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，指出人工智能正从语言模型主导的数字空间，向理解物理世界规律、构建实体化智能系统加速演进。这场变革以"Next-State Prediction"（NSP）新范式为核心，推动AI从"预测下一个词"转向"预测世界状态"，标志着技术发展进入价值兑现关键期。
研究院院长王仲远在发布会上强调，基础模型竞争焦点已从参数规模转向对物理世界的建模能力。以智源悟界多模态世界模型为代表的技术突破，验证了通过时空连续性学习掌握因果关系的可行性。这种转变正在重塑自动驾驶仿真、机器人训练等领域的认知基础，成为头部企业战略布局的新高地。
报告揭示三大驱动主线：认知范式方面，世界模型与NSP的结合使AI具备物理规律学习能力；智能形态上，具身智能突破实验室限制，人形机器人开始进入工业服务场景；价值实现层面，消费端形成"All in One"超级应用入口，企业端垂直领域涌现可量化商业价值的产品。蚂蚁集团推出的全模态助手"灵光"和AI健康应用"蚂蚁阿福"，正是这种双轨应用的典型案例。
在技术突破方向，多智能体系统通信协议标准化进程加速，MCP、A2A等协议的成熟使智能体协作突破单体智能天花板。AI科学家概念从辅助工具升级为自主研究者，科学基础模型与自动化实验室的结合，将新材料研发周期缩短60%以上。合成数据技术取得关键进展，通过世界模型生成的训练数据占比预计在2026年突破40%，有效缓解真实数据枯竭危机。
产业应用呈现"V型"发展特征。企业级AI在经历概念验证热潮后，因数据治理和成本控制问题进入调整期，但预计2026年下半年将迎来转折。开源编译器生态的完善降低异构芯片开发门槛，智源FlagOS平台已支持12种芯片架构的软硬解耦。安全领域则从模型幻觉治理转向系统性欺骗防御，蚂蚁集团构建的"对齐-扫描-防御"体系，可实时阻断98%以上的恶意诱导行为。
参与报告研讨的产业界代表指出，具身智能商业化竞争将聚焦闭环进化能力，2026年人形机器人成本有望降至30万元区间。在推理优化领域，算法创新使边缘设备模型推理能耗降低75%，为物联网设备智能化铺平道路。光轮智能联合创始人杨海波特别提到，合成数据与世界模型的结合，正在重构自动驾驶训练范式，使复杂场景覆盖效率提升10倍以上。
