Core Insights - The core viewpoint of the report is that AI is transitioning from merely predicting language to understanding and modeling the physical world, marking a significant paradigm shift in technology [1][4][5]. Group 1: Key Trends in AI Technology - Trend 1: The consensus in the industry is shifting from language models to multi-modal world models that understand physical laws, with Next-State Prediction (NSP) emerging as a new paradigm [7]. - Trend 2: Embodied intelligence is moving from laboratory demonstrations to real-world industrial applications, with humanoid robots expected to transition to actual service scenarios by 2026 [8]. - Trend 3: Multi-agent systems are becoming crucial for solving complex problems, with the standardization of communication protocols like MCP and A2A facilitating collaboration among agents [9]. Group 2: Applications and Market Dynamics - Trend 4: AI is evolving from a supportive tool to an autonomous researcher, with the integration of scientific foundational models and automated laboratories accelerating research in new materials and pharmaceuticals [10]. - Trend 5: The competition for consumer AI super applications is intensifying, with major players like OpenAI and Google leading the way in creating integrated intelligent assistants [11]. - Trend 6: After a phase of concept validation, enterprise AI applications are entering a "valley of disillusionment," but a recovery is expected in the second half of 2026 as data governance improves [12]. Group 3: Data and Performance Enhancements - Trend 7: The reliance on synthetic data is increasing, which is crucial for model training, especially in fields like autonomous driving and robotics [13]. - Trend 8: Optimization of inference remains a key focus, with ongoing innovations in algorithms and hardware reducing costs and improving efficiency [15]. - Trend 9: The development of a heterogeneous software stack is essential to break the monopoly on computing power and mitigate supply risks [16]. Group 4: Security and Ethical Considerations - Trend 10: AI security risks are evolving from "hallucinations" to more subtle "systemic deceptions," necessitating a comprehensive approach to safety and alignment in AI systems [17]. Conclusion - The report outlines ten key AI technology trends that provide a clear anchor for future technological exploration and industry layout, emphasizing the importance of collaboration across academia and industry to drive AI towards a new phase of value realization [18].

AIPress.com.cn报道 当大模型不再仅仅满足于预测下一个汉字，而是试图预测世界的下一个状态时，人工智能才真正开始理解因果，触摸现实。这是未来，也是2026年AI即 将发生的变化。 本文结合智源研究院提出的AI十大趋势预测，梳理了AI在2026的将有之变，相信能够为我们勾勒了一幅从虚拟走向实体、从单体走向群智的未来图景。 图说：智源研究院 2026十大AI技术趋势 趋势一：世界模型确立认知新范式 行业对于智能的理解，正经历一场静水流深的转变，共识正从单一的语言模型，转向能够理解物理规律的多模态世界模型。 Next-State Prediction（NSP）范式的确立，标志着AI不再仅仅满足于在文本中预测下一个词汇，它开始尝试预测世界的下一个状态。 正如智源悟界所验证的那样，当机器掌握了时空连续性与因果关系，它便跨越了感知的边界，触碰到了真正的认知与规划。 趋势二：具身智能的产业"出清"与落地 趋势五：新"BAT"格局下的垂直突围 C端超级应用的"All in One"入口成为兵家必争之地。海外有OpenAI与Google引领风骚，国内字节、阿里、蚂蚁等巨头亦依托生态积极布局。 我们可以看到，蚂蚁推出的 ...

行业共识正从语言模型转向能理解物理规律的多模态世界模型。从"预测下一个词"到"预测世界下一状态"，NSP范式标志着AI开始掌握时空连续性与因果关 系。 趋势2：具身智能迎来行业"出清"，产业应用迈入广泛工业场景 具身智能正脱离实验室演示，进入产业筛选与落地阶段。随着大模型与运动控制、合成数据结合，人形机器人将于2026年突破Demo，转向真实的工业与服 务场景。具备闭环进化能力的企业将在这一轮商业化竞争中胜出。 中国经济网北京1月8日讯(记者彭金美)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》。报告指出，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2026十大AI技术趋势 趋势1：世界模型成为AGI共识方向，Next-State Prediction或成新范式 趋势3：多智能体系统决定应用上限，Agent时代的"TCP/IP"初具雏形 复杂问题的解决依赖多智能体协同。随着MCP、A2A等通信协议趋于标准化，智能体间拥有了通用"语言"。多智能体系统将突破单体智能天花板，在 ...

智源研究院理事长黄铁军分享了他的技术趋势观察：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。 随后，智源研究院院长王仲远发布了十大AI技术趋势，详细阐释了这一变革。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 指出：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 ...

趋势3：多智能体系统决定应用上限，Agent时代的"TCP/IP"初具雏形 复杂问题的解决依赖多智能体协同。随着MCP、A2A等通信协议趋于标准化，智能体间拥有了通用"语 言"。多智能体系统将突破单体智能天花板，在科研、工业等复杂工作流中成为关键基础设施。 趋势4：AI Scientist成为AI4S北极星，国产科学基础模型悄然孕育 AI在科研中的角色正从辅助工具升级为自主研究的"AI科学家"。科学基础模型与自动化实验室的结合， 将极大加速新材料与药物研发。报告强调，我国需整合力量，加快构建自主的科学基础模型体系。 趋势5：AI时代的新"BAT"趋于明确，垂直赛道仍有高盈利玩法 经济观察网2026年1月8日，北京智源人工智能研究院发布年度报告《2026十大AI技术趋势》。报告指 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。 趋势1：世界模型成为AGI共识方向，Next-State Prediction或成新范式 行业共识正从语言模型转向能理解物理规律的多模态世界模型。从"预测下一个词"到"预测世界下一状 态"，NSP范式标志着 ...

除了芯片进展之外，黄仁勋的本次演讲中重点讲到了物理AI（physical AI），并介绍了英伟达的Cosmos AI世界模型——开发者可使用Cosmos加速智能汽车、机器人和视频分析AI智能体的物理AI开发。 黄仁勋认为："物理AI的'ChatGPT时刻'近在咫尺，但挑战很明确。物理世界多样且不可预测。收集真实 世界训练数据缓慢又昂贵，而且永远不够。所以答案是合成数据。"他介绍，英伟达8年前开始研究自动 驾驶汽车，并透露："我们的愿景是有朝一日，每辆车都将是自主的，我们一直在为那个未来努力。" 据每日经济新闻报道，全球瞩目的2026国际消费电子展（CES）近日拉开帷幕。其中最受关注的，还是 美国英伟达公司创始人兼首席执行官黄仁勋的演讲。 这种生态锁定效应，让客户切换成本高达数千万美元，也让英伟达AI芯片毛利率远超行业平均水平。 所以，如果从这个角度来看，就会理解黄仁勋和英伟达为什么强调物理AI的价值。 现在，英伟达引以为傲的CUDA生态正成为物理AI落地的核心推手。黄仁勋强调的合成数据，其生成与 训练过程高度依赖并行计算能力。要模拟物理世界的千万种可能性，比如，从不同光照下物体的反光变 化到机械零件的散落状态 ...

新浪科技讯 1月6日上午消息，在国际消费电子产品展览会（CES 2026）上，英伟达创始人兼CEO黄仁 勋指出，"在接下来的10年里，我相当肯定世界上很大一部分汽车将是自动驾驶的、高度自动驾驶的。" 在黄仁勋看来，机器人系统的下一个旅程，下一个时代将是机器人。这些机器人会有各种不同的尺寸。 现场，他展示了公司合作生态中的各种形态的机器人。 来源：新浪网 黄仁勋强调了合成数据对于自动驾驶乃至于机器人系统的重要性。他指出，使用合成数据生成和模拟的 基本技术适用于各种形式的机器人系统，它可能是一个机器人，可能是一个关节、一个机械手，也许会 是一个移动机器人或完整的类人机器人。 ...

图片来源：天桥脑科学研究院官方 在医学分支中，精神健康或许是最迫切，也最难被规模化革新的领域之一。这类疾病高度依赖对话进行 诊断、评估与干预，使其成为最具大语言模型（LLM）应用潜力的医学领域之一。 近日，在上海市精神卫生中心指导下，由天桥脑科学研究院（Tianqiao & Chrissy Chen Institute）联合盛 大集团、清华校友总会AI大数据专委会、上海交通大学计算机学院共同主办的2025合成数据大赛·灵溪 AI for Mental Health主题赛落幕。 尽管合成数据无法完全替代真实世界的复杂性与偶然性，但它为AI在精神健康领域的快速迭代与初步 验证，铺设了一条符合伦理且可行的技术路径。本次大赛，正是对这条路径的一次集中压力测试。 伴随赛事的成功举办，研究院同步对外展示其在AI for Mental Health领域从基础设施到生态建设的系统 性成果，标志着精神健康AI的发展迈向新阶段。 数据困境与合成破局： AI for Mental Health进入应用加速期 精神障碍的全球负担正在持续上升。世界卫生组织数据显示，全球超过10亿人正受到心理或精神障碍困 扰；在中国，精神科专业人力供给 ...

每经AI快讯，12月27日，国家互联网信息办公室起草了《人工智能拟人化互动服务管理暂行办法（征 求意见稿）》，现向社会公开征求意见。意见稿提出，提供者开展预训练、优化训练等数据处理活动 时，应当加强训练数据管理，遵守以下规定： （五）加强对训练数据的日常检查，定期对数据进行迭代升级，持续优化产品和服务的性能； （一）使用符合社会主义核心价值观、体现中华优秀传统文化的数据集； （六）保障训练数据来源合法、可追溯，采取必要措施保障数据安全，防范数据泄露风险。 （二）对训练数据开展清洗、标注，增强训练数据的透明度、可靠性，防范数据投毒、数据篡改等行 为； （三）提高训练数据的多样性，通过负向采样、对抗训练等手段，提升模型生成内容安全性； （四）利用合成数据进行模型训练和关键能力优化时，应当评估合成数据安全性； ...

2025 年底，大模型行业的"年终决战"正式打响，各家纷纷亮出压箱底的杀手锏，就在这场激烈角逐中，Gemini 3 以绝对王者之姿强势突围，一登场就刷 新了行业的认知边界。 11 月 18 日，Gemini 3 直接"横扫"多项权威基准测试，以"世界最强多模态理解""交互最深智能体""推理怪兽"的姿态，强势碾压全球所有同类模型。谷歌 CEO 桑达尔·皮查伊亲自为其站台，直言这是"迄今为止最智能的模型"。消息一出，整个 AI 圈瞬间沸腾，所有人都在追问：Gemini 3 的强悍，到底藏着什 么秘诀？ 答案在发布当天就有了初步线索。Google DeepMind 研究与深度学习副总裁 Oriol Vinyals 直接在推特上"剧透"："Gemini 3 这么强，核心秘诀就两点：更 好的预训练，更好的后训练。"这番直白的表态，让"预训练"与"后训练"瞬间成为行业热议的核心话题。 | Description | Description | | Colorded 3-Per | Garried 2.5-Fre. | Claude Sawat 4.5 GPT-5.8 | | | --- | --- | --- | --- ...