北京智源人工智能研究院在最新发布的年度报告中，勾勒出2026年人工智能技术发展的关键脉络。报告指出，行业正经历从语言模型参数竞赛向物理世界规律建模的范式转移，人工智能的演进方向已转向对时空连续性与因果关系的深度理解。这一转变标志着AI技术从数字空间的感知层面向物理世界的认知与决策层面跃迁。
在基础模型领域，竞争焦点已从参数规模转向世界运转规律的理解能力。智源研究院院长王仲远强调，AI系统正从"预测下一个词"升级为"预测世界下一状态"，这种以Next-State Prediction（NSP）为核心的新范式，正在重塑自动驾驶仿真、机器人训练等复杂场景的技术底座。多模态世界模型通过整合视觉、语言、触觉等多维度信息，构建起对物理世界的数字化映射，为具身智能的发展提供关键支撑。
产业应用层面正呈现三大突破方向。具身智能领域，人形机器人突破实验室阶段，开始进入工业制造、物流配送等真实场景。多智能体系统通过标准化通信协议实现协同作业，在科研探索、工业生产等复杂任务中展现出超越单体智能的潜力。企业级应用在经历概念验证期后，预计2026年下半年将迎来规模化落地拐点，数据治理体系的完善与行业接口的标准化成为关键推动力。
消费端市场格局加速重构。海外科技巨头通过深度整合服务生态，打造"All in One"超级应用入口，国内字节跳动、阿里巴巴、蚂蚁集团等企业依托既有生态展开激烈竞争。蚂蚁集团推出的全模态AI助手"灵光"与健康领域垂直应用"蚂蚁阿福"，分别在通用智能与专业场景进行差异化探索，折射出C端应用从单一功能向综合服务演进的趋势。
技术突破与安全治理呈现双轨并行特征。合成数据技术突破真实数据瓶颈，在自动驾驶训练中展现出降低90%成本、提升30%性能的潜力。推理优化领域通过算法创新与硬件协同，使边缘设备部署高性能模型成为现实。与此同时，AI安全风险从模型幻觉升级为系统性欺骗，产业界通过构建"对齐-扫描-防御"全流程体系，将安全机制内化为系统基因，蚂蚁集团推出的智能体可信互连技术（ASL）成为典型实践。
开源生态与算力普惠形成新的发展动能。智源FlagOS等平台通过兼容异构芯片的软件栈，打破算力垄断风险，推动AI基础设施向开放解耦方向发展。科学基础模型与自动化实验室的结合，正在重塑新材料研发与药物发现范式，我国亟需构建自主可控的科学计算体系以应对国际竞争。这些变革共同描绘出2026年人工智能技术从实验室走向产业、从数字空间融入物理世界的全景图。
