面向下一阶段的技术竞赛，人工智能正在经历从“会说”到“会理解、会行动”的结构性转向。
1月8日，北京智源人工智能研究院发布《2026十大AI技术趋势》年度报告。
报告提出，行业正在从以语言模型为核心的路线，转向构建能够表达时空连续性、因果关系与物理规律的多模态世界模型；以“预测世界下一状态”为代表的新范式，正推动智能从数字空间的感知与生成，迈向对物理世界的认知与规划。
问题：从数字能力到实体价值，关键瓶颈仍待跨越 过去一段时间，通用模型在文本生成、内容理解、软件编程等方面进展显著，但其能力更多停留在“符号世界”的统计关联。
进入产业落地阶段后，企业级应用在热潮过后出现明显“降温”：数据分散、流程不标准、算力与推理成本高、场景闭环难构建等现实因素，使不少项目停留在概念验证层面，难以形成稳定可衡量的收益。
与此同时，自动驾驶、机器人、工业控制等面向物理世界的任务，对安全性、可解释性、实时性与可靠性提出更高要求，单纯依赖语言能力已难以满足。
原因：三条主线推动“理解世界”的能力成为竞争焦点 报告认为，人工智能迈向物理世界，主要由三条趋势合力驱动。
一是世界模型与“下一状态预测”成为关键能力。
与传统“预测下一个词”的路径不同，面向现实世界的任务需要模型理解环境变化、动作后果与约束条件，通过对状态演化的学习来支撑规划与决策。
这为自动驾驶仿真训练、机器人在复杂场景中的学习与泛化提供新的基础，也意味着模型竞争将从“更大”转向“更懂”。
二是具身智能从演示走向产业筛选。
大模型与运动控制、传感融合、合成数据等技术结合，使机器人从单一技能展示走向连续任务执行。
报告判断，2026年前后，人形机器人等形态将更集中进入工业与服务等可形成闭环的场景，能在真实环境中持续迭代、实现“感知—决策—执行—反馈”闭环的企业更具竞争优势。
三是协同智能与标准化通信打通应用上限。
复杂科研与工业流程往往不是单个智能体可以完成，而需要多角色分工、信息共享与任务接力。
随着智能体通信协议趋于标准化，多智能体系统有望成为新型基础设施，推动智能从“单体工具”走向“团队作业”，提升跨任务、跨系统的组织能力。
影响：产业进入再平衡期，价值兑现更强调“可度量” 从短期看，企业级应用的阶段性回调，是从概念热度回归工程现实的必经过程。
报告预计，随着数据治理推进、行业标准接口逐步完善、工具链成熟，相关应用有望在今年下半年迎来转折，更多最简可行产品将在垂直行业形成规模化落地，并以降本增效、质量提升、风险控制等指标实现可衡量收益。
从中长期看，面向消费端的“一体化入口”竞争将加速，智能服务与既有生态深度绑定，围绕内容、搜索、办公、社交与交易等高频场景整合能力，成为科技企业塑造新入口的重要方向。
与此同时，科研领域的“智能化研究”也在升温：自动化实验平台与科学基础模型结合，有望在新材料、药物研发等领域缩短研发周期、提升试错效率，对创新体系与产业链竞争产生外溢效应。
对策：以数据与标准为抓手，夯实从研发到落地的“基础设施” 推动智能进入物理世界，既要技术突破，也要系统工程能力。
业内观点认为，应从三方面着力： 其一，强化数据治理与安全合规，推动数据资源从“可用”走向“好用”，以高质量、可追溯、可管理的数据支撑模型训练与应用评估。
其二，加快行业标准与接口体系建设，降低模型与业务系统对接成本，促进跨平台、跨组织的协同应用，避免重复建设与“烟囱式”落地。
其三，围绕关键场景打造可闭环的示范工程，优先选择边界清晰、指标明确、风险可控的工业与服务场景，形成“投入—验证—迭代—扩展”的规模化路径，同时加强对可靠性、鲁棒性与安全性的测试评估体系。
前景：从“能生成”走向“能规划”，新范式或重塑竞争格局 报告提出的“预测下一状态”思路，折射出行业对通用智能路径的再认识：真正进入物理世界的智能，不仅要理解语言，更要理解因果、约束与行动后果。
随着世界模型、多智能体协同与具身智能加速融合，未来的竞争将更依赖跨学科工程能力、长期数据与场景积累，以及可持续迭代的产品化体系。
可以预期，技术演进将推动产业格局进一步分化：一方面，具备平台化能力与生态整合优势的企业将加速形成入口；另一方面，在制造、能源、交通、医疗等垂直领域，围绕高价值环节的深耕型企业仍可能跑出高质量增长的“盈利样本”。
人工智能技术向物理世界的渗透，不仅意味着技术本身的进步，更是人类对智能本质认识的深化。
这一转变将推动AI从单纯的计算工具发展成为理解并改变世界的强大力量，其所带来的变革或将重塑未来产业格局和社会发展路径。
在此过程中，如何平衡技术创新与伦理规范、商业价值与社会效益，将成为值得持续探讨的重要议题。