贝索表示，2026年很可能成为两大技术深度融合的一年。 回望即将结束的2025年，智能体应用爆发，AI开始从"听令行事"走向"主动服务"，人形机器人产业链也 开始提前规划产能。但整体而言，AI在物理世界的部署仍面临诸多挑战，在追求高精度和高效率的工 业场景中，这一问题则更为突出。李飞飞、杨立昆等顶尖人工智能科学家近日均发声强调AI学习理解 物理世界的重要性。 为何AI在物理世界走得更慢？AI在2026年又迎来怎样的发展？ 世界经济论坛人工智能卓越中心的人工智能应用与影响负责⼈玛丽亚·贝索（Maria Basso）近日在接受 第一财经记者专访时解释称，将机器人集成至工业场景的难度远高于部署聊天机器人。她认为，让机器 人能够理解物理世界的"世界模型"技术尚未完善，而实际部署时需要考虑更多因素、调试更多参数。另 外，机器人部署还需要解决安全问题和劳动力适配等问题。 但她也观察到，在工业特别是制造业场景中，越来越多AI、传感器与机器人技术相融合的案例涌现出 来。展望未来，她期待世界模型技术取得更大进展，同时AI智能体可以实现从技术概念和零星应用， 到被企业规模化应用的跨越。"2026年很可能成为两大技术深度融合的一年 ...