2026十大AI技術趨勢：應用拓展、模式探索與底層技術齊頭并進

飛象網(wǎng)訊 （一飛/文）在2025年，人工智能技術不僅繼續(xù)向著更快、更強、更多能的方向發(fā)展，還在向著小而精的新方向發(fā)展，并因此得以大步走出實驗室，以令人吃驚的速度快速融入各行各業(yè)的業(yè)務應用。時間進入2026年，人們開始猜測人工智能技術會呈現(xiàn)出哪些新的演進特點。近日北京智源人工智能研究院發(fā)布了《2026十大AI技術趨勢》報告，詳細闡述了多模態(tài)、具身智能、智能體等多個AI技術演進新趨勢。

AI拓展世界模型，具身智能走入現(xiàn)實

為了讓AI更全面地認識和理解世界，2025年涌現(xiàn)了大量關于多模態(tài)AI的討論和探索，預計2026年業(yè)界會進一步探索具備原生架構和物理模擬能力的多模態(tài)世界模型，推出能夠正確理解并模擬真實世界規(guī)律的能力。北京智源人工智能研究院院長王仲遠表示，世界模型的價值在于模擬真實的人腦認知方式，理解物理常識、時間、空間等基本的世界運行規(guī)律，使得AI可以更好地解決人類眼中簡單但機器至今難以處理的問題。

2025年具身智能呈現(xiàn)出百花齊放的盛況，不過2026年可能出現(xiàn)很大改觀。報告中指出，當前中國共有超過230家具身智能企業(yè)，其中人形機器人企業(yè)超過100家，產(chǎn)業(yè)力量頗具規(guī)模。不過在全球經(jīng)濟形勢動蕩、資本投入日趨謹慎的大環(huán)境下，2026年具身智能領域可能會迎來一輪洗牌。采用 "通用開源大模型+運動控制"模式，在單場景下進行操作優(yōu)化的企業(yè)可能仍有空間，但后續(xù)的進化仍受制于上游基礎模型的演進；具身小腦嘗試在傳統(tǒng)運控算法之上，通過提升操作側的泛化能力來應對特定場景下的非標問題，不過由于適配實際環(huán)境困難，距離落地商用仍然較遠。報告認為應考慮引入世界模型，并在仿真或現(xiàn)實中通過強化學習機制進行自我修正，形成自我進化的新路線。

隨著技術逐漸成熟，報告預計人形機器人有望在2026年進一步邁進真實世界。比如Tesla Robotics發(fā)布Optimus 2.5人形機器人已應用于工廠生產(chǎn)、農場運營等場景，螞蟻集團旗下的靈波科技自研具身基礎大模型、服務機器人Robbyant-R1已在餐飲、導覽、醫(yī)療問答等生活服務領域投入應用。據(jù)悉，業(yè)內已出現(xiàn)多筆億級訂單，人形機器人銷量已突破萬臺，跨入初步商業(yè)化階段。

多智能體崛起，科學智能亟待推進

隨著AI應用深入復雜場景，從單智能體到多智能體的升級將成為必然。報告中指出，多智能體系統(tǒng)能夠更好地適應復雜工作流，并通過自我反思、互相辯論以降低幻覺。從認知科學的視角出發(fā)，群體的認知能力總和通常會超越該群體中最聰明的個體。有學者已經(jīng)證明了多智能體系統(tǒng)在復雜任務上相對單智能體系統(tǒng)具有明顯優(yōu)勢。為加快多智能體的發(fā)展，2026年，Agent之間的通信協(xié)議將在各大廠商的推動下逐漸成熟，進而走向生產(chǎn)場景實踐階段。

在科研領域，2025年出現(xiàn)了AI Scientist——一種能夠模擬乃至自主執(zhí)行 "假設提出、實驗設計、數(shù)據(jù)分析、結論推斷" 完整科研鏈路的智能體系統(tǒng)，這不僅是科研效率的量變，更是科學發(fā)現(xiàn)模式的質變。這背后有三大技術引擎驅動：一是科學基礎模型提供了理論基礎，又通過對海量科學文獻、數(shù)據(jù)的分析，形成了對特定科學問題的內在理解；二是代理工作流將理解能力轉化為行動力，使AI系統(tǒng)能夠像人類科學家一樣，自主規(guī)劃并執(zhí)行復雜的多步驟研究任務，靈活調用數(shù)據(jù)庫、模擬器和文獻檢索等外部工具；三是AI的認知能力接入自動化實驗設施，完成了從數(shù)字模擬到真實實驗驗證的閉環(huán)，使得AI自主下的科學發(fā)現(xiàn)成為可能。針對這一趨勢，美國在2025年11月啟動了"創(chuàng)世紀計劃（Genesis Mission）"，決定搭建集成化的AI實驗平臺、建立跨部門的協(xié)調機制、建立高效的科學數(shù)據(jù)共享機制，以AI技術加速科研進程。

報告中指出，中國在AI for Science領域還沒有做出及時反應。目前中國在AI應用方面占據(jù)相對優(yōu)勢，但在支撐AI for Science落地的算力、數(shù)據(jù)與模型三大基礎設施維度仍面臨不同程度的挑戰(zhàn)。算力基礎設施方面，受限于國外限制和國產(chǎn)替代缺口短期難以彌補等問題，整體儲備不及美國；數(shù)據(jù)方面，中國逐步建立起以中科院帶頭、教育部、交通運輸部等下屬研究所參與的國家科技資源共享服務平臺 - 國家基礎學科公共科學數(shù)據(jù)中心，進展良好；模型層面，中國的科學基礎模型稍顯滯后，亟待各方資源傾斜和整合。

個人應用日益成熟，行業(yè)應用有待繼續(xù)探索

2025年AI個人應用發(fā)展迅猛，"多行業(yè)API接入+基礎模型"的模式成為主流，業(yè)界更傾向于發(fā)展“AI超級應用”，打破各種app之間的藩籬，為個人用戶提供“一站式”的服務。比如2025年11月，ChatGPT上線了Buy it in chatgpt功能，該應用打通了多個電商平臺和支付平臺，讓用戶可以用一句話啟動流程，直達最符合心意的商品，并在ChatGPT應用內完成下單操作。報告中指出，AI超級應用需要極高的算力支撐，且依賴龐大的存量用戶進行模型數(shù)據(jù)迭代，因此需要對巨頭企業(yè)更為有利，且有望催生出AI時代的新巨頭。

圍繞AI行業(yè)應用，國內外已經(jīng)進行了大量探索，比如對話類AI在客戶服務、代碼輔助、營銷等場景下趨于成熟，不過更復雜的自主決策AI Agent應用仍處于探索階段。報告中預計，2026年AI行業(yè)應用將迎來“低谷期”，大量探索中的項目會走向失敗，原因包括欠缺高質量數(shù)據(jù)、多智能體不夠成熟、成本過高等等。報告指出，數(shù)據(jù)質量和既有系統(tǒng)集成是迫切需要解決的問題，安全則是必要條件，然后才是成本、多智能體的演進等問題，而這一切需要AI產(chǎn)業(yè)聯(lián)合各方共同予以解決。

“合成數(shù)據(jù)”破解資源難題，AI安全有跡可循

AI技術的持續(xù)演進需要高質量的數(shù)據(jù)做學習、訓練，但高質量文本數(shù)據(jù)預計會在2026年耗盡，低質量文本數(shù)據(jù)以及視覺數(shù)據(jù)預計會從2030年起逐步耗盡，這種資源短缺將推動AI技術路線從“堆數(shù)據(jù)”轉向"合成數(shù)據(jù) + 強化學習"。Frost&Sullivan披露的信息表明，中國合成數(shù)據(jù)市場規(guī)模在短短四年間從11.8億元躍升到47.6億元，預計到2030 年，全球合成數(shù)據(jù)的體量將正式超越真實數(shù)據(jù)，成為模型訓練的主導性燃料和戰(zhàn)略性資產(chǎn)。比如特斯拉正在與清華大學合作研發(fā)OccWorld4D，在完全由世界模型生成的仿真環(huán)境中測試極端路況，替代傳統(tǒng)的真實場景實驗�？茖W探索與具身智能領域也將越來越多地采用合成數(shù)據(jù)，包括在虛擬世界中瞬間完成億萬次分子生物學試驗，通過仿真來改進機器人設計。

從依賴真實數(shù)據(jù)到更多地采用合成數(shù)據(jù)，世界模型與強化學習將是兩把關鍵鑰匙，前者是生成極具價值數(shù)據(jù)的引擎，強化學習則是大幅降低數(shù)據(jù)毒性的過濾器，二者結合可以為AI技術的進化提供充足的合成數(shù)據(jù)。

隨著AI的大范圍應用，AI的安全性逐漸受到關注。Future of Life Institute發(fā)布的報告表明，全球領先的大模型在"防范災難性濫用或失控"方面都表現(xiàn)欠佳�；�于大模型構建的 Agent不僅繼承了大模型本身的安全風險，還增加了記憶等外部模塊的不穩(wěn)定性，以及模塊和模塊間、模塊和工具間、工具與工具間通信過程中的安全風險。為此業(yè)界在2025年開展了一系列研究，一方面采用了基于多智能體系統(tǒng)的自演化攻防演練方法，另一方面嘗試主動從內部讀懂AI。比如螞蟻集團構建起了"線上服務攻防對抗，線下終端安全加固"的技術體系，360則構建了類腦分區(qū)協(xié)同安全大模型架構，快速識別威脅和攻擊行為。