当前人工智能领域正处于关键的发展转折点。
北京智源人工智能研究院1月8日发布的《2026十大AI技术趋势》年度报告显示，以世界模型和下一状态预测为核心的新范式正在形成，标志着整个行业从追求语言理解能力向掌握物理规律认知的深刻转变。
从技术范式看，行业共识已出现明显变化。
过去几年，大语言模型的发展吸引了业界大量关注，参数规模的竞争成为焦点。
但这一状况正在改变。
报告指出，基础模型竞争的关键已转向能否理解和解释世界运转规律。
这体现在从"预测下一个词"向"预测世界下一个状态"的转变上。
这种被称为NSP（下一状态预测）的新范式，要求AI系统具备理解时空连续性和因果关系的能力，这是实现通用人工智能的重要基础。
从应用场景看，AI正在加速从虚拟世界向物理世界扩展。
具身智能技术的突破为这一转变提供了重要支撑。
曾经局限于实验室演示的具身智能系统，正在逐步进入产业应用阶段。
随着大语言模型与运动控制、合成数据等技术的融合深化，人形机器人有望在2026年实现从实验室向工业和服务场景的转变。
这意味着智能不再仅仅停留在软件层面，而是逐步实体化、具象化。
多智能体协同是突破单体智能瓶颈的重要方向。
报告强调，复杂问题的解决往往需要多个智能体的协同配合。
随着MCP、A2A等通信协议的标准化进展，智能体之间正在形成通用的"对话语言"。
这一发展相当于为多智能体系统构建了"物联网时代的TCP/IP协议"，将使智能体在科研、工业等复杂工作流中成为关键的基础设施。
在产业应用层面，当前存在明显的冷热不均现象。
企业级AI应用在经历早期的概念验证热潮后，因数据质量不足、成本控制困难等问题，正进入所谓的"幻灭低谷期"。
许多企业发现，从试点项目到规模应用存在巨大鸿沟。
但这种调整也孕育着新的机遇。
随着数据治理体系的完善和工具链的成熟，预计2026年下半年将迎来转折，一批具有真实可衡量商业价值的最小化可行产品将在垂直行业实现规模落地。
消费端应用呈现新的发展态势。
一个集多种功能于一身的"超级应用"入口正在形成。
国内外科技巨头都在基于自身生态优势，积极构建一体化AI门户。
海外以ChatGPT和Gemini为代表，通过深度整合各类服务打造统一的智能助手范式；国内字节、阿里、蚂蚁等企业也在积极布局。
这一趋势预示着AI时代新的产业格局正在明确。
在基础研究领域，AI的角色正在升级。
从单纯的辅助工具向自主研究的"AI科学家"转变，AI在科研中的地位明显提升。
科学基础模型与自动化实验室的结合，将大幅加速新材料和药物研发周期。
这对国家科技创新能力具有重要意义。
智源研究院院长王仲远表示，这一转变的深层含义在于AI正在实现从感知向认知、从数字空间向物理世界的跨越。
理事长黄铁军则强调，AI发展应重视结构与功能的相互作用，当前的根本转变是从功能模仿向理解物理规律的升级，这要求AI真正融入实体世界，解决系统性挑战。
从“预测下一个词”走向“预测世界下一状态”，折射的是技术逻辑与产业逻辑的同步转向：真正有生命力的创新，必须经得起现实世界的约束与检验。
面对新一轮变革，关键不在于追逐热词，而在于以标准化、工程化与安全可控为底座，把技术能力转化为可衡量的生产力。
能否在物理世界中稳定运行、持续进化并形成规模价值，将成为检验未来竞争力的重要标尺。