2026十大AI技术趋势报告

世界模型成为 AGI 共识方向，Next-State Prediction 或成新范式

• 世界模型成为构建通用人工智能（AGI）的共识方向，其中 Next-State Prediction（NSP）技术可能成为新的研究范式。
• 2024 年，OpenAI、Google 和 xAI 等公司积极推动世界模型研究，并取得显著进展，例如 OpenAI 的 OpenAI Five 和 Google 的 Sora 2。
• DiT（Diffusion Transformer）等世界模型技术取得突破，例如 2025 年 10 月 Emu3.5 的发布。
• 多家公司推出基于 NSP 的世界模型产品，例如 OmniGen2 和 RoboBrain。

具身智能迎来行业“出清”，产业应用迈入广泛工业场景

• 2024 年，具身智能行业迎来“出清”，产业应用逐渐从实验室走向更广泛的工业场景。
• Physical Intelligence 领域迎来快速发展，例如 Tesla Robotics 的 Optimus 2.5 和 Robbyant-R1。
• 多家公司推出具身智能产品，例如 NVIDIA 的 Isaac 和 Intel 的 RoboFlow。

多智能体系统决定应用上限，Agent 时代的“TCP/IP”初具雏形

• 多智能体系统（MAS）成为决定具身智能应用上限的关键因素，其架构类似于 Agent 时代的“TCP/IP”协议。
• 多家公司积极推动 MAS 技术发展，例如周航的 Anthropic 和 Satya Nadella 的 Microsoft。
• A2A（Agent-to-Agent）架构成为 MAS 发展的重要方向，例如 Google 的 MCP 和 Microsoft 的 A2A。
• LangChain、AutoGen 和 CrewAI 等平台成为 MAS 发展的重要工具。

AI Scientist 成为 AI4S 北极星，国产科学基础模型悄然孕育

• AI for Science（AI4S）成为 AI 研究的重要方向，AI Scientist 成为 AI4S 的北极星。
• 国产科学基础模型逐渐兴起，例如百度文心一言和阿里通义千问。
• AI4S 领域迎来重大进展，例如“创世纪计划”和 AI4S 北极星计划。

AI 时代的“新 BAT”趋于明确，垂直赛道仍有高盈利玩法

• AI 时代的“新 BAT”趋于明确，例如百度、阿里和字节跳动。
• 垂直赛道仍有高盈利玩法，例如 AI 鱼跃龙门和 AI 短视频。

产业应用滑向“幻灭低谷期”，2026H2 迎来“V 型”反转

• ToB 应用产业应用滑向“幻灭低谷期”，但预计 2026 年下半年将迎来“V 型”反转。
• ToB 应用合成数据占比攀升，有望破除“2026 年枯竭魔咒”。
• ToB 应用推理优化技术取得进展，例如开源编译器生态的兴起。

推理优化远未触顶，“技术泡沫”是假命题

• AI 推理优化技术远未触顶，例如 AI 编译器生态的兴起。
• “技术泡沫”是假命题，AI 技术发展前景广阔。

开源编译器生态汇聚众智，异构全栈底座引领算力普惠

• 开源编译器生态汇聚众智，例如 MLIR 和 Triton。
• 异构全栈底座引领算力普惠，例如 NVIDIA 的 CUDA 和 AMD 的 ROCm。

从幻觉到欺骗，AI 安全迈向机制可解释与自演化攻防

• AI 安全事件数量逐年攀升，例如深度伪造视频和 AI 监控。
• AI 安全技术从应对“幻觉”转向应对“欺骗”，迈向机制可解释与自演化攻防。
• 多家公司积极推动 AI 安全技术发展，例如 Anthropic 和 Safe AI Forum。