業(yè)應(yīng)用滑向“幻滅低谷期”，2026H2迎來(lái)“V 型”反轉(zhuǎn)

企業(yè)級(jí)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(wèn)題正步入“幻滅低谷期”。但隨著數(shù)據(jù)治理與工具鏈成熟，預(yù)計(jì)2026年下半年將迎來(lái)轉(zhuǎn)折，一批真正可衡量?jī)r(jià)值的MVP產(chǎn)品將在垂直行業(yè)規(guī)模落地。

趨勢(shì)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?！靶拚龜U(kuò)展定律”為其提供了理論支撐。尤其在自動(dòng)駕駛和機(jī)器人領(lǐng)域，由世界模型生成的合成數(shù)據(jù)，將成為降低訓(xùn)練成本、提升性能的關(guān)鍵資產(chǎn)。

趨勢(shì)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(jìng)爭(zhēng)焦點(diǎn)。通過(guò)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。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(shì)9：開(kāi)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(yǔ)言與趨于收斂的編譯器技術(shù)正在降低開(kāi)發(fā)門檻。以智源FlagOS為代表的平臺(tái)，致力于構(gòu)建軟硬解耦、開(kāi)放普惠的AI算力底座。

趨勢(shì)10：從幻覺(jué)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(jué)”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(duì)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(guó)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。

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