本报讯  （记者 张伟）  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技术趋势》。报告显示，人工智能（AI）的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，行业技术范式将迎来重塑。

　　趋势1：世界模型成为AGI（通用人工智能）共识方向，NSP（Next-State Prediction，预测下一个状态）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。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。

　　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

　　具身智能正走出实验室演示，进入产业筛选与落地阶段。随着大模型与运动控制、合成数据的深度结合，人形机器人将于2026年突破Demo（演示），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这一轮商业化竞争中胜出。

　　趋势3：多智能体系统决定应用上限，Agent（智能体）时代的“TCP/IP”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 Scientist（AI科学家）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。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。

　　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，通过深度集成各类服务，塑造了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。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。AI时代的新“BAT”格局正在形成。

　　趋势6：产业应用滑向“幻灭低谷期”，2026年第二季度迎来“V型”反转

　　企业级AI应用在经历概念验证热潮后，因数据、成本等问题正在步入“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，一批真正具有可衡量价值的MVP（最小可行产品）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”为其提供了理论支撑。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。

　　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。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。

　　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。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。

　　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。安全正在内化为AI系统的免疫“基因”。