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1月8日消息， 北京智源人工智能研究院(以下簡稱“智源研究院”)發(fā)布年度報(bào)告《2026十大AI技術(shù)趨勢》。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)范式迎來重塑。
開場致辭中，智源研究院理事長黃鐵軍分享了他的技術(shù)趨勢觀察：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)。
隨后，智源研究院院長王仲遠(yuǎn)發(fā)布了十大AI技術(shù)趨勢，詳細(xì)闡釋了這一變革。基礎(chǔ)模型的競爭，焦點(diǎn)已從“參數(shù)有多大”轉(zhuǎn)變?yōu)?ldquo;能否理解世界如何運(yùn)轉(zhuǎn)”。他指出：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“Next-State Prediction”(NSP)為代表的新范式，正推動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。這一轉(zhuǎn)變由三條清晰的主線驅(qū)動：
首先，是認(rèn)知范式的“升維”。以世界模型和NSP為核心，AI開始學(xué)習(xí)物理規(guī)律，這為自動駕駛仿真、機(jī)器人訓(xùn)練等復(fù)雜任務(wù)提供全新的“認(rèn)知”基礎(chǔ)，成為國內(nèi)外領(lǐng)先模型廠商競相布局的戰(zhàn)略高地。
其次，是智能形態(tài)的“實(shí)體化”與“社會化”。智能正從軟件走向?qū)嶓w，從單體走向協(xié)同。頭部科技公司的人形機(jī)器人正進(jìn)入真實(shí)生產(chǎn)場景，標(biāo)志著“具身智能”走出實(shí)驗(yàn)室。同時(shí)，主流Agent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。
最后，是價(jià)值兌現(xiàn)的“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。
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。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AI從感知走向真正的認(rèn)知與規(guī)劃。
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(tǒng)決定應(yīng)用上限，Agent 時(shí)代的“TCP/IP”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 Scientist 成為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”。科學(xué)基礎(chǔ)模型與自動化實(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)代的新“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Google Gemini為引領(lǐng)，通過深度集成各類服務(wù)，塑造了一體化智能助手的新范式；國內(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“螞蟻阿福”，分別在超級應(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6：產(chǎn)業(yè)應(yīng)用滑向“幻滅低谷期”，2026H2 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”。但隨著數(shù)據(jù)治理與工具鏈成熟，預(yù)計(jì)2026年下半年將迎來轉(zhuǎn)折，一批真正可衡量價(jià)值的MVP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”為其提供了理論支撐。尤其在自動駕駛和機(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。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。以智源FlagOS為代表的平臺，致力于構(gòu)建軟硬解耦、開放普惠的AI算力底座。
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。
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