智源发布了《2026十大AI技术趋势》这一PDF文件

智源研究院发布的《2026十大AI技术趋势》，重点关注人工智能从数字空间向物理世界跨越的变革进程。该报告提出，AI发展正逐步脱离单纯的参数规模比拼，转而深入探索对物理世界底层规律的理解与建模；其中核心趋势涵盖世界模型与Next-State Prediction（NSP）新范式的崛起、具身智能的商业化实践落地、多智能体系统的协同演化、AI在科学研究领域的深度融入，以及AI安全层面的机制可解释性构建等方向。报告特别强调，2026年将成为AI技术从感知层面进阶至认知层面、从实验室场景推向大规模产业应用的关键转折点，为各行业开展未来一年的技术研发探索与产业战略布局提供了明确的方向指引。

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报告背景

随着人工智能从参数规模的比拼逐步转向对物理世界本质的深入探索，AI技术的发展正步入一个全新阶段。智源研究院推出的《2026十大AI技术趋势》报告，借助对技术演进脉络的梳理，为行业指明未来发展的核心方向与趋势研判，助力从业者更精准地把握AI从数字领域拓展至物理领域、从技术验证迈向规模化价值实现的重要转折节点。

十大AI技术趋势趋势一：世界模型成为AGI共识方向，Next-State Prediction或成新范式

AI正从单纯的“预测下一个词”转向“预测世界的下一个状态”，由此开启认知与规划能力的新篇章。世界模型已成为通用人工智能（AGI）发展的关键方向，它推动多模态大模型从感知层面深入到对物理世界规律的深度理解，为各类复杂任务搭建起全新的认知基础。

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）是AI应用落地的核心支撑，借助MCP、A2A等标准化通信协议，能有效推动不同智能体之间的协同工作。随着人工智能从单个智能体的独立运作转向多个智能体的群体协作，多智能体系统有望在科研探索、工业生产等各类复杂任务场景中展现突出价值，助力打破传统单体智能的性能瓶颈。

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

AI在科研领域的角色已从辅助性工具进阶为可自主开展研究的“AI科学家”，可以独立完成假设提出、实验设计以及数据分析等关键环节。科学基础模型与自动化实验室的融合，有助于加快新材料和药物的研发进程，我国应抓紧推进自主科学基础模型体系的构建，从而缩小与国际先进水平的差距。

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“一站式”入口已成为巨头竞争的核心，科技巨头正全力打造一体化智能助手。与此同时，健康、教育等垂直领域依旧潜藏着高盈利空间，AI时代的“新BAT”格局正逐步显现。

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应用在概念验证的热潮退去后，受数据、成本等因素制约陷入“幻灭低谷期”。不过，随着数据治理体系的完善以及行业标准接口的成熟，预计到2026年下半年将出现转机，一批具备可量化价值的MVP产品会在各垂直行业实现规模化落地。

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安全风险已从“幻觉”升级为更隐蔽的“系统性欺骗”，安全水位成为落地的关键生死线。技术层面，需从内部深入理解模型机理（例如回路追踪）；产业层面，则要构建覆盖全流程的安全防护体系，安全正逐渐内化为AI系统的免疫基因。

报告着重指出，2026年堪称人工智能技术演进的关键节点，世界模型、具身智能、多智能体系统等技术将成为驱动AI发展的核心引擎。与此同时，AI安全与推理优化等底层技术的突破，将为AI的规模化应用筑牢根基。报告呼吁行业内从业者密切追踪这些技术动向，以积极姿态把握未来的挑战与机遇。

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