基础模型的竞争焦点已从参数规模转为能否理解世界的运转，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。

1月8日，北京智源人工智能研究院发布《2026十大AI技术趋势》年度报告。报告认为，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。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”，预计今年下半年将迎来转折。

报告认为，有三条主线驱动着AI进入物理世界：一是以世界模型和NSP（Next-State Prediction，预测世界的下一个状态）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新的认知基础。

二是智能正从软件走向实体、从单体走向协同，具身智能走出实验室，主流智能体通信协议的标准化，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。

三是价值兑现走向双轨应用。在消费端，一个“All in One”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。

智源研究院院长王仲远表示，“我们正从预测下一个词跨越到预测世界的下一个状态，这标志着以NSP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。”

智源研究院理事长黄铁军表示，AI的发展要重视结构决定功能、功能塑造结构的相互作用。当前人工智能正从功能模仿转向理解物理世界规律，这一根本转变意味着AI正褪去早期狂热，其发展路径是真正融入实体世界，解决系统性挑战。

以下是2026十大AI技术趋势

趋势1：世界模型成为AGI共识方向，NSP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。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。

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。随着大模型与运动控制、合成数据的结合，2026年人形机器人将转向工业与服务场景，具备闭环进化能力的企业将在这轮商业化竞争中胜出。

趋势3：多智能体系统决定应用上限，智能体时代的TCP/IP（网络通讯协议）初具雏形

复杂问题的解决依赖多智能体协同。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。

趋势4：AI科学家成“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。我国需整合力量，加快构建自主的科学基础模型体系。

趋势5：AI时代新的“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与谷歌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；国内字节、阿里、蚂蚁等依托生态积极布局。AI时代新的“BAT”格局正在形成。

趋势6：产业应用滑向“幻灭低谷期”，下半年将迎来V型反转

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”。随着数据治理与工具链成熟，预计今年下半年将迎来转折，一批真正可衡量价值的MVP（最简可行产品）产品将在垂直行业规模落地。

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，修正扩展定律提供了理论支撑。尤其在自动驾驶和机器人领域，世界模型生成的合成数据将成降低训练成本、提升性能的关键资产。

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，在资源受限的边缘端部署高性能模型成为可能，这是AI普惠的关键前提。

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。

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，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。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。安全正内化为AI系统的免疫基因。