智源研究院发布《2026十大AI技术趋势

　　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》。

　　趋势1：世界模型成为通用人工智能（AGI） 共识方向，预测世界的下一个状态（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范式标志着人工智能（AI）开始掌握时空连续性与因果关系，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。具身智能正脱离实验室演示（Demo），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。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，智能体（Agent）时代的“TCP/IP”（传输控制协议/网际协议）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 Scientist成为AI4S（人工智能驱动的科学研究）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”（AI Scientist）。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时代的新“BAT”趋于明确，垂直赛道仍有高盈利玩法。消费端AI超级应用的“All in One”（一体化）入口成为巨头角逐焦点。国外以OpenAI公司的ChatGPT与Google公司的Gemini大模型为引领，通过深度集成各类服务，塑造了一体化智能助手的新范式；国内字节、阿里、蚂蚁等公司依托生态积极布局，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”（中国互联网公司三巨头）格局正在形成。

　　趋势6：产业应用滑向“幻灭低谷期”，2026下半年有望迎来“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”。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（最简可行产品）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。

　　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公司的回路追踪研究致力于从内部理解模型机理；OpenAI公司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。