报告认为，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。这一转变由三条清晰的主线驱动：首先，是认知 范式的"升维"。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，成为国内 外领先模型厂商竞相布局的战略高地。其次，是智能形态的"实体化"与"社会化"。智能正从软件走向实体，从单体走向协同。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。同时，主流Agent通信协议的标准化，让多智能体（MAS）能够以"团队"形式攻 克科研、工业等复杂任务流。最后，是价值兑现的"双轨应用"。在消费端，一个"AllinOne"的超级应用入口正在形成，国内外科技巨头基于各自 生态积极构建一体化AI门户。在企业端，经历早期概念验证的"幻灭期"后，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。 图片说明：《2026十大AI技术趋势》详情 （文章来源：证券日报） 本报讯 （记者李冰） 2026年1月8日，北京智源人工智能研究院（以下简称"智源研究院"）发布年度报告《2026十大AI技 ...

核心观点 - 人工智能行业的技术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] - 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 [2] 技术范式转变 - 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”，正从“预测下一个词”跨越到“预测世界的下一个状态” [1] - 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” [1] - 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 [3] 驱动转变的三条主线 - **认知范式的“升维”**：以世界模型和NSP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 [2] - **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”形式工作 [2] - **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在经历早期“幻灭期”后，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 [2] 十大AI技术趋势详情 - **趋势1：世界模型成为AGI共识方向，Next-State Prediction或成新范式**：以智源悟界多模态世界模型为代表，推动AI从感知走向真正的认知与规划 [3][5] - **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**：人形机器人将于2026年突破Demo，转向真实的工业与服务场景，具备闭环进化能力的企业将在商业化竞争中胜出 [3] - **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 [3] - **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”，我国需整合力量加快构建自主的科学基础模型体系 [4] - **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，蚂蚁推出了全模态AI助手“灵光”与AI健康应用“蚂蚁阿福” [4][6] - **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应用因数据、成本等问题正步入“幻灭低谷期”，但预计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 [7] - **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 [8] - **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 [9] - **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，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 [10] - **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”，技术上如Anthropic的回路追踪研究和OpenAI的自动化安全研究员，产业上如蚂蚁集团构建“对齐－扫描－防御”全流程体系并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了AI欺骗系统性国际报告 [11]