行业核心观点 - 人工智能演进核心发生关键转移：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] - 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 [3] - AI发展正从功能模仿转向理解物理世界规律，发展路径日益清晰，即真正融入实体世界，解决系统性挑战 [3] 驱动行业转变的三条主线 - 认知范式的“升维”：以世界模型和Next-State Prediction为核心，AI开始学习物理规律，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 [3] - 智能形态的“实体化”与“社会化”：智能正从软件走向实体，从单体走向协同，人形机器人进入真实生产场景，同时多智能体通信协议标准化使其能以“团队”形式攻克复杂任务 [3] - 价值兑现的“双轨应用”：消费端正在形成“All in One”的超级应用入口，企业端AI正凭借更好的数据治理与行业标准接口，在垂直领域孕育出真正可衡量商业价值的产品 [3] 2026十大AI技术趋势 - 趋势1：世界模型成为AGI共识方向，Next-State Prediction或成新范式：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，NSP范式标志着AI开始掌握时空连续性与因果关系 [4] - 趋势2：具身智能迎来行业“出清”，产业应用迈入广泛工业场景：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 [5] - 趋势3：多智能体系统决定应用上限，Agent时代的“TCP/IP”初具雏形：随着MCP、A2A等通信协议趋于标准化，多智能体系统将突破单体智能天花板，在科研、工业等复杂工作流中成为关键基础设施 [6] - 趋势4：AI Scientist成为AI4S北极星，国产科学基础模型悄然孕育：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 [7] - 趋势5：AI时代的新“BAT”趋于明确，垂直赛道仍有高盈利玩法：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 [8] - 趋势6：产业应用滑向“幻灭低谷期”，2026H2迎来“V型”反转：企业级AI应用正步入“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 [9] - 趋势7：合成数据占比攀升，有望破除“2026年枯竭魔咒”：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 [10] - 趋势8：推理优化远未触顶，“技术泡沫”是假命题：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 [11] - 趋势9：开源编译器生态汇聚众智，异构全栈底座引领算力普惠：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 [12] - 趋势10：从幻觉到欺骗，AI安全迈向机制可解释与自演化攻防：AI安全风险已从“幻觉”演变为更隐蔽的“系统性欺骗”，技术上致力于从内部理解模型机理，产业上安全水位成为落地生死线 [13] 主要参与方动态 - 智源研究院：发布年度报告《2026十大AI技术趋势》，提出以“Next-State Prediction”为代表的新范式，并推出悟界多模态世界模型验证该路径 [1][3][4]，联合全球学者发布AI欺骗系统性国际报告 [13]，致力于构建以FlagOS为代表的软硬解耦、开放普惠的AI算力底座 [12] - 蚂蚁集团：依托生态积极布局AI超级应用，推出全模态AI助手“灵光”与AI健康应用“蚂蚁阿福” [8]，构建“对齐-扫描-防御”全流程AI安全体系，推出智能体可信互连技术及终端安全框架gPass [13] - 海外及国内科技巨头：海外以OpenAI的ChatGPT与Google Gemini为引领，通过深度集成各类服务塑造一体化智能助手新范式 [8]，国内字节、阿里等也在积极布局 [8]