2026十大AI技術(shù)趨勢：應(yīng)用拓展、模式探索與底層技術(shù)齊頭并進(jìn)

飛象網(wǎng)訊 （一飛/文）在2025年，人工智能技術(shù)不僅繼續(xù)向著更快、更強(qiáng)、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(shí)驗(yàn)室，以令人吃驚的速度快速融入各行各業(yè)的業(yè)務(wù)應(yīng)用。時間進(jìn)入2026年，人們開始猜測人工智能技術(shù)會呈現(xiàn)出哪些新的演進(jìn)特點(diǎn)。近日北京智源人工智能研究院發(fā)布了《2026十大AI技術(shù)趨勢》報告，詳細(xì)闡述了多模態(tài)、具身智能、智能體等多個AI技術(shù)演進(jìn)新趨勢。

AI拓展世界模型，具身智能走入現(xiàn)實(shí)

為了讓AI更全面地認(rèn)識和理解世界，2025年涌現(xiàn)了大量關(guān)于多模態(tài)AI的討論和探索，預(yù)計2026年業(yè)界會進(jìn)一步探索具備原生架構(gòu)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(shí)世界規(guī)律的能力。北京智源人工智能研究院院長王仲遠(yuǎn)表示，世界模型的價值在于模擬真實(shí)的人腦認(rèn)知方式，理解物理常識、時間、空間等基本的世界運(yùn)行規(guī)律，使得AI可以更好地解決人類眼中簡單但機(jī)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(dāng)前中國共有超過230家具身智能企業(yè)，其中人形機(jī)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(jì)形勢動蕩、資本投入日趨謹(jǐn)慎的大環(huán)境下，2026年具身智能領(lǐng)域可能會迎來一輪洗牌。采用 "通用開源大模型+運(yùn)動控制"模式，在單場景下進(jìn)行操作優(yōu)化的企業(yè)可能仍有空間，但后續(xù)的進(jìn)化仍受制于上游基礎(chǔ)模型的演進(jìn)；具身小腦嘗試在傳統(tǒng)運(yùn)控算法之上，通過提升操作側(cè)的泛化能力來應(yīng)對特定場景下的非標(biāo)問題，不過由于適配實(shí)際環(huán)境困難，距離落地商用仍然較遠(yuǎn)。報告認(rèn)為應(yīng)考慮引入世界模型，并在仿真或現(xiàn)實(shí)中通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)機(jī)制進(jìn)行自我修正，形成自我進(jìn)化的新路線。

隨著技術(shù)逐漸成熟，報告預(yù)計人形機(jī)器人有望在2026年進(jìn)一步邁進(jìn)真實(shí)世界。比如Tesla Robotics發(fā)布Optimus 2.5人形機(jī)器人已應(yīng)用于工廠生產(chǎn)、農(nóng)場運(yùn)營等場景，螞蟻集團(tuán)旗下的靈波科技自研具身基礎(chǔ)大模型、服務(wù)機(jī)器人Robbyant-R1已在餐飲、導(dǎo)覽、醫(yī)療問答等生活服務(wù)領(lǐng)域投入應(yīng)用。據(jù)悉，業(yè)內(nèi)已出現(xiàn)多筆億級訂單，人形機(jī)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(xué)智能亟待推進(jìn)

隨著AI應(yīng)用深入復(fù)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(yīng)復(fù)雜工作流，并通過自我反思、互相辯論以降低幻覺。從認(rèn)知科學(xué)的視角出發(fā)，群體的認(rèn)知能力總和通常會超越該群體中最聰明的個體。有學(xué)者已經(jīng)證明了多智能體系統(tǒng)在復(fù)雜任務(wù)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(jìn)而走向生產(chǎn)場景實(shí)踐階段。

在科研領(lǐng)域，2025年出現(xiàn)了AI Scientist——一種能夠模擬乃至自主執(zhí)行 "假設(shè)提出、實(shí)驗(yàn)設(shè)計、數(shù)據(jù)分析、結(jié)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(xué)發(fā)現(xiàn)模式的質(zhì)變。這背后有三大技術(shù)引擎驅(qū)動：一是科學(xué)基礎(chǔ)模型提供了理論基礎(chǔ)，又通過對海量科學(xué)文獻(xiàn)、數(shù)據(jù)的分析，形成了對特定科學(xué)問題的內(nèi)在理解；二是代理工作流將理解能力轉(zhuǎn)化為行動力，使AI系統(tǒng)能夠像人類科學(xué)家一樣，自主規(guī)劃并執(zhí)行復(fù)雜的多步驟研究任務(wù)，靈活調(diào)用數(shù)據(jù)庫、模擬器和文獻(xiàn)檢索等外部工具；三是AI的認(rèn)知能力接入自動化實(shí)驗(yàn)設(shè)施，完成了從數(shù)字模擬到真實(shí)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證的閉環(huán)，使得AI自主下的科學(xué)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(jì)計劃（Genesis Mission）"，決定搭建集成化的AI實(shí)驗(yàn)平臺、建立跨部門的協(xié)調(diào)機(jī)制、建立高效的科學(xué)數(shù)據(jù)共享機(jī)制，以AI技術(shù)加速科研進(jìn)程。

報告中指出，中國在AI for Science領(lǐng)域還沒有做出及時反應(yīng)。目前中國在AI應(yīng)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(chǔ)設(shè)施維度仍面臨不同程度的挑戰(zhàn)。算力基礎(chǔ)設(shè)施方面，受限于國外限制和國產(chǎn)替代缺口短期難以彌補(bǔ)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(yùn)輸部等下屬研究所參與的國家科技資源共享服務(wù)平臺 - 國家基礎(chǔ)學(xué)科公共科學(xué)數(shù)據(jù)中心，進(jìn)展良好；模型層面，中國的科學(xué)基礎(chǔ)模型稍顯滯后，亟待各方資源傾斜和整合。

個人應(yīng)用日益成熟，行業(yè)應(yīng)用有待繼續(xù)探索

2025年AI個人應(yīng)用發(fā)展迅猛，"多行業(yè)API接入+基礎(chǔ)模型"的模式成為主流，業(yè)界更傾向于發(fā)展“AI超級應(yīng)用”，打破各種app之間的藩籬，為個人用戶提供“一站式”的服務(wù)。比如2025年11月，ChatGPT上線了Buy it in chatgpt功能，該應(yīng)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(dá)最符合心意的商品，并在ChatGPT應(yīng)用內(nèi)完成下單操作。報告中指出，AI超級應(yīng)用需要極高的算力支撐，且依賴龐大的存量用戶進(jìn)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(yīng)用，國內(nèi)外已經(jīng)進(jìn)行了大量探索，比如對話類AI在客戶服務(wù)、代碼輔助、營銷等場景下趨于成熟，不過更復(fù)雜的自主決策AI Agent應(yīng)用仍處于探索階段。報告中預(yù)計，2026年AI行業(yè)應(yīng)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(zhì)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(zhì)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(jìn)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(shù)的持續(xù)演進(jìn)需要高質(zhì)量的數(shù)據(jù)做學(xué)習(xí)、訓(xùn)練，但高質(zhì)量文本數(shù)據(jù)預(yù)計會在2026年耗盡，低質(zhì)量文本數(shù)據(jù)以及視覺數(shù)據(jù)預(yù)計會從2030年起逐步耗盡，這種資源短缺將推動AI技術(shù)路線從“堆數(shù)據(jù)”轉(zhuǎn)向"合成數(shù)據(jù) + 強(qiáng)化學(xué)習(xí)"。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(yù)計到2030 年，全球合成數(shù)據(jù)的體量將正式超越真實(shí)數(shù)據(jù)，成為模型訓(xùn)練的主導(dǎo)性燃料和戰(zhàn)略性資產(chǎn)。比如特斯拉正在與清華大學(xué)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(shí)場景實(shí)驗(yàn)。科學(xué)探索與具身智能領(lǐng)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(xué)試驗(yàn)，通過仿真來改進(jìn)機(jī)器人設(shè)計。

從依賴真實(shí)數(shù)據(jù)到更多地采用合成數(shù)據(jù)，世界模型與強(qiáng)化學(xué)習(xí)將是兩把關(guān)鍵鑰匙，前者是生成極具價值數(shù)據(jù)的引擎，強(qiáng)化學(xué)習(xí)則是大幅降低數(shù)據(jù)毒性的過濾器，二者結(jié)合可以為AI技術(shù)的進(jìn)化提供充足的合成數(shù)據(jù)。

隨著AI的大范圍應(yīng)用，AI的安全性逐漸受到關(guān)注。Future of Life Institute發(fā)布的報告表明，全球領(lǐng)先的大模型在"防范災(zāi)難性濫用或失控"方面都表現(xiàn)欠佳�；�于大模型構(gòu)建的 Agent不僅繼承了大模型本身的安全風(fēng)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(fēng)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(nèi)部讀懂AI。比如螞蟻集團(tuán)構(gòu)建起了"線上服務(wù)攻防對抗，線下終端安全加固"的技術(shù)體系，360則構(gòu)建了類腦分區(qū)協(xié)同安全大模型架構(gòu)，快速識別威脅和攻擊行為。