人与AI共同进化——2026年人工智能发展十大趋势

引言 “科技革命中，人工智能、量子技术、生物技术等前沿技术集中涌现，其中人工智能最为引人瞩目，被认为是继蒸汽机、电力、互联网之后又一个划时代的重大技术变革。” 编写委员会 总体策划： 中央广播电视总台社教节目中心杨继红史岩段晓超刘晓波卢钊凯董大伟赵京津徐诗茹宋自帅田龙张磊张娇怡王斌社教节目中心主任社教节目中心副主任社教节目中心副主任社教节目中心党委专职副书记社教节目中心综合部主任社教节目中心综合部副主任社教节目中心综合部副主任社教节目中心综合部制片人社教节目中心综合部制片人社教节目中心新媒体部主任社教节目中心新媒体部副主任社教节目中心新媒体部副主任社教节目中心新媒体部制片人 王林宋丹黄磊权勇王昔社教节目中心科技节目部主任社教节目中心科技节目部副主任社教节目中心科技节目部制片人社教节目中心科教频道编辑部主任社教节目中心社会与法频道编辑部主任 习近平总书记深刻指出，“科技革命中，人工智能、量子技术、生物技术等前沿技术集中涌现，其中人工智能最为引人瞩目，被认为是继蒸汽机、电力、互联网之后又一个划时代的重大技术变革。”党中央始终将人工智能置于推进强国建设、民族复兴伟业的战略高度，从《新一代人工智能发展规划》到“人工智能 +”行动，一系列重要部署为人工智能发展指明了方向、注入了强大动力。 报告认为：2026 年，全球治理在博弈中寻求“普惠共享”的共识，智能算力作为新质生产力加速实现规模化供给；AI 智能体以“生产力单元”的姿态融入千行百业；多模态能力则推动人机关系从“工具”向“伙伴”跨越。在此基础上，技术突破全面深化：原生 AI 终端将智能无缝嵌入物理世界，具身智能赋予机器真正改变环境的能力，AI 反向驱动基础科学研究开启知识发现新范式，而类脑智能等交叉学科的探索更为现有架构注入了无限可能。与此同时，我们必须正视发展的边界：能源消耗已成为 AI 扩张的硬性约束，安全治理则逐步上升为不可逾越的底线保障。 中央广播电视总台研究院 梁建增窦小文高铁军黄光顺梁岳中央广播电视总台研究院院长创新发展研究中心副主任创新发展研究中心战略研究部副主任创新发展研究中心战略研究部研究员创新发展研究中心战略研究部研究员 2026 年 1 月 9 日中央广播电视总台联合工信部、中国电子信息产业发展研究院、科普中国等多家权威机构发布了 2026 年人工智能十大趋势，对AI 在 2026 年的发展做出了全面预测。报告清晰勾画出这样的图景：人工智能演进的主旋律正从实验室的技术突破加速转向与人类经济社会的全方位、深层次融合，正重新定义生产要素、重塑商业模式、叩问治理边界。人工智能已跃升为决定国家竞争力与国际格局的关键战略变量。 站在 2026 年的门槛前瞻，人工智能正从“颠覆性技术”迈向“社会化基础设施”的关键阶段。人工智能的未来，不再由单纯的算法进步定义，而更取决于其与经济、社会、环境协同共生的系统能力。 研究人员： 陈雯柏、陈启丽、马楠、刘学君、邓志鸿、张海君、于乃功 智库专家： 中央广播电视总台社教节目中心围绕十大趋势开展详细解读与案例分析，形成了《人与 AI 共同进化——2026 年人工智能发展十大趋势》解析报告。本报告针对 2026 人工智能发展十大趋势开展深度解析，从背景演变、博弈挑战到路径展望与场景案例，层层递进，共同勾勒出这一关键转折期的核心图景。 本报告所洞察的十大趋势，不仅是一份技术研判，更是一幅关乎国家战略、产业变革与人类未来的宏观图景。在这场关乎未来的战略竞赛中，谁能率先构建技术领先、治理完善、普惠包容、安全可控的 AI 发展体系，谁就能在智能文明时代占据主动。 孙富春、李建欣、许文俊、胡国栋、王蕴辉、王仲远、刘铁岩、江俊、杨周旺、褚海涛、王金桥、吴志强、魏巍、赵冰冰、梅涛、胡国平 研究统筹： 汪沛沛、姚睿、姜鹏翔、董芳、李沛、薛梦华、李文静、李同同、朱启瑶 版面设计： 叶明、刘子君、崔淋、牛爽 AiDevelopment2026 目录 人工智能发展十大趋势 T O P 1 0 T R E N D S I N T H E D E V E LO P M E N T O FARTIFICIAL INTELLIGENCE 趋势五 趋势九 原 生 AI 终 端 硬 件 普 及 化：新 一 代智能终端与沉浸式体验消费场景相融合 能源问题显性化：绿色 AI 受关注 趋势十 趋势六 安全与对抗白热化：安全与治理将成为 AI 发展的重要保障 AI 具身智能化：“物理 AI”与“具身智能”融合，推动机器人与现实深度交互 专业领域进一步细分和深化：“AI+科 学 ”(AI for Science) 在 基 础 学科产出颠覆性成果 专业性名词解释 前沿领域交叉融合化：类脑智能与交叉学科加速创新 若将 2024 年定义为人机协同伦理与治理框架的“原则共识年”其特征是主要经济体密集发布治理倡议那么站在 2026 年前瞻，全球 AI 治理焦点已发生战略性迁移 AI 治理全球化：人工智能普惠共享成为全球发展议程核心议题 01.背景与演变： 从原则共识到普惠转向 “普惠共享”正从理念倡导，迅速演变为全球发展议程中不容回避的核心议题与实操目标。 当前，全球 AI 治理格局正经历深刻重构。一方面，以 G7、OECD 为代表的发达国家协作体，在初步建成内部风险管控规则（如欧盟《人工智能法案》）后，转向利用其技术先发优势，通过标准输出与供应链塑造巩固主导地位，其“普惠”侧重点更倾向于自身技术体系与价值观的全球“可及性”。另一方面，中国、印度、巴西等新兴市场国家在联合国、G20 等多边舞台上日益活跃，强烈呼吁构建更加公平、包容的全球 AI 治理体系，其“普惠”核心在于获取技术、共享数据、培养本土能力及确保发展路径自主权。 若将 2024 年定义为人机协同伦理与治理框架的“原则共识年”，其特征是主要经济体密集发布治理倡议；那么站在 2026 年前瞻，全球 AI 治理焦点已发生战略性迁移。单纯的风险预警正让位于更具建设性的新阶段——“普惠共享”正从理念倡导，迅速演变为全球发展议程中不容回避的核心议题与实操目标。这一进程在技术迭代、地缘竞合与发展鸿沟等多重张力下曲折前行，其成败关乎 AI 革命红利能否全球覆盖，而非加剧不平等。 02.挑战与博弈： 信任赤字、能力鸿沟与规则碎片化 推动“普惠共享”成为核心 议 程 的 动 力 多 元。AI 技 术发 展 依 赖 大 规 模、多 样 化 数据与场景迭代，封闭的“ 技术孤岛”将限制其进化空间；应对 气 候 变 化、公 共 卫 生 等 全球 性 挑 战，亟 需 超 越 国 界 的AI 解决方案协同；“智能鸿沟”可能引发 的 全 球 失 衡与安 全风 险，更 迫 使 国 际 社 会 将 可持 续发 展目标落实于 AI 治理框架中。 收”能力不足而无法有效利用，甚至因监管缺位产生新风险。最 后，治理 规则与标准的碎片化趋势加剧。差异化 规 则 为 技 术 的 全 球 流 通设置了兼容性障碍，增加了企业合规成本，客观上也阻碍了技术的扩散。 值 得 关 注 的 是，产 业界 与民 间 力 量 正 成 为 推 动普 惠 实 践 的 重 要 引 擎。领 会构建人类命运共同体的决心。确保 AI 发展的巨轮航向包容与共赢，而非分裂与隔离，将是 2026 年乃至更长时期内，国际社会面临的最严峻考题。 可以预见，未来一年围绕 AI 全球治理的博弈将空前激烈。“普惠共享”能否从口号落地为行动，不仅取决于主要大国的政治意愿，也考验着国际社 然 而，通 往普惠 共 享之 路 荆 棘 密 布。首 要 挑战在于“信任赤字”。数 据跨境流动、算法透明度等问题导致 数 据 开放、模 型共享等关键领域的合作步履维艰。其次，基础设施与能力鸿沟悬殊。许多发展中国家缺乏算力、高质量数据、高端人才与产业生态，即便获得先进工具，也可能因“消化吸 先科技企业推出面向全球开发者及特定地区的 AI赋 能 计 划，包 括 开 放 部分模 型 接口、提 供 低 成 本算力与人才 培 训；开源 社区在 推动工具 与数 据 集共享 方 面 作用不 可 替 代；国 际 非 政 府 组 织、学 术机构与慈善基金会也积极资助面向发展中国家的能力建设项目，搭建对话平台。 04.场景案例解析： AI 医疗普惠在“一带一路”落地生根 03.路径与展望： 多边机制、民生项目与技术普惠 行李箱中带到偏远地区，为居民提供便捷筛查。目前，该产品已在乌兹别克斯坦、摩尔多瓦、南非、津巴布韦等共建“一带一路”国家落地。这一案例生动诠释了“普惠共享”的全球 AI 治理理念——中国技术正以可负担、可及的方式，助力发展中国家跨越医疗资源鸿沟，让 AI 发展的红利真正惠及普通民众。 在吉尔吉斯斯坦，结核病发病率位居地区前列，偏远地区医疗资源较为匮乏。中国 AI 医疗企业推想医疗与联合国开发计划署合作，将配备人工智能肺结核诊断系统的便携式 X 光机引入该国。这台总重量不到 25 公斤的设备，每天可筛查约 400 名患者，15 秒内即可生成诊断结果，大幅提升了偏远地区的结核病筛查效率和准确性。医生可将设备装在 展望未来，AI 普惠共享议程将围绕几个关键锚点深化：一是推动更具包容性的多边对话，在联合国框架下探索全球 AI 治理基本原则。二是务实推进聚焦农业、医疗、教育等民生领域的示范性合作项目，形成可复制、可推广的普惠模式。三是创新融 资与能力建设机制，探索设立全球 AI 发展基金，支持发展中国家的基础设施与人才培养。四是强化技术本身的“普惠性”设计，研发更节能、更易部署、适应多语言环境的 AI 解决方案。 智能算力规模化：关键产业要素供给将进一步增强 01.背景与演变： 从稀缺资源到核心工业资产 人工智能发展的关键约束，正从算法创新快速转向智能算力的规模化供给能力。2026 年的核心共识已形成——人工智能的全面产业化不取决于少数实验室的峰值算力，而在于能否构建起一个规模化、集约化、高效率且经济可持续的智能算力供给网络。算力，正从为特定项目服务的“稀缺科研资源”，加速蜕变为驱动整个数字经济的“核心工业资产”。 算力，正从为特定项目服务的“稀缺科研资源”，加速蜕变为驱动整个数字经济的“核心工业资产” 这一转变的直观体现，是产业重心从“单点突破”向“体系构建”的迁移。在技术前沿，面向AGI 探索的“战略算力”竞赛并未停歇。2025 年3 月，英伟达在 GTC 大会上发布 Blackwell Ultra平台，其在大语言模型上的推理速度较 Hopper提升 11 倍、计算能力提升 7 倍。英伟达同期披露了下一代 Vera Rubin 架构，预计 2026 年下半年推出，其推理性能可达每秒 50 千万亿次浮点运算，支持高达 288GB 的 HBM4 内存，相比 Blackwell可实现 75% 的 GPU 用量节省与 90% 的推理成本下降。同时，马斯克旗下 xAI 公司规划的超级算力 集群，直言需消耗数十万块尖端 GPU，以支撑下一代大模型的训练。更具广泛产业意义的，是一个庞大的“产业算力”生态正在快速崛起。云服务商、电信运营商乃至大型工业企业，正积极构建或租赁区域级、行业级的智能计算中心，旨在让算力如电力般通过“算力网络”输送到每一处生产环节。这种分布式、网格化的算力供给格局，标志着智能算力正式进入工业化部署阶段。 03.路径与展望： 软硬协同、绿色算力与普惠底座 为突破桎梏，产业正沿软硬件协同路径全力突围。硬件层面，针对特定负载（如视觉推理、科学计算）的领域专用架构（DSA）芯片迎来爆发，以高效能比确立规模优势；科技巨头纷纷加大自研 AI 芯片投入以优化成本。系统层面，基于云原生理念的“算力操作系统”正致力于将异构算力资源池化，实现任务级的智能调度与全局优化。同时，“绿色算力”从倡议变为硬性指标，液冷等高效散热技术快速普及，智算中心与清洁能源 基地的协同建设成为新基建的标配。 展望未来，“算力网