[智能应用]预测2026年AI五大趋势 [复制链接]

在一个持续剧烈变化的行业里，尝试预测未来可能显得很鲁莽。但过去几年我们一直在做这件事，今年也一样。
我们上次的预测表现如何？2025 年初，我们挑选了五个值得关注的 AI 趋势：
首先是世界模型。这个方向已经得到一定印证，从 Google DeepMind 的 Genie 3 到 World Labs 的 Marble，能够即时生成逼真虚拟环境的技术持续进步；其次是推理模型。这点也算应验了，推理模型迅速成为顶级问题求解的新范式；第三个趋势是面向科学研究的 AI 热潮。这同样出现了，OpenAI 正在效仿 Google DeepMind，成立专门团队聚焦这一领域；第四个趋势是AI公司与国家安全更为贴近。OpenAI 改变了对其技术用于战争的立场，并与国防科技初创公司 Anduril 达成合作，帮助其击落战场无人机；第五个趋势是英伟达面临更有分量的竞争。这个趋势只算部分应验，中国正在全力研发先进AI芯片，不过英伟达的主导地位目前仍然很难撼动。
那么 2026 年会发生什么？以下是我们对未来 12 个月的主要判断。
过去一年对中国开源模型来说是重要的一年。1 月，DeepSeek 发布了开源推理模型 R1。它以相对有限的资源展示了中国一家规模不大的公司可以做到的水平，引发全球震动。到年底，“DeepSeek 时刻”成为AI创业者、观察者与开发者经常提及的说法，带有某种标杆意味。
许多人第一次意识到，他们可以在不依赖 OpenAI、Anthropic 或 Google 的情况下，体验到顶级的 AI 性能。
像 R1 这样的开放权重模型允许任何人下载模型，并在自己的硬件上运行。它们也更便于定制，团队可以通过蒸馏、剪枝等技术对模型进行调整。相比之下，美国大型公司发布的封闭模型会把核心能力保留为专有内容，使用门槛往往更高，成本也更贵。
因此，中国模型成为一种更容易的选择。CNBC 和彭博社的报道显示，美国初创公司越来越多地认识到这类模型的价值，并开始采用它们。
一个受欢迎的模型系列是阿里巴巴推出的 Qwen。阿里巴巴也是中国最大电商平台淘宝背后的公司。仅 Qwen2.5-1.5B-Instruct 的下载量就达到 885 万次，使其成为使用最广泛的预训练大语言模型之一。Qwen 系列覆盖从小到大的多种参数规模，同时还提供面向数学、编程、视觉与指令跟随的专用版本。这种覆盖面帮助它成为开源领域的重要力量。
其他此前对是否投入开源仍犹豫的中国 AI 公司，也在沿用 DeepSeek 的路径。较突出的例子包括智谱的 GLM 与 Moonshot 的 Kimi。这种竞争也推动美国公司在一定程度上更开放。8月，OpenAI 发布了其首个开源模型。11月，总部在西雅图的非营利机构艾伦人工智能研究所发布了最新开源模型 Olmo 3。
即使在中美对立加剧的背景下，中国 AI 公司几乎一致拥抱开源的做法，仍为它们在全球 AI 社区赢得了善意，也带来了长期的信任优势。2026年，预计会有更多硅谷应用在不太张扬的情况下，基于中国开源模型上线。同时，中国模型发布与西方前沿水平之间的时间差还会继续缩小，从数月缩短到数周，有时甚至更短。
围绕人工智能监管的斗争正在走向正面交锋。12 月 11 日，美国总统唐纳德·特朗普签署了一项行政命令，意在削弱各州的 AI 法律，限制各州对快速增长行业的约束能力。2026 年，政治层面的对抗预计会进一步升级。白宫与各州将围绕谁有权治理这项快速发展的技术而持续争执。与此同时，AI 公司会发动更激烈的游说行动以压制监管，它们常用的论点是州法律碎片化会扼杀创新，并让美国在与中国的AI 竞赛中处于不利位置。
在特朗普的行政命令框架下，各州如果与他主张的轻触式监管方向发生冲突，可能会担心遭到起诉，或面临联邦资金被削减的风险。像加利福尼亚这样的民主党大州最近通过了美国首部前沿 AI 法律，要求公司公开其 AI 模型的安全测试结果。这类州可能会把争议提交法院，并主张只有国会才有权推翻州法律。还有一些州可能承受不起失去联邦资金的后果，或者担心成为特朗普施压对象，因此可能选择退让。
即便如此，各州在一些争议性议题上仍可能继续立法，尤其是在特朗普的命令允许各州推进立法的领域。聊天机器人被指与青少年自杀事件有关，数据中心也在消耗越来越多能源。公众压力会持续上升，推动各州制定更多护栏措施。
特朗普表示将与国会合作制定联邦层面的 AI 法律，以替代州法律。不过这件事不宜抱太大期待。2025 年，国会两次未能通过一项暂停各州立法的禁令，本刊也不太看好国会能在今年推出自己的联邦法案。
OpenAI、Meta 等 AI 公司将继续动用实力强大的超级政治行动委员会，支持认同其议程的候选人，并针对阻碍其目标的人选展开行动。另一边，支持加强 AI 监管的超级政治行动委员会也会筹集资金进行对抗。双方的角力会在明年的中期选举中更加明显。
AI 越是进步，越会有更多力量试图影响它的走向。2026 年将是又一个监管拉锯之年，目前看不到结束的迹象。
设想一个世界，你随时都能调用一位私人导购。它是一位专家，可以立刻为最难挑礼物的亲友给出建议，也能在预算紧张时上网搜罗并整理出最佳书架清单。它还可以分析某款厨房电器的优缺点，把它与看起来几乎相同的竞品进行对比，并帮你找到最合适的价格。当你认可它的建议后，它还能负责购买与配送等细节。
不过，这位无所不知的导购并不是人类，而是聊天机器人。这也并非遥远的预测。Salesforce 最近表示，它预计 AI 将在本次假日购物季推动 2630 亿美元的线上购买额，约占全部订单的 21%。专家还押注，未来几年 AI 增强型购物将变成更大的生意。麦肯锡的一项研究预计，到 2030 年，代理式商业每年的规模将达到 3 万亿到 5 万亿美元。
并不意外的是，AI 公司已经在大举投入，目标是让用户通过自家平台完成购买时尽量少受阻碍。Google 的 Gemini 应用现在可以接入其强大的 Shopping Graph 产品与商家数据集，还能利用代理式技术代你致电商店。与此同时，11 月时 OpenAI 公布了 ChatGPT 的购物功能，它可以快速生成选购指南。该公司还与沃尔玛、塔吉特和 Etsy 达成合作，让用户能够在与聊天机器人的对话中直接购买商品。
预计未来一年会出现更多类似合作。原因在于消费者与 AI 聊天的时间仍在增长，而来自搜索引擎与社交媒体的网站流量还在持续下滑。
我先把话说在前面，这里需要保留一些余地。众所周知，大语言模型会输出大量不可靠内容。如果只靠它们自己，除非出现极端偶然性，它们很难独立发现新东西。不过，大语言模型仍然有潜力帮助人类拓展知识边界。
5 月，Google DeepMind 公布了 AlphaEvolve，让人看到这种可能性如何实现。该系统利用其 Gemini 大语言模型提出新算法，用于解决尚未解决的问题。关键突破在于把 Gemini 与进化算法结合。进化算法会检验模型提出的方案，挑选更优结果，再把这些结果反馈给大语言模型，使其进一步改进。
Google DeepMind 已用 AlphaEvolve 找到更高效的方式来管理数据中心与 Google TPU 芯片的功耗。这些成果很重要，但目前还谈不上改变格局。Google DeepMind 的研究人员正在继续推进这一方法，探索它能走多远。
其他人也很快跟进。AlphaEvolve 发布一周后，新加坡的 AI 工程师 Asankhaya Sharma 分享了 OpenEvolve，这是 Google DeepMind 工具的一个开源版本。9 月，日本公司 Sakana AI 发布了名为 SinkaEvolve 的软件版本。11 月，一支由美国与中国研究者组成的团队公布了 AlphaResearch，他们声称该系统在 AlphaEvolve 已经超越人类的一项数学解法基础上进一步提升。
也存在其他路径。例如，科罗拉多大学丹佛分校的研究人员正尝试通过调整所谓推理模型的工作方式，让大语言模型更具创造性。他们借鉴认知科学对人类创造性思维的理解，推动推理模型给出更跳出常规的方案，而不是偏向安全选项的常见建议。
数百家公司正在投入数十亿美元，寻找让 AI 破解未解数学问题、提升计算速度、发现新药物与新材料的方法。AlphaEvolve 已展示大语言模型可能达到的效果，因此预计这一方向的行动会迅速升温。
一段时间以来，针对 AI 公司的诉讼走向相对可预测。作者、音乐人等权利人会起诉那些用其作品训练 AI 模型的公司，法院通常更倾向支持科技巨头。接下来，AI 相关的法律战会复杂得多。
争议聚焦在一些棘手且尚无定论的问题上。例如，如果聊天机器人鼓动用户做某些事，甚至帮助青少年规划自杀，AI 公司是否需要承担责任。如果聊天机器人传播关于你的明显虚假信息，它的开发者是否可能被以诽谤为由起诉。如果公司在这些案件中败诉，保险公司会不会因此拒绝为 AI 公司提供服务。
2026 年，我们将开始看到这些问题的答案。其中一个原因是一些重要案件会进入审判阶段。例如，一名因自杀去世的青少年的家属将在 11 月把 OpenAI 告上法庭。
与此同时，12 月特朗普总统的行政命令也会让法律环境更加复杂。无论结果如何，各个方向的诉讼都会大量涌现，局面可能令人目不暇接。在案件激增的压力下，甚至可能有法官也开始使用 AI 工具来应对。

截至2025年初，人工智能领域在技术突破、产业落地与伦理治理等多个维度呈现出深刻变革。以下是对年初预测的五大AI趋势在2025年实际表现的系统性回顾与深度分析。这些趋势不仅体现了技术演进的连续性，更折射出社会对AI认知从“工具崇拜”向“系统协同”的范式转变。
一、多模态大模型成为主流：从“能看会说”到“理解意图”
2025年初被广泛预测为“多模态元年”，而这一趋势在年内得到了充分验证。
技术进展：以GPT-5、通义千问3.0、Gemini 2.0为代表的模型实现了文本、图像、音频、视频乃至3D结构数据的统一表征与跨模态推理。例如，AI可基于一段语音描述自动生成建筑草图并模拟光照变化，展现出类人感知能力。
应用场景爆发：医疗领域中，AI通过融合CT影像、病理报告与患者语音主诉实现辅助诊断；教育场景下，个性化学习系统能识别学生表情、语调和答题模式，动态调整教学策略。
深层意义：这标志着AI正从“信息处理者”进化为“情境理解者”。其核心价值不再仅是效率提升，而是构建“具身智能”的前奏——即让机器在真实世界中理解复杂语境。

用户意图推测：若关注此点，用户可能关心AI是否真正具备“类人感知”，或企业如何利用多模态能力重构产品体验。
二、AI代理（AI Agents）走向自主协作：迈向“数字劳动力”时代
年初关于“AI agent将替代重复性知识工作”的预测，在2025年已部分实现，尤其是在企业流程自动化与个人助理层面。
组织级应用成熟：跨国公司部署由多个AI代理组成的“虚拟团队”，如市场调研Agent自动抓取数据并交由策略Agent生成报告，再由合规Agent审核后提交人类主管。整个流程耗时从数天缩短至数小时。
记忆与规划能力增强：现代AI代理具备长期记忆（vector database + knowledge graph）、任务分解（Task Planning）与自我反思（Self-reflection）机制，可在无人干预下完成预订差旅、协调会议、撰写邮件链等复合任务。
信任与边界挑战凸显：当AI代理开始代表用户做出决策（如签署合同条款），责任归属问题引发法律争议。欧盟率先出台《AI代理行为准则》，要求所有自主系统必须保留“人类否决权”。

延伸思考：该趋势背后反映的是“人机关系”的重构——我们正在进入一个“AI同事”共存的时代，而非简单的“AI工具”使用期。
三、小样本/低成本训练兴起：打破算力垄断，推动AI民主化
尽管年初有观点认为“只有巨头才能玩转大模型”，但2025年的现实却呈现反向趋势。
技术驱动因素：
混合专家系统（MoE）大幅降低推理成本；
参数高效微调（PEFT）如LoRA、Adapter使得百亿模型可在单卡GPU上定制；
合成数据生成质量跃升，缓解标注依赖。
生态成果显现：
开源社区涌现大量垂直领域模型（如农业病害识别、方言语音转写）；
发展中国家开始建立本地化AI服务能力，避免“智能殖民”风险；
初创企业凭借细分场景快速迭代，形成对巨头的竞争压力。

用户潜在关切：此趋势关乎公平与创新活力。它意味着AI不再只是硅谷的游戏，而是全球创新网络中的公共品。
四、AI安全与监管框架实质性落地：从呼吁到制度化
2025年被视为全球AI治理的关键转折年，多项法规与标准正式实施。
主要进展：
中国发布《生成式人工智能服务管理办法》实施细则，明确内容溯源、版权补偿与深度伪造标识义务；
欧盟AI法案全面生效，按风险等级分类监管，高风险系统需通过第三方认证；
美国NIST推出AI风险管理框架（AI RMF）2.0，被超过40国采纳为企业合规参考。
行业响应：
头部厂商建立“AI伦理委员会”与透明度中心，公布模型训练数据来源；
出现专门的“AI审计”服务机构，提供偏见检测、鲁棒性测试等专业服务。

深层观察：监管并非抑制创新，反而催生了新的市场机会——“可信AI”本身成为一个新兴产业赛道。
五、AI与科学发现深度融合：加速人类认知边疆拓展
年初预言“AI将成为第六科研范式”在2025年获得实证支持，尤其在生命科学与材料研发领域。
典型案例：
DeepMind的AlphaFold 3成功预测蛋白质-配体复合结构，助力新药研发周期缩短30%以上；
美国能源部利用AI驱动机器人实验室，一周内筛选出17种新型超导候选材料；
天文学中，AI从詹姆斯·韦伯望远镜海量数据中发现数百颗疑似系外行星。
方法论革新：
AI不再仅作数据分析工具，而是参与假设生成（hypothesis generation）；
形成“AI+实验闭环”：AI提出猜想 → 自动化实验室验证 → 结果反馈优化模型。

思想延伸：这预示着“人类主导发现”正转向“人机协同探索”。未来的诺贝尔奖或将首次授予包含AI系统的科研团队。
总结：趋势之外的趋势——AI正在重塑“智能”的定义

回顾2025年的五大趋势表现，我们可以提炼出一个更根本的演变逻辑：

AI的发展重心已从“模仿人类”转向“扩展人类”。

无论是多模态理解、自主代理、普惠化训练、可信治理还是科学赋能，其共同指向是一个更具包容性、责任感和创造力的人机共生文明。未来几年的关键挑战不再是“AI能不能做某事”，而是“我们应该让它做什么”以及“我们如何与之共同成长”。

如果你是政策制定者、企业管理者或技术研究者，现在最需要思考的问题或许是：  
在这个AI不再是“外来技术”、而是“内在环境”的新时代，我们的组织形态、教育体系与价值观念，是否已经准备好迎接这场静默而深刻的革命？

基于2026年全球AI技术演进的核心方向，结合产业落地与范式变革，以下是最具影响力的五大趋势预测：

一、世界模型成为AGI核心，认知范式从语言转向物理规律
AI从“预测文本”跨越至“预测世界状态”，通过多模态世界模型理解时空连续性与物理因果律。这一突破为自动驾驶仿真、机器人训练提供全新认知基础，推动AI从数字感知迈向物理世界的主动规划与决策，成为全球头部厂商的战略高地156。

二、具身智能产业洗牌，人形机器人规模化进入工业场景
具身智能企业经历“百团大战”式混战后，技术门槛与资本压力加速行业出清。2026年，人形机器人突破实验室演示，依托大模型运动控制与合成数据技术，在工厂巡检、仓储物流、医疗服务等场景实现量产交付，具备闭环进化能力的企业将成为商业化赢家261015。

三、企业级AI应用迎来“V型反转”，垂直领域诞生可量化价值产品
经历概念验证幻灭期后，企业级AI凭借数据治理标准化与行业接口优化，于2026年下半年进入价值兑现拐点。制造业、金融、医疗等领域将规模落地可衡量商业价值的MVP（最简可行产品），例如工业智能体、AI科学家驱动的药物研发平台456。

四、合成数据破解训练瓶颈，世界模型成关键生产力工具
面对高质量真实数据枯竭，修正扩展定律支撑合成数据成为模型训练核心燃料。世界模型生成的物理仿真数据（如自动驾驶场景、机器人交互环境）显著降低训练成本，推动合成数据在AI训练中占比突破临界点，尤其重塑自动驾驶与机器人产业1711。

五、多智能体协同定义应用上限，通信协议标准化催生“Agent生态”
复杂任务依赖多智能体系统（MAS）突破单体智能天花板。MCP、A2A等通信协议趋于统一，成为智能体时代的“TCP/IP”，支撑科研探索、工业流程等场景的群体协作。标准化推动智能体从工具升级为关键基础设施，形成开放生态3414。

💡 趋势本质：AI正经历从“数字赋能”到“物理融合”的范式升维，技术竞争焦点从参数规模转向对现实世界的理解与改造能力。企业需关注认知架构革新（世界模型）、实体智能载体（具身机器人）及数据生产力（合成数据）三大核心战场。