基礎模型的競爭焦點已從參數規模轉為能否理解世界的運轉，2026年將是AI從數字世界邁入物理世界、從技術演示走向規模價值的關鍵分水嶺。

1月8日，北京智源人工智慧研究院發佈《2026十大AI技術趨勢》年度報告。報告認為，行業共識正從語言模型轉向能理解物理規律的多模態世界模型。企業級AI應用在經歷概念驗證熱潮後，因數據、成本等問題正步入“幻滅低谷期”，預計今年下半年將迎來轉折。

報告認為，有三條主線驅動著AI進入物理世界：一是以世界模型和NSP（Next-State Prediction，預測世界的下一個狀態）為核心，AI開始學習物理規律，這為自動駕駛仿真、機器人訓練等複雜任務提供新的認知基礎。

二是智能正從軟體走向實體、從單體走向協同，具身智能走出實驗室，主流智能體通信協議的標準化，讓多智能體（MAS）能夠以團隊形式攻克科研、工業等複雜任務流。

三是價值兌現走向雙軌應用。在消費端，一個“All in One”的超級應用入口正在形成，國內外科技巨頭基於各自生態積極構建一體化AI門戶；在企業端，經歷早期概念驗證的“幻滅期”後，AI正憑藉更好的數據治理與行業標準介面，在垂直領域孕育出真正可衡量商業價值的產品。

智源研究院院長王仲遠表示，“我們正從預測下一個詞跨越到預測世界的下一個狀態，這標誌著以NSP為代表的新範式正推動AI從數字空間的感知邁向物理世界的認知與規劃。”

智源研究院理事長黃鐵軍表示，AI的發展要重視結構決定功能、功能塑造結構的相互作用。當前人工智慧正從功能模仿轉向理解物理世界規律，這一根本轉變意味著AI正褪去早期狂熱，其發展路徑是真正融入實體世界，解決系統性挑戰。

以下是2026十大AI技術趨勢

趨勢1：世界模型成為AGI共識方向，NSP或成新範式

行業共識正從語言模型轉向能理解物理規律的多模態世界模型。從“預測下一個詞”到“預測世界下一狀態”，NSP範式標誌著AI開始掌握時空連續性與因果關係。

趨勢2：具身智能迎來行業出清，產業應用邁入廣泛工業場景

具身智能正脫離實驗室演示，進入產業篩選與落地階段。隨著大模型與運動控制、合成數據的結合，2026年人形機器人將轉向工業與服務場景，具備閉環進化能力的企業將在這輪商業化競爭中勝出。

趨勢3：多智能體系統決定應用上限，智能體時代的TCP/IP（網路通訊協議）初具雛形

複雜問題的解決依賴多智能體協同。隨著MCP、A2A等通信協議趨於標準化，智能體間擁有了通用“語言”。多智能體系統將突破單體智能天花板，在科研、工業等複雜工作流中成為關鍵基礎設施。

趨勢4：AI科學家成“AI4S”北極星，國產科學基礎模型悄然孕育

AI在科研中的角色正從輔助工具升級為自主研究的“AI科學家”。科學基礎模型與自動化實驗室的結合將極大加速新材料與藥物研發。我國需整合力量，加快構建自主的科學基礎模型體系。

趨勢5：AI時代新的“BAT”趨於明確，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。海外以OpenAI的ChatGPT與穀歌Gemini為引領，通過深度集成各類服務，塑造一體化智能助手新範式；國內位元組、阿裏、螞蟻等依託生態積極佈局。AI時代新的“BAT”格局正在形成。

趨勢6：產業應用滑向“幻滅低谷期”，下半年將迎來V型反轉

企業級AI應用在經歷概念驗證熱潮後，因數據、成本等問題正步入“幻滅低谷期”。隨著數據治理與工具鏈成熟，預計今年下半年將迎來轉折，一批真正可衡量價值的MVP（最簡可行產品）產品將在垂直行業規模落地。

趨勢7：合成數據占比攀升，有望破除2026年枯竭魔咒

高質量真實數據面臨枯竭，合成數據正成為模型訓練的核心燃料，修正擴展定律提供了理論支撐。尤其在自動駕駛和機器人領域，世界模型生成的合成數據將成降低訓練成本、提升性能的關鍵資產。

趨勢8：推理優化遠未觸頂，“技術泡沫”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。通過演算法創新與硬體變革，推理成本持續下降，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普惠的關鍵前提。

趨勢9：開源編譯器生態彙聚眾智，異構全棧底座引領算力普惠

為打破算力壟斷與供應風險，構建相容異構晶片的軟體棧至關重要。繁榮的算子語言與趨於收斂的編譯器技術正在降低開發門檻。

趨勢10：從幻覺到欺騙，AI安全邁向機制可解釋與自演化攻防

AI安全風險已從幻覺演變為更隱蔽的系統性欺騙。技術上，Anthropic的回路追蹤研究致力於從內部理解模型機理；OpenAI推出自動化安全研究員。產業上，安全水位成為落地生死線，螞蟻集團構建對齊-掃描-防禦全流程體系，推出智能體可信互連技術（ASL）及終端安全框架gPass；智源研究院聯合全球學者發佈AI欺騙系統性國際報告，警示前沿風險。安全正內化為AI系統的免疫基因。

來源：中國澎湃新聞