当AI大模型开始尝试理解并预测物理世界的运动规律，一场深刻的范式变革正在发生。智源研究院发布《2026十大AI技术趋势》报告，指出AI的演进核心正发生关键转移：从追求参数规模的语言学习，迈向对物理世界底层秩序的深刻理解与建模。
趋势1：世界模型成为AGI共识方向
行业共识正从语言模型转向能理解物理规律的多模态世界模型。从”预测下一个词”到”预测世界下一状态”，NSP范式标志着AI开始掌握时空连续性与因果关系，推动AI从感知走向真正的认知与规划。
趋势2：具身智能迎来行业”出清”
具身智能正脱离实验室演示，进入产业筛选与落地阶段。人形机器人将于2026年突破Demo，转向真实的工业与服务场景。具备闭环进化能力的企业将在这一轮商业化竞争中胜出。
趋势3：多智能体系统决定应用上限
随着MCP、A2A等通信协议趋于标准化，智能体间拥有了通用”语言”。多智能体系统将突破单体智能天花板，在科研、工业等复杂工作流中成为关键基础设施。
趋势4-6：AI Scientist、新BAT、幻灭低谷
AI在科研中的角色正从辅助工具升级为自主研究的”AI科学家”。C端AI超级应用的”All in One”入口成为巨头角逐焦点，AI时代的新BAT格局正在形成。企业级AI应用正步入”幻灭低谷期”，但预计2026年下半年将迎来”V型”反转。
趋势7-10：数据、推理、算力、安全
合成数据正成为模型训练的核心燃料，有望破除”2026年枯竭魔咒”。推理优化远未触顶，边缘端部署成为可能。开源编译器生态汇聚众智，异构全栈底座引领算力普惠。AI安全风险已从”幻觉”演变为更隐蔽的”系统性欺骗”，安全正内化为AI系统的免疫基因。