智源发布《2026十大AI技术趋势》（PDF文件）

智源研究院发布的《2026十大AI技术趋势》，聚焦于人工智能从数字空间迈向物理世界的变革。报告指出，AI发展正从参数规模竞赛转向对物理世界底层秩序的理解与建模，核心趋势包括世界模型与Next-State Prediction（NSP）新范式的兴起、具身智能的商业化落地、多智能体系统的协同进化、AI在科学研究中的深度应用，以及AI安全的机制可解释性等。报告强调，2026年将是AI技术从感知迈向认知、从实验室走向大规模应用的关键节点，为行业提供未来一年的技术探索与产业布局的清晰锚点。

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随着人工智能从参数规模竞赛逐渐转向对物理世界本质的深刻理解，AI技术的发展正进入一个新的阶段。智源研究院发布的《2026十大AI技术趋势》报告，通过对技术演进的分析，为行业提供未来发展的关键方向和趋势洞察，帮助从业者更好地把握AI从数字世界迈向物理世界、从技术演示走向规模价值兑现的关键转折点。

趋势一：世界模型成为AGI共识方向，Next-State Prediction或成新范式

AI从单纯的“预测下一个词”迈向“预测世界的下一个状态”，开启认知与规划能力。世界模型成为通用人工智能（AGI）的关键方向，推动多模态大模型从感知走向对物理世界规律的深度理解，为复杂任务提供全新认知基础。

趋势二：具身智能迎来行业“出清”，产业应用迈入广泛工业场景

具身智能从实验室走向真实生产场景，人形机器人加速商业化落地。行业进入“出清”阶段，企业竞争加剧，具备闭环进化能力的企业将在具身智能的工业和服务场景中脱颖而出。

趋势三：多智能体系统决定应用上限，Agent时代的“TCP/IP”初具雏形

多智能体系统（MAS）成为AI应用的关键，通过标准化通信协议（如MCP、A2A）实现智能体协同。从单体智能迈向群体智能，多智能体系统将在科研、工业等复杂任务中发挥重要作用，突破传统单体智能的天花板。

趋势四：AI Scientist成为AI4S北极星，国产科学基础模型悄然孕育

AI在科研中的角色从辅助工具升级为自主研究的“AI科学家”，能够独立完成假设提出、实验设计与数据分析。科学基础模型与自动化实验室结合，加速新材料与药物研发，我国需加快构建自主科学基础模型体系以缩小差距。

趋势五：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，科技巨头积极构建一体化智能助手。同时，垂直领域（如健康、教育）仍存在高盈利机会，AI时代的“新BAT”格局正在形成。

趋势六：产业应用滑向“幻灭低谷期”，2026H2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、成本等问题进入“幻灭低谷期”。但随着数据治理与行业标准接口的成熟，预计2026年下半年将迎来转折，一批真正可衡量价值的MVP产品将在垂直行业规模落地。

趋势七：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，合成数据成为模型训练的核心燃料。通过“修正扩展定律”理论支撑，合成数据在自动驾驶、机器人等领域展现出巨大潜力，有望破除数据枯竭问题。

趋势八：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，通过算法创新（如量化、剪枝）与硬件变革（如存算一体），推理成本持续下降。推理优化是AI普惠的关键，能效比不断提升，推动高性能模型在边缘端部署。

趋势九：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，构建兼容异构芯片的软件栈成为关键。开源编译器生态繁荣，算子开发语言趋于统一，以智源FlagOS为代表的平台致力于打造软硬解耦、开放普惠的AI算力底座。

趋势十：从幻觉到欺骗，AI安全迈向机制可解释与自演化攻防

AI安全风险从“幻觉”演变为更隐蔽的“系统性欺骗”，安全水位成为落地生死线。技术上，从内部理解模型机理（如回路追踪）；产业上，构建全流程安全防护体系，安全正内化为AI系统的免疫基因。

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