文章核心观点 - 人工智能发展的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 [2] - 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 [8] - 这一转变由三条主线驱动：认知范式的“升维”、智能形态的“实体化”与“社会化”、价值兑现的“双轨应用” [8] 2026年十大AI技术趋势总结 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 [9] - 从“预测下一个词”到“预测世界下一状态”，NSP范式标志着AI开始掌握时空连续性与因果关系 [9] - 以智源悟界多模态世界模型为代表验证了这一路径，推动AI从感知走向真正的认知与规划 [9] 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 [10] - 随着大模型与运动控制、合成数据结合，人形机器人将于2026年突破Demo，转向真实的工业与服务场景 [10] - 具备闭环进化能力的企业将在这一轮商业化竞争中胜出 [10] 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 - 复杂问题的解决依赖多智能体协同 [11] - 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” [11] - 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 [11] 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” [12] - 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 [12] - 报告强调，我国需整合力量，加快构建自主的科学基础模型体系 [12] 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 [13] - 海外以OpenAI的ChatGPT与Google Gemini为引领，通过深度集成各类服务，塑造了一体化智能助手的新范式 [13] - 国内字节、阿里、蚂蚁等依托生态积极布局，其中蚂蚁推出的全模态AI助手“灵光”与AI健康应用“蚂蚁阿福”分别在超级应用与健康垂直领域进行探索 [13] 趋势6：企业级AI应用从“幻灭低谷”走向价值兑现 - 企业级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” [15] - 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 [15] - 一批真正可衡量价值的MVP产品将在垂直行业规模落地 [15] 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 [16] - “修正扩展定律”为其提供了理论支撑 [16] - 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 [16] 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 [17] - 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 [17] - 这使得在资源受限的边缘端部署高性能模型成为可能，是AI普惠的关键前提 [17] 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 [18] - 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 [18] - 以智源FlagOS为代表的平台，致力于构建软硬解耦、开放普惠的AI算力底座 [18] 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” [19] - 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 [19] - 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（ASL）及终端安全框架gPass；智源研究院联合全球学者发布AI欺骗系统性国际报告，警示前沿风险 [19]