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》。报告提出，人工智能的演进核心正发生关键转移：从追求参数规模的语言学习，迈向对物理世界底层秩序的深刻理解与建模，行业技术范式迎来重塑。

智源研究院理事长黄铁军在开场致辞中表示，AI的发展要重视“结构决定功能，功能塑造结构”的相互作用。当前，人工智能正从功能模仿转向理解物理世界规律，这一根本转变意味着AI正褪去早期狂热，其发展路径日益清晰，即真正融入实体世界，解决系统性挑战。

智源研究院院长王仲远发布了2026十大AI技术趋势：一是世界模型成为AGI 共识方向，Next-State Prediction 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”初具雏形；四是AI Scientist 成为AI4S 北极星，国产科学基础模型悄然孕育；五是AI 时代的新“BAT” 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”，2026H2 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。

王仲远认为，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”。他表示，我们正从“预测下一个词”跨越到“预测世界的下一个状态”。这标志着以“Next-State Prediction”（NSP）为代表的新范式，正推动AI从数字空间的“感知”迈向物理世界的“认知”与“规划”。

报告认为，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。这一转变由三条清晰的主线驱动：

首先是认知范式的“升维”。以世界模型和NSP为核心，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。

其次是智能形态的“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。

最后是价值兑现的“双轨应用”。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。