北京智源人工智能研究院近日发布《2026十大AI技术趋势》年度报告，指出人工智能正经历从数字空间到物理世界的范式跃迁。报告强调，行业技术重心已从语言模型参数竞赛转向对物理规律的理解与建模，以"Next-State Prediction"（NSP）为核心的新认知框架正在形成，这标志着AI发展进入价值兑现的关键阶段。
智源研究院理事长黄铁军在开场致辞中提出，AI发展呈现"结构-功能"双向塑造的新特征。当前技术突破不再局限于功能模仿，而是深入物理世界底层规律，这种转变使AI发展路径更加清晰，尤其在解决实体产业系统性挑战方面展现出独特价值。研究院院长王仲远进一步阐释，基础模型竞争已从参数规模转向世界运转规律的建模能力，AI正从"预测文本"进化到"预测世界状态"的新阶段。
报告将2026年定义为AI发展的分水岭，指出三大核心驱动力：认知范式升维方面，世界模型与NSP框架推动自动驾驶仿真、机器人训练等领域突破；智能形态进化方面，具身智能从实验室走向真实场景，多智能体系统通过标准化通信协议实现协同作战；价值兑现路径上，消费端形成"All in One"超级应用入口，企业端在垂直领域孕育出可量化的商业产品。特别值得注意的是，蚂蚁集团推出的全模态助手"灵光"和健康应用"蚂蚁阿福"，成为国内垂直领域探索的典型案例。
十大趋势中，世界模型被视为通向通用人工智能的关键路径。以智源悟界模型为代表的多模态架构，通过掌握时空连续性与因果关系，使AI具备真正的认知规划能力。具身智能领域迎来商业化拐点，人形机器人结合运动控制与合成数据技术，将在工业服务场景实现规模化部署。多智能体系统通过MCP、A2A等通信协议标准化，形成智能时代的"TCP/IP"基础架构，突破单体智能的效率瓶颈。
科研领域出现重大转向，AI科学家正从辅助工具升级为自主研究者。科学基础模型与自动化实验室的结合，将新材料研发周期缩短70%以上。企业级应用在经历概念验证热潮后，预计2026年下半年将迎来转折点，数据治理与工具链的成熟将催生首批可衡量价值的MVP产品。合成数据技术突破数据枯竭瓶颈，尤其在自动驾驶领域，世界模型生成的合成数据使训练成本降低60%。
技术底层创新同样引人注目。推理优化通过算法与硬件协同创新，使边缘设备部署高性能模型成为可能；开源编译器生态的繁荣，推动异构芯片算力普惠；AI安全领域则从应对"幻觉"问题转向防范系统性欺骗，蚂蚁集团构建的"对齐-扫描-防御"全流程体系，成为行业安全标准的重要参考。
在产业圆桌讨论环节，ANP开源社区发起人常高伟指出，开放生态是推动技术落地的关键。光轮智能总裁杨海波分享了合成数据在工业场景的应用突破，百灵大模型负责人张志强则强调垂直领域模型精调的重要性。与会专家一致认为，十大趋势为产学研各界提供了清晰的技术演进路线图，将加速AI从实验室走向产业深水区。
