2026年1月8日，北京智源人工智能研究院（以下简称“智源研究院”）发布年度报告《2026十大AI技术趋势》（以下简称《趋势》）。智源研究院院长王仲远在现场指出，AI基础模型的竞争焦点，已从“参数有多大”转变为“能否理解世界如何运转”，AI正从“预测下一个词”跨越到“预测世界的下一个状态”。

　　智源研究院理事长、北京大学教授黄铁军表示，当前人工智能正在从“功能模仿”转向“理解物理世界规律”，这一根本性的转变意味着AI正褪去早期狂热，发展路径日益清晰，即真正融入实体世界。

　　《趋势》显示，2026十大AI技术趋势分别是：一是世界模型成为AGI共识方向，NSP（下一状态预测）或成新范式；二是具身智能迎来行业“出清”，产业应用迈入广泛工业场景；三是多智能体系统决定应用上限，Agent 时代的“TCP/IP”（指互联网分层协议体系）初具雏形；四是AI在科研中的角色正从辅助工具升级为自主研究的“AI科学家”，国产科学基础模型悄然孕育；五是AI时代的头部新格局趋于明确，垂直赛道仍有高盈利玩法；六是产业应用滑向“幻灭低谷期”，2026下半年将迎来“V 型”反转；七是合成数据占比攀升，有望破除“2026 年枯竭魔咒”；八是推理优化远未触顶，“技术泡沫”是假命题；九是开源编译器生态汇聚众智，异构全栈底座引领算力普惠；十是从幻觉到欺骗，AI安全迈向机制可解释与自演化攻防。

　　《中国经营报》记者注意到，在关于具身智能的2026趋势预测中，智源研究院认为，具身智能正脱离实验室演示，进入产业筛选与落地阶段。随着大模型与运动控制、合成数据结合，人形机器人将于2026年突破Demo，转向真实的工业与服务场景。具备闭环进化能力的企业将在这一轮商业化竞争中胜出。

　　针对2025年第四季度里业界争论较多的“泡沫”论，《趋势》作出了明确回答，称推理效率仍是AI大规模应用的核心瓶颈与竞争焦点，“技术泡沫”实际是个假命题。通过算法创新与硬件变革，推理成本持续下降，能效比不断提升。这使得在资源受限的边缘端部署高性能模型成为可能，是AI普惠的关键前提。

　　除此之外，对于行业普遍面临的高质量真实数据枯竭问题，《趋势》显示，合成数据正成为模型训练的核心燃料。“修正扩展定律”为其提供了理论支撑。尤其在自动驾驶和机器人领域，由世界模型生成的合成数据，将成为降低训练成本、提升性能的关键资产。

　　总体来看，2026年将是AI从数字世界迈入物理世界、从技术演示走向规模价值的关键分水岭。

　　智源研究院分析指出，这一转变是由三条清晰的主线驱动的。一是认知范式的“升维”，AI开始学习物理规律，这为自动驾驶仿真、机器人训练等复杂任务提供了全新的“认知”基础，成为国内外领先模型厂商竞相布局的战略高地。

　　二是智能形态的“实体化”与“社会化”。智能正从软件走向实体，从单体走向协同。头部科技公司的人形机器人正进入真实生产场景，标志着“具身智能”走出实验室。同时，主流Agent通信协议的标准化，让多智能体（MAS）能够以“团队”形式攻克科研、工业等复杂任务流。

　　三是价值兑现的“双轨应用”，即在消费端，一个“All in One”的超级应用入口正在形成，国内外科技巨头基于各自生态积极构建一体化AI门户；在企业端，经历早期概念验证的“幻灭期”后，AI正凭借更好的数据治理与行业标准接口，在垂直领域孕育出真正可衡量商业价值的产品。