行业技术范式重塑 - 人工智能演进核心正发生关键转移：从追求参数规模的语言学习，迈向对物理世界底层秩序的深刻理解与建模，行业技术范式迎来重塑 [1] - 基础模型的竞争焦点已从“参数有多大”转变为“能否理解世界如何运转” [12] - 2026年将是AI从数字世界迈入物理世界、从技术演示走向规模价值的关键分水岭 [14] 核心认知范式升维 - 世界模型成为AGI共识方向，行业共识正从语言模型转向能理解物理规律的多模态世界模型 [3] - 以Next-State Prediction为代表的新范式，正推动AI从数字空间的“感知”迈向物理世界的“认知”与“规划”，标志着AI开始掌握时空连续性与因果关系 [3][12] - 以世界模型和NSP为核心，AI开始学习物理规律，这为自动驾驶仿真、机器人训练等复杂任务提供全新的“认知”基础 [14] 智能形态实体化与社会化 - 具身智能正脱离实验室演示，进入产业筛选与落地阶段，人形机器人将于2026年突破Demo，转向真实的工业与服务场景 [4] - 头部科技公司的人形机器人正进入真实生产场景，标志着“具身智能”走出实验室 [14] - 多智能体系统将突破单体智能天花板，随着MCP、A2A等通信协议趋于标准化，智能体间拥有了通用“语言”，多智能体系统将在科研、工业等复杂工作流中成为关键基础设施 [5][14] 应用价值兑现双轨发展 - 在消费端，C端AI超级应用的“All in One”入口成为巨头角逐焦点，海外以OpenAI的ChatGPT与Google Gemini为引领，国内字节、阿里、蚂蚁等依托生态积极布局，AI时代的“新BAT”格局正在形成 [7][14] - 在企业端，AI应用在经历概念验证热潮后，因数据、成本等问题正步入“幻灭低谷期”，但随着数据治理与工具链成熟，预计2026年下半年将迎来转折，一批真正可衡量价值的MVP产品将在垂直行业规模落地 [6][14] - AI在科研中的角色正从辅助工具升级为自主研究的“AI科学家”，科学基础模型与自动化实验室的结合，将极大加速新材料与药物研发 [6] 关键使能技术发展 - 高质量真实数据面临枯竭，合成数据正成为模型训练的核心燃料，尤其在自动驾驶和机器人领域，由世界模型生成的合成数据将成为降低训练成本、提升性能的关键资产 [9] - 推理效率仍是AI大规模应用的核心瓶颈与竞争焦点，通过算法创新与硬件变革，推理成本持续下降，能效比不断提升，使得在资源受限的边缘端部署高性能模型成为可能 [8] - 为打破算力垄断与供应风险，构建兼容异构芯片的软件栈至关重要，繁荣的算子语言与趋于收敛的编译器技术正在降低开发门槛 [11] AI安全风险演进 - AI安全风险已从“幻觉”演变为更隐蔽的“系统性欺骗” [12] - 产业上，安全水位成为落地生死线，蚂蚁集团构建“对齐-扫描-防御”全流程体系，推出智能体可信互连技术及终端安全框架gPass [12] - 技术上，Anthropic的回路追踪研究致力于从内部理解模型机理，OpenAI推出自动化安全研究员 [12]