智源研究院：2026十大AI技术趋势（附下载）

转载自：远景&基石

智源研究院（BAAI）发布《2026十大AI技术趋势》 ，报告核心内容：

导读：2026年是人工智能发展的关键分水岭，AI正在完成从“旁观者”到“参与者”的质变：从单纯的数字内容生成，迈向对物理世界的深刻理解与实体操控。这一变革由认知升维（世界模型）、形态实体化（具身智能）与基建重塑（算力/互联）三大主线驱动。

2026年十大趋势精炼内容：

趋势1：世界模型成为AGI共识方向，Next-State Prediction或成新范式

Scaling Law（缩放定律）单纯依赖数据堆叠的边际效应正在递减。行业共识正从“语言模型（LLM）”转向能够理解物理规律的“世界模型”。

范式转移： 训练目标从 Next Token Prediction (NTP，预测下一个词元) 转向 Next-State Prediction (NSP，预测下一状态)。

能力跃迁：世界模型开始掌握时空连续性与因果律，实现“理解——预测——规划”的完整能力。例如，它不仅能生成“杯子掉落”的文本，还能在模拟器中精准预测杯子破碎的物理轨迹。

趋势2：具身智能迎来行业“出清”，产业应用迈入广泛工业场景

2026年是具身智能的“高考年”。当前我国具身机器人企业数量已超过230家，其中人形机器人超过100家。过去两年靠融资生存、只有Demo演示的公司将面临残酷的市场出清。

落地关键： 具身智能公司模式同质化严重，普遍采用“通用大模型+运动控制”在单场景下进行操作优化，但过度依赖上游模型的进化。长期而言，只有打通“大脑（大模型）”与“小脑（运动控制）”闭环，并利用合成数据解决Sim-to-Real（仿真到现实）鸿沟的企业才能生存。

场景渗透： 人形机器人将首次走出实验室，多家企业获得亿级订单并推进IPO，在汽车制造、物流仓储等结构化工业场景中实现小规模量产交付。

Physical Intelligence 首席执行官 Chelsea Finn：真正的“物理智能”来源于机器人在真实环境中的长期交互。

趋势3：多智能体系统决定应用上限，Agent时代的“TCP/IP”初具雏形

单体智能（Single Agent）已遇天花板，复杂任务的解决依赖于多智能体系统（MAS）。

Agent的“互联网协议”： 就像互联网需要TCP/IP一样，智能体之间需要通用的通信标准。随着MCP（Model Context Protocol）和A2A协议的标准化，不同厂商的智能体将能够跨平台“组队”。

协作价值： 多个Agent通过分工（如策划、执行、质检）和辩论，能显著降低单体模型的幻觉率，使AI能够承接长周期的复杂工作流。

趋势4：AI Scientist成为AI4S北极星，国产科学基础模型悄然孕育

AI for Science (AI4S) 正在从Copilot（辅助研究工具）升级为AI Scientist（自主科学家），迈向可自主完成假设、实验与推断。 2025年11月，美国白宫正式启动“创世纪计划”的科研举措，以AI技术加速科研进程。

自主闭环： AI不再仅仅是处理数据的工具，而是能够独立提出科学假设、设计实验方案、并调用自动化实验室（Self-driving Lab）验证结果。

国产突围： 在生物医药、新材料等领域，国产科学基础模型正在加速孕育，有望弥补我国在科学智能领域“应用强、基座弱”的短板，成为大国科技竞争的新高地。

趋势5：AI时代的新“BAT”趋于明确，垂直赛道仍有高盈利玩法

通用大模型的格局已定，超级应用（Super Apps）的争夺战打响，其典型特征为“All in one”的功能设计，今天阿里千问已经上线了一键点咖啡的功能。

新的BAT正在诞生：巨头主导的超级应用，通过单一入口整合信息、规划与执行，争夺用户时间与流量，正催生 AI 时代的新 BAT。OpenAI正以8000亿估值融资，这一估值远超任意一家中国互联网企业。

能够将AI深度整合进业务流，并构建起数据飞轮的企业，将成为AI时代的“新BAT”。例如，蚂蚁集团的“灵光”（全模态助手）和“蚂蚁阿福”（医疗健康）展示了垂直领域的深度机会。

垂直模型更易跑出盈利点： 通用赛道巨头林立，而在垂直领域，存在诸多突围机会。玩家依托行业Know-how与高价值能力，服务少数关键场景，实现低频高价值回报，医疗、法律、金融预计是最先ROI跑正的行业。

趋势6：产业应用滑向“幻灭低谷期”，2026H2迎来“V型”反转

2025年，AI在 To B场景仍然处在“Chat”形态，客户服务、代码辅助、营销等场景成熟。但自主决策的Agent只处于“示范应用”阶段。

上半年AI或出现低谷： 当前 AI 在 B 端多停留于试点阶段，复杂智能体尚不成熟。进入 2026 年，行业或滑入“幻灭低谷期”，大量项目难以产生可衡量商业价值。 主要是因为数据质量、系统集成、MAS 互操作性不足等风险。

Anthropic数据显示，46%的企业将“现有系统集成”列为首要障碍。

随着模型推理成本的进一步下降（降本）和Agent协作技术的成熟（增效），真正具备ROI（投资回报率）的应用将带动市场在下半年触底反弹，开启实质性增长。

黄仁勋：我们正在见证下一次工业革命——它不再由蒸汽、电力或石油驱动，而是由智能本身驱动。

趋势7：合成数据占比攀升，有望破除“2026年枯竭魔咒”

Scaling Law被确认为大模型基本定律以来，关于真实数据被耗尽的担忧，成为萦绕在AI学术界的一片乌云。Epoch称高质量文本数据预计在2026年耗尽，合成数据（Synthetic Data）将成为模型迭代的主要燃料。

“合成数据+强化学习”范式已在理论与工程中得到验证：高比例合成数据亦可实现顶尖性能。在自动驾驶等领域，合成数据显著降低成本。预测显示，到 2030 年，合成数据体量将超过真实数据，成为 AI 发展的核心驱动力。

趋势8：推理优化远未触顶，“技术泡沫”是假命题

推理优化仍具巨大潜力，是AI规模化应用的关键支撑。顶尖能力可在一年内通过开源模型普及至消费级硬件，推理成本大幅下降。2025 HAI指数报告，“每百万个 token 由20.00 美元，在18个月后降至0.07 美元，减少了 280 多倍。”叠加开源模型能力不断逼近商业闭源模型，推理优化已是AI广泛应用进展的重要观测指标。

算法演进：在算法与模型架构层面，业界围绕量化、剪枝、推测解码、动态计算等方法持续推出相关成果。海外，微软发布基于三元权重({-1， 0， 1})的 BitNet b1.58模型，证明了在训练过程中直接进行极端量化的可行性。国内，DeepSeek V3.2 引入DSA高效稀疏注意力机制，将长序列的推理计算复杂度从O(L²)降低到O(L·k)，且无明显性能损失。

硬件变革：专用集成电路（ASIC）与存算一体架构成果快速涌现。ASIC因其对Transformer结构的极致适配，正逐渐分流GPU负载；而存内计算亦已开始在边缘端等场景应用。如Google TPU及Groq等芯片正在推理端上形成对英伟达的有力挑战。

趋势9：开源编译器生态汇聚众智，异构全栈底座引领算力普惠

目前全球85%的AI训练依赖于NVIDIA，以及其CUDA组成的单一体系，为了打破单一硬件厂商的垄断及供应链风险，构建兼容异构芯片的全栈技术解决方案愈发关键。

AI 硬件向多样化专用处理器演进，碎片化带来软件适配挑战。以开源编译器为核心的生态正加速形成，覆盖模型开发、训练与部署的异构全栈方案逐步成熟。

以 Mojo、MLIR 与 IREE 为代表的技术栈趋于统一，通过开源协作显著降低跨硬件适配成本，为算力普惠奠定技术基础。

趋势10：从幻觉到欺骗，AI安全迈向机制可解释与自演化攻防

AI安全面临前所未有的挑战：模型不仅会产生无意的“幻觉”，更可能发展出有意的“欺骗”策略（为了获得奖励而撒谎）。

外部安全领域：基于MAS的自演化攻防演练成为核心，通过红蓝智能体集群的持续对抗，自主发现新型攻击并进化防御

内生安全领域：研究从外部控制转向内在理解，通过机制可解释性技术定位并修正模型产生欺骗的具体神经回路。产业界则构筑场景化防线，推动可信互连等技术。安全正从补救措施内化为AI系统的本能防线。

OpenAI 推出安全研究员Aardvark，由GPT-5提供底层支持，能够全天候自动挖掘代码漏洞并生成补丁；Anthropic开源了其自动化审查工具Petri，识别模型可能存在的欺骗用户、举报行为、配合人类滥用、助长恐怖主义等问题。