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，指出人工智能发展正经历关键范式转换，从追求参数规模的语言学习转向对物理世界底层规律的建模。这一转变被视为行业技术体系的重塑，标志着AI技术进入新的发展阶段。
智源研究院院长王仲远在发布会上表示，基础模型竞争焦点已从"参数竞赛"转向"世界理解能力"。以"Next-State Prediction"（NSP）为代表的新范式，推动AI从数字空间的感知能力向物理世界的认知与规划能力跃迁。这种转变体现在从"预测下一个词"到"预测世界下一状态"的技术跨越，为自动驾驶、机器人训练等复杂任务提供新的认知基础。
报告提出三大核心驱动主线：认知范式升维、智能形态实体化与社会化、价值兑现双轨应用。在认知层面，世界模型和NSP技术成为国内外科技企业布局重点；智能形态方面，人形机器人开始进入真实生产场景，多智能体系统通过标准化通信协议实现协同作业；价值实现路径上，消费端形成超级应用入口，企业端在垂直领域孕育出可衡量商业价值的产品。
具身智能发展呈现新特征。随着大模型与运动控制技术的融合，人形机器人突破实验室演示阶段，转向工业与服务场景应用。行业面临标准化与安全性的双重挑战，分层架构设计和端到端世界模型成为主要技术路线。光轮智能联合创始人杨海波指出，仿真数据通过解耦与控制实现规模化生产，是解决真实数据供给瓶颈的关键。
多智能体系统发展取得突破性进展。MCP、A2A等通信协议的标准化，使智能体间建立通用"语言"，突破单体智能天花板。AMP开源社区发起人常高伟认为，未来互联网将由智能体主导，开源生态在协议标准化中发挥核心作用，推动形成互联的智能体网络。
企业级应用呈现"V型"发展轨迹。经历概念验证热潮后，AI应用因数据治理和成本问题进入调整期，预计2026年下半年将迎来转折。合成数据占比持续攀升，在自动驾驶和机器人领域成为降低训练成本的关键资产。智源健康计算研究中心负责人叶启威介绍，蛋白质结构预测模型在动态模拟方面取得突破，推动药物设计范式变革。
安全领域面临系统性挑战。AI风险从数字空间延伸至物理世界，业界正在构建跨层级的防御体系。蚂蚁集团推出的智能体可信互连技术（ASL）和终端安全框架gPass，形成全流程治理框架。智源研究院联合全球学者发布的国际报告警示，AI欺骗行为已成为前沿风险防控重点。
在应用生态构建方面，消费端形成"All in One"超级应用竞争格局，海外以ChatGPT与Google Gemini为代表，国内字节跳动、阿里巴巴等企业依托生态优势积极布局。企业端通过智能体协议接入和数据治理，在垂直领域培育出可商业化的最小可行产品（MVP）。
智源研究院表示，十大趋势为技术探索和产业布局提供明确方向。研究院将持续推动产学研合作，通过开放生态建设促进AI技术稳健发展，加速从技术创新向价值实现的转化进程。
