2026十大AI趨勢發布，背后暗藏三條主線

開年的動向仿佛是一個預演，2026，AI注定迎來波瀾壯闊的一年。

文｜任曉漁 周享玥

編｜徐鑫

AI的世界從來不缺新聞。歲末年初，科技圈最大熱點當屬Meta的天價收購案以及科技春晚CES2026。

扎克伯格花數十億美元收購一家成立不到一年的 AI 公司 ，規模僅次于收購WhatsApp 和 Scale AI。世界震驚于Meta愿意為智能體時代行動指令分發入口所支付價碼的同時，也意識到具備處理復雜工作流的多智能體應用已是大勢所趨。

而在CES上，物理AI、具身智能以及AI落地與變現的各種討論層出不窮。不論是黃教主帶著新一代架構Rubin以及Alpamayo無人駕駛AI模型斷言物理 AI 的 ChatGPT 時刻已到來，還是具身智能、自動駕駛和各種搭載了AI的設備進入到生活及生產場景，都在向外界傳遞一個信號，AI已經在沖破云端的數字世界，正切實影響物理世界。

這些看起來紛繁的動向，開啟了AI世界的2026，恰恰也與北京智源人工智能研究院（以下簡稱“智源研究院”）日前發布的年度報告《2026十大AI技術趨勢》（下稱“趨勢報告”）所提及的大趨勢相吻合。

趨勢報告指出，2026年將是AI從數字世界邁入物理世界、從技術演示走向規模價值的關鍵分水嶺。三大主線驅動了AI發展進入新周期。同時，報告也提出，AI的發展路徑日益清晰，真正在融入實體世界，也需解決系統性挑戰。

01

三條主線，驅動AI范式變革

如果你關注剛剛過去的CES，可能會對去年下半年以來AI圈的一個熱門話題“AI是否是一場泡沫”形成更全面的認知。

這場CES向外界全面展示了AI如何從云端幻象落地為物理現實。

英偉達、AMD和高通等算力巨頭在CES上的新品都在強調AI從虛擬訓練向物理世界如機器人、自動駕駛、工業應用的實際部署；蘇姿豐與李飛飛暢談空間智能、世界模型和AI從云端計算向邊緣的落地，現代則發布人工智能機器人戰略，與波士頓動力大秀Atlas走出實驗室進入工業環境的能力……形形色色的硬件層出不窮，AI都是最亮眼的標簽。

某種程度而言，CES的主題，也是對過去一年AI圈經常提及的“智能體落地元年”的延續和呼應。

年初，DeepSeek-R1開源模型橫空出世可以算是AI落地的巨大催化劑。強大的推理模型開源，降低了開發門檻，吸引了更多開發者參與，加速AI Agent從實驗室研究向工業級應用的轉變。之后無論是Manus刷屏、具身智能浪潮火爆，還是Token調用量大戰、個人助手、垂直智能體領域的角逐，以及年底Meta的天價收購案都成了“落地元年”的注腳。

到年末，相比2025年初提“落地元年”，智能和AI已經不再停留在產業界人士的嘴邊，也不局限在數字世界，而是朝著融入實體世界轉變。并且業界已有共識，越來越多場景AI正有望實現價值兌現。某種意義上，你很難再說AI只是一場泡沫。

智源的趨勢報告也關注到了這些產業端的巨變。就像去年的趨勢報告里關注到了世界模型范式遷移、Agent廣泛應用并被驗證一樣，今年的趨勢報告也重點刻畫了這一變化趨勢，并認為這是一場巨大的范式變革。

報告認為，人工智能正從追求參數規模的語言學習，邁向對物理世界底層秩序的深刻理解與建模，從技術演示走向規模價值，行業技術范式迎來重塑。

其中，有三條清晰的主線驅動著這場變革。

在模型即應用的時代，基礎模型的能力演化不可不提。過去一年行業內經常有“Scaling law”撞墻的疑慮，但報告中認為，實際上OpenAI和Google Gemini3的等模型的發布向業界展示了預訓練和后訓練階段Scaling Law依然奏效。

強大的基模演化仍在持續中，并且認知層面還在升維。從預測下一個token，向“next-state prediction”（NSP）跨越。這為AI學習物理規律，最終為自動駕駛仿真、機器人訓練等復雜任務提供全新的“認知”大腦奠定了基礎。

其次是AI落地的形態正朝“實體化”、“社會化”演化。

過去一年被視作智能體落地元年，AI代碼、智能客服、數字員工等諸多賽道里Agent的應用已經是普遍趨勢。根據Langchain發布的一份報告顯示，客服、代碼生成和內容生成等單智能體系統仍然占據AI形態的主流，而研究和數據分析、內部生產力等多智能體應用則不到五成。

但Meta并購案對多智能體系統的重視以及CES上全面鋪開的物理AI、具身智能等都表明，新的一年，智能形態將持續演化。智源的趨勢報告認為，2026年，智能正從軟件走向實體，從單體走向協同，同時主流Agent通信協議的標準化，也讓多智能體有望攻克更復雜任務流。

再次，AI應用在消費端和企業端都逐漸呈現出了更清晰的落地路徑，逐漸走向價值兌現。報告認為，在消費端，一個“All in One”的超級應用入口正在形成，國內外科技巨頭基于各自生態積極構建一體化AI門戶。在企業端，經歷早期概念驗證的“幻滅期”后，AI正憑借更好的數據治理與行業標準接口，在垂直領域孕育出真正可衡量商業價值的產品。

這也使得2026年成為了AI從數字世界邁入物理世界、從技術演示走向規模價值的關鍵分水嶺。

隨著AI從技術演示走向規模價值，整個AI產業生態也隨著這一脈絡而動態演進和調整。智源的趨勢報告從十個層面系統審視了整個AI產業生態在2026年即將迎來的變化。無論是基礎模型、落地形態還是商業變現以及底層基礎設施等都在迎來新的發展周期。

不過，能力和風險是硬幣的兩面。趨勢報告也清晰提示，AI安全關乎落地最后一公里，產業界需要共同探討構建一套可審計、可回溯、具備強對抗能力的安全方式體系，才能真正打通AGI之路。

02

超級應用初現，AI落地路徑逐漸明晰

“大模型時代的超級應用是什么？”過去三年AI行業里不斷被提及的天問，2026年歲初，有了相對確定的答案。

智源在報告中認為，目前海外廠商如ChatGPT、Gemini等頭部模型構建的App已初步具備了超級APP的必要條件，功能設計上呈現為All in One特征?；诟咝阅芑A模型完成產品化，一個入口可實現從信息獲取到任務規劃、問題解決的閉環。

這一斷言既與當下現實吻合，它的演進歷程也從過去大半年巨頭競爭中有跡可循。

在海外，OpenAI與Google的角逐已呈白熱化趨勢。去年8月問世的Nano Banana以刷屏級表現驅動了Gemini的用戶規模增長，同時，Gemini與Android生態及Workspace的深度集成，使得其月活躍用戶規模快速追趕OpenAI。

行業正從OpenAI的一枝獨秀向雙強及多強演變，也讓AI超級應用領域的競爭浮出水面。Meta的歲末溢價收購案某種程度也可以視作是其在超級入口戰場上打出的一張牌——雖然此前通過開源Llama模型贏得了口碑但后續乏力，Meta在應用端始終缺乏能與ChatGPT或Gemini正面抗衡的“超級入口”。

而谷歌和OpenAI雙方都在快速圍繞著場景、數據和龐大的用戶來快速完成智能的飛輪迭代，路徑卻不太一致。

比如，ChatGPT與多家電商平臺、支付平臺系統級打通，用戶可以在同一個流完成下單流程，同時OpenAI還推出了AI瀏覽器，接管瀏覽器執行權，打通超級應用的手-腦通路。這更偏向一種基于Computer Use的AI原生探索。

而谷歌此前就有強大應用生態，一直在打通各類入口，隨著谷歌將Gemini集成到已有產品里，它也實現了AI時代快速的用戶規模擴張。

從這個意義看，AI新王和舊王之戰，本質是一場生態競爭。智源在報告中就指出，AI超級應用范式為基礎模型直接產品化實現的用戶截流聚集，這場競爭不僅需要極高的算力成本支撐，更依賴龐大的存量用戶進行模型數據的飛輪迭代。

這一背景下，國內的頭部應用大戰的路徑也隨之清晰。趨勢報告中認為，科技巨頭都基于各自生態積極構建一體化AI門戶。同時，AI超級應用的機會點集中在頭部大廠，巨頭基于移動互聯網時代的入口、技術和用戶積累，具備了打造AI超級入口的實力。

目前大眾也能從產品形態和競爭動態里印證上述判斷。國內頭部AI應用如豆包、夸克、百度網盤呈現All in One特征，而豆包與抖音的聯動打法，阿里的高德地圖接入千問，都體現了體系化生態競爭的特性。

智源行業研究中心高級研究院靳虹博認為，相比Copmuter Use來探索AI原生應用，通過多行業接口直接接入的路徑，是一種相對穩健的改良主義路線，繼承了移動互聯網巨頭的優勢，可操作性更強。

不得不提的是，對超級入口的爭奪始終沒有停息，始終還有新的玩家以新的應用形態在發起挑戰。

比如螞蟻集團在11月推出靈光，把Vibe coding能力搬到手機端，快速生成多模態閃應用，很快因新穎玩法領跑全球AI產品下載增速。螞蟻百靈大語言模型負責人張志強介紹，在模型即應用的時代，基模的架構和能力需要持續探索，才能確保在應用大戰里做到性能更好、輸出更快和更多的能力創新。

體系化生態競爭的內核下，頭部大廠的優勢在垂直賽道也快速顯現。12月螞蟻旗下AI健康應用螞蟻阿福全面升級，很快就在AI健康管理賽道登頂，月活躍用戶數一個月翻倍達3000萬。外界分析螞蟻阿福的能力時認為，螞蟻集團此前在醫療健康等場景的生態聯動和協同是快速破局的關鍵之一。

阿福在C端覆蓋了日常健康問答等焦點需求，并打通與蘋果、華為、VIVO、魚躍、歐姆龍等設備的健康信息，成為個人健康管理新入口。同時，B端串聯起螞蟻圍繞醫療場景的生態資源和服務能力，如全國5000家醫院和30萬真人醫生，需要就醫時能鏈接醫生在線問診，也能打通線下掛號、陪診、醫保支付等醫療機構服務能力，規?；瘧寐窂接型谶@里實現閉環。

值得一提的是，在超級應用大戰里，豆包手機的出現也讓外界關注到智能體行業未來可能不止在大廠封閉生態內的互通，還包括更廣闊生態的鏈接。

智源在趨勢報告里也認為，隨著MCP、A2A等通信協議趨于標準化，智能體間才有通用“語言”，協議是AI在消費側應用落地非常重要的基礎設施。

03

打通最后一公里

安全是AI落地的最后一公里，也是終極 “生死線”。

全球AI安全風險高發態勢已為行業敲響警鐘。智源研究院院長王仲遠指出，截至2025年12月初，AI Incident數據庫收錄的AI安全風險事件已達330起，遠超2024年的233起，涵蓋幻覺、深度偽造、誘導危險行為等多種類型。智源大模型安全中心負責人楊耀東亦直言：“模型能力越強，風險越是硬幣的另一面?！?他們兩年前劃定的AI安全“五大紅線”，正逐一被逾越。

當前，AI安全風險呈多維度爆發。

一方面，AI自身風險持續升級，已從早期的“幻覺”演進為更隱蔽的“系統性欺騙”，并呈現“莫比烏斯鎖定”效應——模型能力越強，抗對齊與欺騙能力越高。相關數據顯示，8家頭部企業大模型在防范災難性濫用或失控上均未達理想水準，o1等推理模型還會“有意藏拙”甚至關閉安全守護進程。

另外，幾乎所有大模型企業都遭遇過攻擊，既有通過精心設計的提示詞消耗算力、干擾業務的情況，也存在用戶隱私泄露的隱憂。而基于大模型構建的Agent系統，除了繼承來自模型的風險，還會疊加記憶等外部模塊與通信環節的安全漏洞，讓風險傳導鏈條進一步拉長。

另一方面，AI“武器化”趨勢正加速凸顯，攻擊精準度與規模化飆升。

2024年初，某跨國企業香港分公司就曾因詐騙團伙利用AI偽造高管音視頻，誘使財務人員多次轉賬，損失高達2億港元。

2025年8月，Anthropic報告也顯示，Claude已成黑客濫用重災區，至少17家機構遭遇數據盜竊與勒索。同年12月，有報道稱，黑客開始利用AI生成的提示在谷歌搜索里投放惡意指令，用戶搜索相關詞匯即可觸發，僅憑對平臺的信任便可能中招。在具身智能領域，風險更延伸至物理空間，GeekCon 2025大賽中，曾有白帽黑客利用系統漏洞三分鐘內劫持機器人并操控其實施物理攻擊；AI for Science領域則因大模型降低有害物合成門檻，埋下新的安全隱患。

這些風險已帶來切實的經濟損失。數據顯示，全球大模型安全事件損失從2023年的85億美元劇增至2024年的143億美元，預計2025年將突破235億美元。這倒逼產業端強化安全準入，德勤與思科調研顯示，超70%的大型企業在引進大模型時，將數據主權與抗注入攻擊能力列為“一票否決項”，要求供應商提供針對性的紅隊測試報告與隱私計算合規證明。

業界認為，2026年，隨著智能體在更多業務場景的滲透率提升，安全問題會更加尖銳，驅動AI安全需在技術和產業上加速演變。智能體安全風險更具動態性與隱蔽性，需重點檢測四類行為：惡意意圖誘導、意圖偏離有害行為、設備高敏操作、外部風險輸入與模型異常行為。

對此，產業界已形成共識，需構建“意圖—行為—環境”的全鏈路監測體系，強化意圖對齊、行為授權與動態阻斷能力，應對開放環境下的復雜安全挑戰，并已展開多維度行動。

技術層面，防御正從“被動應對”轉向“主動防控”。外部安全領域，傳統自動化測試升級為基于多智能體系統的自演化攻防演練，通過紅藍智能體集群在虛擬環境中的持續博弈，覆蓋人類難以觸及的風險區域；內生安全領域，從單純依賴外部控制AI，轉向主動從內部“讀懂AI”，如Anthropic推進回路追蹤研究，從內部理解模型機理，OpenAI推出自動化安全研究員Aardvark，自動挖掘代碼漏洞并生成補丁，“以AI治AI”成為行業常態。

產業層面，以螞蟻、360為代表的企業正將安全防線嵌入具體應用場景。

如螞蟻構建了“線上服務攻防對抗，線下終端安全加固”的技術體系，線上通過大模型安全一體化解決方案“蟻天鑒”的“對齊-掃描-防御”技術棧實現全流程防護，線下發布全球首個智能終端可信連接技術框架gPass，通過“安全、交互、互連”三大核心能力，實現AI眼鏡與智能體之間安全、可信、即時信息交互。360則基于自研大模型構建類腦分區協同安全架構，依托EB級安全數據預訓練識別威脅，結合專用工具實現攻擊鏈還原與處置建議輸出。

這些實踐，在“安全必須內化為AI系統免疫基因” 的當下，正為行業提供可供借鑒的安全解法。

2026年，被視作AI從數字世界到物理世界，從技術演示到產業價值兌現的關鍵之年，智源的趨勢報告也為未來一年的技術探索與產業布局提供了清晰錨點。