当前，人工智能领域正在经历一场深刻的范式革命。北京智源人工智能研究院日前发布的《2026十大AI技术趋势》报告揭示了此重大转变的内核：人工智能的发展重心正从单纯追求语言学习和参数规模，转向对物理世界底层秩序的深刻理解与建模。 这一转变的深层背景值得关注。过去数年，人工智能的发展主要聚焦于大模型的参数扩展和语言能力的提升，形成了"参数越大越好"的发展思路。然而，这种路径逐渐显现出其局限性。智源研究院理事长黄铁军指出，当前人工智能正从功能模仿转向理解物理世界规律，这意味着AI正褪去早期的狂热与盲目，其发展路径日益清晰——真正融入实体世界，解决系统性挑战。 这一认识的转变体现在具体的技术范式更新上。智源研究院院长王仲远阐释了这一变革的核心：从"预测下一个词"跨越到"预测世界的下一个状态"。这种转变意味着基础模型的竞争焦点已从"参数有多大"转变为"能否理解世界如何运转"。以"Next-State Prediction"（NSP）为代表的新范式，正推动AI从数字空间的"感知"迈向物理世界的"认知"与"规划"。 报告认为，2026年将成为这一转变的关键分水岭。这一判断基于三条清晰的驱动主线。 首先是认知范式的"升维"。以世界模型和NSP为核心，人工智能开始学习物理规律，这为自动驾驶仿真、机器人训练等复杂任务提供了全新的"认知"基础。这一领域已成为国内外领先模型厂商竞相布局的战略高地，代表着AI技术发展的新方向。 其次是智能形态的"实体化"与"社会化"。智能正从软件走向实体，从单体走向协同。头部科技公司的人形机器人正进入真实生产场景，标志着"具身智能"走出实验室，进入实际应用阶段。同时，主流智能体通信协议的标准化进展，使得多智能体系统能够以"团队"形式协作，共同攻克科研、工业等复杂任务流。这种协同模式的形成，将大幅提升人工智能在复杂场景中的应用效能。 第三是价值兑现的"双轨应用"。在消费端，超级应用入口正在形成。国内外科技巨头都在基于各自生态积极构建一体化AI门户，为用户提供更加便捷的智能服务。在企业端，经历了早期概念验证的"幻灭期"后，人工智能正凭借更好的数据治理与行业标准接口，在垂直领域孕育出真正可衡量商业价值的产品。这表明AI应用正从概念阶段走向实质性的商业落地。 这诸多变化的出现并非偶然。它反映了人工智能发展的内在逻辑——从理论探索到技术验证，再到实际应用的必然演进。随着基础模型能力的优化，人工智能已具备了向物理世界拓展的技术基础。同时，产业界对AI应用的需求也在不断升级，从简单的信息处理向复杂的物理世界交互转变。这种供给与需求的双向驱动，正推动人工智能进入新的发展阶段。
AI向物理世界的跨越标志着技术发展进入深水区。这场变革不仅是算法的升级，更是人类认知边界的拓展。随着AI技术与实体经济的深度融合，如何平衡技术创新与社会伦理、确保技术发展惠及全人类，将成为未来需要持续探索的重要课题。