智源研究院发布《2026十大AI技术趋势》:具身智能走向工业落地,AI迈入价值兑现期

多客科技

作者：微信文章


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技术趋势》，标志着人工智能发展进入从数字世界向物理世界深度融合的新阶段。报告显示，AI正在经历认知、形态、基建三重变革，其核心焦点正从追求参数规模的语言学习，转向对物理世界底层规律的理解与建模。

智源研究院理事长黄铁军在发布会中指出，AI的发展需重视“结构决定功能，功能塑造结构”的相互作用。人工智能正在从功能模仿转向理解物理世界规律，这意味着AI正在褪去早期的狂热，发展路径日益清晰，将真正融入实体世界，解决系统性挑战。院长王仲远进一步强调，基础模型的竞争焦点已从“参数有多大”转向“能否理解世界如何运转”，AI正从“预测下一个词”迈向“预测世界的下一个状态”，Next-State Prediction（NSP）正在成为新的技术范式。

报告指出，2026年将是AI从技术演示走向规模价值的关键分水岭，其发展由三条主线驱动：

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认知范式升维

AI通过世界模型和NSP学习物理规律，为自动驾驶仿真、机器人训练等复杂任务提供认知基础。国内外领先企业已将这一方向作为战略布局的核心。

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智能形态实体化与社会化

具身智能从实验室演示走向产业落地，头部科技公司的人形机器人进入真实生产场景，多智能体（MAS）标准化通信协议正在形成，协作智能成为科研、工业等复杂任务的新基础设施。

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价值兑现双轨推进

消费端形成“一站式”超级应用入口，企业端通过完善数据治理与标准接口，逐步在垂直领域实现可衡量商业价值。

重点趋势解读



具身智能迎来行业“出清”

我国已有230+家具身智能企业，其中人形机器人企业超过100家。随着技术难度和资金需求增加，行业或将在近期完成洗牌。2026年，人形机器人将由实验室验证迈向工业与服务场景，具备闭环进化能力的企业将胜出。

AI科学家（AI4S）兴起：

AI在科研中不再只是辅助工具，而是能够自主执行完整科研链路的智能体系统。未来，科研效率有望呈指数级增长，我国已建立国家基础学科公共科学数据中心，为AI科研赋能提供支撑。

多智能体系统与Agent标准化

智能体间通用“语言”逐渐形成，将突破单体智能天花板，成为科研、工业等复杂工作流的关键基础设施。

AI安全与可信机制

安全从“幻觉”升级为“系统性欺骗”的防护，自动化评估、回路追踪和产业防线建设正在内化为AI系统的免疫基因。

开源与算力底座建设

异构全栈底座与开源编译器生态汇聚众智，为AI普惠和算力安全提供保障。



2026十大AI技术趋势 智源研究院供图

放眼全球，美国、欧洲和日本的AI发展也在加速向物理世界和产业落地延伸，但各有侧重点，也给国内发展带来有益启示。

在美国，以OpenAI和Google DeepMind为代表的企业，既关注多模态世界模型，也布局超大规模Agent系统，并努力将AI科研工具与企业应用紧密结合。与国内快速落地不同，美国更强调技术验证和安全规范，这种稳健策略为国内企业提供了风险管理和规范建设的参考。

欧洲则突出规范化与可解释性，尤其在AI安全、伦理以及多智能体协作标准上走在前列。欧盟的跨国AI基础设施建设为科研与工业提供共享平台，为国内推动开源生态和标准化协议提供了宝贵经验：开放、合作与可控并重。

日本在具身智能和机器人产业化上有长期积累。人形机器人和服务机器人在生产、医疗、物流等场景已经较为成熟，形成了完整的产业闭环。国内企业可以借鉴其工业落地策略和长周期迭代经验，加速本土化应用，避免重复试错。

国外的发展提醒我们，创新速度与安全规范、技术突破与产业落地、开放协作与生态建设必须兼顾，这对于国内AI行业尤其是具身智能和多智能体系统的健康发展，具有重要启示意义。总体来看，智源研究院的报告不仅提供了未来一年的技术探索与产业布局指南，也预示了AI从数字空间迈向实体世界的深远趋势。具身智能、AI4S、多智能体协作以及安全与开源生态的建设，将成为推动AI迈向规模价值的关键动力。国内外的对比与借鉴，提醒我们在创新速度与安全规范、产业落地与开放协作之间寻找平衡，以实现AI稳健、普惠的发展。

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    *本文部分内容来源：北京智源人工智能研究院

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