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"AllinOne"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。 图片说明：《2026十大AI技术趋势》详情 （文章来源：证券日报） 本报讯 （记者李冰） 2026年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 ...

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 ...