2026人工智能发展白皮书

The White Book on the Development ofArtificial Intelligence in 2026 深圳市人工智能行业协会深圳市投控数字科技有限公司2026年6月 2026 The White Book on the Development ofArtificial Intelligence 人工智能发展白皮书 深圳市人工智能行业协会、深圳市投控数字科技有限公司/组织编写 主编郎丽艳编写人员王潇桢杨华健宿亚浩曾鹏陈丹霞 序言 人工智能作为引领全球新一轮科技革命与产业变革的颠覆性技术，已成为国际竞争的新焦点、经济发展的新引擎、社会进步的新动能。2025年，人工智能进入全面渗透、深度融合的新阶段，算力普惠、智能体自主执行、端侧智能普及、人形机器人商业化等超势加速形成，全球人工智能竞争格后从技术竞赛演变为涵盖算力、算法、数据、能源、人才与治理的系统性工程。站在2026年这一关键节点，深刻把握人工智能发展态势，找准技未演进方向与产业变革路径，对于推动经济社会高质量发展具有重要意义。 本白皮书立足全球视野，系统勾勒人工智能行业发展全貌。第一章为年度复盘，以模型竞技、智能体爆发等六大领域的标志性事件，还原行业发展的年度坐标；第二章聚焦全球格局，拆解中美发展态势，部析深圳产业实践，展现全球AL产业梯队与区域创新活力：第三章描绘产业生态，梳理A产业链全景与代表企业，为理解产业提供微观视角；第四章深耕技术跃迁，围绕大模型、智能体、A!芯片三大核心，部析技未迭代的底层逻辑与突破路径；第五章围绕应用场景，以科学智能、工业智能、智能终端等领域为代表，呈现A与经济社会深度融合的实践模式；第六章展望前沿未来，聚焦世界模型、太空算力、人形机器人等前沿方向，探索人工智能产业新可能；第七章回归风险思瓣，研判人工智能发展挑战，探讨发展与安全动态平衡的治理路径。 技未术演进永不止步，产业探索未有穷期。人工智能技术迭代的前方，既是规模化落地带来的广阔价值蓝海，也伴随看伦理、安全与可持续性的系统性命题。我个期待本白皮书能够成为政策制定者的决策参考、产业从业者的行动指南、学术研究者的观察窗口。我个愿与所有同行者一道，在创新中坚守安全底线，在发展中谋求全球共赢，共同推动人工智能向更普惠、更包容、更可持续的方向前行，为新一轮科技革命与产业变革贡献中国智慧与中国方案。 深圳市人工智能行业协会深圳市投控数字科技有限公司 2026年人工智能七大趋势 趋势一：模型部署形态从云端向终端延伸 随看模型压缩、端侧芯片、终端操作系统和边缘计算能力的提升，A/止与手机、电脑、汽车、可穿戴设备和各类物联网终端深度结合。端侧智能成为新趋势，原生A/终端日益普及，AI助手从“语音助手”升级为“私人智能助理”，实现全场景、全时段的个性化智能服务。 趋势二：Token 趋于普惠，国产 Token 加速出海 智能体引l爆Token消耗规模，伴随算法优化、硬件迭代及规模效应，Token成本持续下降，近2年下跌99.7%，预计未来将逐渐演变为“水电煤”化的普惠性基础要素。依托国内电力、算力成本优势，国产Token加速出海，有望打造数字服务贸易新形态。 趋势三：Al能力从 AIGC 迈向 Agentic Al Al 能力正在从AlGC(生成式 Al)阶段进一步走向 AgenticAI（代理式A）阶段。过去儿几年，AI能力主要体现在文本、图像、音频、视频和代码等内容生成能力，而2025年后，随看智能体技术的发展，AI从辅助工具进一步升级为具备坏境理解、自主决策与任务执行的“数字劳动力”。 趋势四：人形机器人迈入“商业化元年” 随看运动控制精度、续航能力、感知与决策能力的全面 升级，以及核心零部件国产化的重大突破，人形机器人整机或本显著下降，为大规模推广应用奠定基础，计2026年我国人形机器人产能将达到10万至20万台，工业制造、仓诸物流、汽车制造是当前核心落地场景。 趋势五：太空算力有望突破地面算力瓶颈 人工智能算力需求的指数级增长构成了对能源、水、王地资源的巨天消耗。太空算力依托太空近乎无限的太阳能资源，以及真空低温环境构成的天然散热场，在绿色低碳方面优势显著。随看商业航天迈入成熟期，超大规模算力向太空迁移将成为必然趋势，算力产业有望升启“天地一体、协同计算”的新纪元。 趋势六：行业超额利润将逐渐转移到应用层 Token成本下降，推动Al产业的利润重心从模型层向应用层倾斜，溢价环节转移至能低成本解决垂直痛点、实现企业运营成本优化的A/企业。天模型与智能体在真实场景中的规模化应用成为产业界关注的焦点，预计未来40%的企业应用将嵌入任务型智能体，全面赋能干行白业。 超趋势七：AI治理成为全球合作新“交汇点” 生成式AI的大规模应用，使得低质量AI内容、AI幻觉、版权争议、数据合规、算法透明度、安全风险以及智能体自主行为失控等问题日益突出。各国正加速完善A/治理规则力求实现发展与安全的动态平衡，我国主提的加强人工智能能力建设国际合作决议在联合国大会中获得厂广泛国际认可。 目录 第一章年度复盘：大事盘点与热词解析 、2025年全球人工智能大事记， （一）模型竞技：开源崛起与性能突破(二）智能体爆发：从“问答”进阶“执行”(三）具身智能落地：从“舞台”走向“工厂”4(四）科学智能突破：AI 加速科学发现(五）算力博奔：全球算力基建竞速5（六）全球治理：监管框架全面落地6 二、2025年人工智能热词解析。 (一） Al Agent 智能体,(二) Embodied Intelligence 具身智能.8(三) Token 词元,.8(四）Multimodal Al 多模态大模型8(五）World Models 世界模型9(六）On-device Al 端侧智能9(七）Edge computing 边缘计算10(八）End to end 端到端10(九）Vibe coding 氛围编程11 (十） Al Slop Al 水11 第二章全球格局：双极引领与差异发展12 、美国人工智能发展态势.12 （一）市场规模位居全球首位.12(二）资本市场占据全球主导.13(三）学术领域主导地位减弱14(四）算力产业生态持续领跑15(五）软硬协同构筑生态壁垒16(六）人工智能人才储备丰富16 二、中国人工智能产业版图，.17 一）产业规模保持高速增长(二）创业浪潮呈现理性回调.18(三）技术创新能力全球领先19(四）风险投资规模接近千亿.20（五）模型发布数量全球第21（六）算力规模位居全球第二22（七）数据经济生态持续活跃23 三、深圳人工智能发展概况24 一）深圳人工智能战略部署24 (二）核心产业规模快速增长26(三）产业链条以应用为主导26(四）人工智能创业热度回升.27(五）不同梯队企业协同并进，28（六）算力供给规模持续扩大31(七）数据产业形成“三大名片”.35（八）人才培育体系逐渐完备38(九）人才需求侧爆发式增长，43 第三章产业全景：链条解析与生态构建.44 、产业链全景.44二、 基础层..46 第四章技术跃迁：关键领域的技术迭代.55 模型创新与演进.55 ()模型竞争格局.55(二)模型演进趋势59(三)模型发展瓶颈.64 二、智能体从概念走向实用.68 (一）智能体产品演进68(二)智能体技术架构，73(三)智能体落地场景74(四）风险与趋势..77 三、AI 芯片国产替代加速.80 （一）AI 芯片竞争格局.80(二）AI 芯片技术路线83(三）发展瓶颈与趋势85 第五章应用纵横：跨界融合与赋能实例.88 、人工智能终端.88 （一）发展概览..88(二)细分领域进展.91(三)瓶颈与趋势，.94 二、工业智能95 (一)发展概览.96(二)技术路径100(三)重点场景赋能101(四)趋势研判103 三、智能增效.105 （一）发展概览，105(二)重点场景赋能106(三)瓶颈与趋势108 四、智慧民生，111 (一)发展概览111(二)重点场景赋能112(三)瓶颈与趋势114 五、科学智能.115 (一)发展概览115(二)细分领域进展.116(三） 瓶颈与趋势120 第六章 未来展望：前沿突破与无限可能.121 世界模型，122 (一)世界模型的概念122(二）世界模型的技术路线123(三)世界模型的发展趋势125 二、太空算力，128 三、人形机器人.131 四、量子计算.133 第七章风险思瓣：伦理、安全与可持续136 、资源消耗与可持续性136 (一）资源消耗风险136(二）可持续发展路径138 二、数字鸿沟与发展失衡.139 四、数据让渡与安全风险142 版权声明149 二、免责声明149 第一章年度复盘：大事盘点与热词解析 一、2025年全球人工智能大事记 (一）模型竞技：开源崛起与性能突破 1月20 日，DeepSeek-R1 发布，改写大模型“烧钱”规则。深度求索发布开源推理模型 DeepSeek-Rl，单次训练成本仅为29.4万美元，其基础模型DeepSeek-V3的训练成本约 600 万美元,远低于行业水平。1月 27 日，受 DeepSeek影响，英伟达市值单日蒸发约5930亿美元，创下美国上市公司单日市值损失最大的纪录。 4月5日，Meta 发布Llama4 系列模型，可一次性处理数百万文字。Llama4系列采用混合专家（MoE）架构，包含 Scout、 Maverick 和 Behemoth 三款产品。 Maverick 总参数4000亿，在创意写作、代码生成等基准测试中表现超过 GPT-4o 和 Gemini 2.0 Flash。 Scout 支持 1000 万 token上下文窗口，可一次性处理数白万字文本，能在单个英伟达H100GPU上运行。 4月29日，阿里发布开源模型Qwen3，被评为全球最强开源模型。旗舰模型Qwen3-235B-A22B采用混合专家（MoE）架构，总参数2350亿，激活参数量仅需220亿，预训练数据量达36万亿tokenS。该模型在AIME25类数测评获8l.5分，创升源纪录；LivecodeBench代码能力评测超70分，超越Grok3。同年，Kimi、DeepSeek等中国开源模型频繁霸榜HuggingFace，中国开源模型全球使用份额由 2024年1.2%升至2025年30%。 8月5日，OpenAl发布开放权重推理模型GPT-OSS。该模型包含 gpt-oss-120b 和 gpt-oss-20b 两个版本，采用Apache 2.0 许可证，允许自由使用、修改和商业部署。CEO阿尔特曼承认来自中国开源模型的竞争影响了这一决定，表示“如果我们不这样做，世界将主要建立在中国的开源模型之上”。 8 月 7 日，OpenAI 发布 GPT-5，整合推理与通用能力。GPT-5整合了高效基础模型、深度推理模块和实时路由系统能够根据不同情况判断何时该快速回应，何时应进行深度推理思考以提供专家级的答案。在编程基准SWE-benchVerified上得分为74.9%，超过o3的69.1%和GPT-4o的30.8%；在数学基准A/ME2025上达到94.6%，展现极强的数学推理能力。 11月18日，谷歌发布Gemini3，突破多模态极限。该模型发布后以1501高分迅速登顶LMArena排行榜，超越GPT-5.1、Claude 4.5 与 Grok-4.1，刷新 LMArena 公开榜单力史最高分。在学术界用来测试A系统是否具备博士级推理能力的“Humanity's Last Exam”（人类终极考试）中，Gemini3达到了37.5%的准确率。 (二）智能体爆发：从“问答”进阶“执行” 3月6日，全球首款通用Al智能体Manus发布，开启自主执行时代。Manus由中国创业公司Monica 研发，米用 多智能体架构，具备从任务规划到执行的