智源发布《2026十大AI技术趋势》：从“更大参数”走向“理解物理世界”的新范式

趋势发布：AI演进核心发生“关键转移”

据新华网报道，北京智源人工智能研究院于1月8日发布年度报告《2026十大AI技术趋势》。报告认为，人工智能的演进核心正在从追求参数规模的语言学习，转向对物理世界底层秩序的理解与建模，行业技术范式面临重塑。

报道引述观点称，基础模型竞争的关注点已不再是“参数有多大”，而是“能否理解世界如何运转”。这一判断意味着，未来一段时间的创新重点可能更集中在世界模型、多模态理解、因果推断、规划与控制等能力层面，而不仅是文本生成的流畅度与覆盖面。

从“预测下一个词”到“预测下一状态”

报告提出从“预测下一个词”跨越到“预测世界的下一个状态”，并以“Next-State Prediction（NSP）”概念描述新范式。新华网报道认为，这标志着AI开始尝试掌握时空连续性与因果关系，为自动驾驶仿真、机器人训练等复杂任务提供新的认知基础。

这一框架下，AI被期待从数字空间的感知能力，进一步走向对物理世界的认知与规划能力：不仅能描述世界，更要能在规则约束与不确定性条件下形成行动策略并持续校正。

三条主线：认知升维、实体化与双轨应用

新华社报道梳理了报告提出的三条驱动主线：其一是认知范式“升维”，以世界模型与NSP为核心；其二是智能形态的“实体化”与“社会化”，强调人形机器人进入真实场景、多智能体协同与通信协议标准化；其三是价值兑现的“双轨应用”，即消费端形成超级入口、企业端在数据治理与接口标准成熟后实现可衡量的商业价值。

具身智能、多智能体与安全议题被置于更核心位置

在十大趋势中，具身智能与多智能体系统被视为应用能力上限的关键基础。报道提到，随着通信协议趋于标准化，多智能体可能以“团队”形态进入科研、工业等复杂工作流。此外，AI安全风险也被描述为从“幻觉”走向更隐蔽的“系统性欺骗”，安全能力正被要求内化为系统“免疫基因”。

为何被称为分水岭：从演示到规模价值

新华网报道认为，2026年可能成为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节点。对产业而言，这意味着评估AI项目不再只看模型指标，还要看工程化能力、成本与能效、数据治理成熟度、以及在真实场景中可持续交付的能力。