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從“工具”到“伙伴”。
聽筒Tech(ID:tingtongtech)原創
文|陳 珂
編|饒 言
2026年剛開年,AI賽道便迎來里程碑式時刻,MiniMax與智譜科技相繼完成上市。
這兩家分別專注于通用大模型和行業大模型的企業,不僅自身跨入新發展階段,更如同一對振翅的蝴蝶,在AI行業掀起浪潮。
市場也開始意識到,AI應用落地已經從概念驗證階段,步入商業快速變現期。
事實上,在剛剛過去的2025年,以豆包、元寶、千問等為代表的應用,在越來越細分的領域呈現更為專業的性能,不論是商品推薦和搭配,還是資產配置,抑或知識傳遞,這些AI工具不僅滲透到普通人的日常生活,更在各行各業展現出前所未有的深度和廣度。
毋庸置疑的是,經過近兩年的快速迭代,如同數字時代的鏡子,AI在反射出人類的需求與渴望的同時,也在重塑社會生產與消費的模式。
步入2026年,在更多的業內人士看來,AI仍有可預見的爆發趨勢。比如,持續完成“工具”到“伙伴”、 從“功能”到“情境”的轉變,以及對邊緣智能的融合。
當然,更多的業內人士指出,未來,AI最大的挑戰或許將不再是技術本身,而是AI生態的治理。
正如不少大熱應用引起的生態治理的廣泛爭議,接下來,人類該如何認知并設計人機交互的方式,“希望與AI一起走向何處”,都成為行業思考和行動的基石。
2025年,AI應用駛入深度和廣度
剛剛過去的2025年,無論是豆包、元寶,還是千問等應用的深入日常,都證明了AI技術正在逐步滿足人類需求,并創造實際價值。
某種意義上,2025年AI應用最顯著的特征是,行業開始告別“萬能助手”的幻想,轉向特定垂直領域,且更加深度和專業化。
如近期社交平臺走紅的“跟著AI學穿搭”,豆包搭載的這一功能,通過可視對話,結合用戶提出的需求,逐步指導用戶進行個性化穿搭,雖穿搭的效果褒貶不一,但仍引發了網友的追捧。諸多評論認為,“下一步,穿搭可以交給AI了。”
豆包內置的“豆包穿搭助手”,允許用戶上傳照片、身材數據和場合要求,生成著裝建議,并可鏈接單品購買渠道,幫助合作服裝品牌提高銷售額。這也是豆包在電商領域的實踐,不再僅是推薦商品,而構建了消費決策支持系統,將AI融入電商鏈條。
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圖:社交平臺博主和AI應用平臺關于“AI穿搭”的內容
來源:抖音(左)、豆包(右)《聽筒Tech》截圖
明顯的特征還有,AI應用的多模態交互,有了進一步融合。
無論是千問,還是文心一言,都在這一領域取得了較大的突破。這些大模型以文本起家,集成了圖像理解、語音交互和視頻分析的能力優勢。
比如,用戶向大模型展示一張書法作品照片,它不僅能識別文字內容,還能分析書法風格、推測創作年代,甚至講解其藝術價值。實際上,目前,已經有不少教育機構利用這些功能,在藝術鑒賞課程中,提高學生的參與度。
不僅如此,2025年的AI個性化已超越簡單的“猜你喜歡”,邁向“懂你所需”。
比如,部分平臺推出的認知畫像技術,通過分析用戶的長期閱讀習慣、提問模式和知識盲點,構建動態的知識圖譜。又如,在更復雜的領域,AI與學術期刊合作,自動檢索相關文獻、指出方法論局限,這些,都是AI從“響應式工具”向“自主智能體”的明顯過渡。
當然,這也促使AI應用在消費端迎來了快速爆發。
第三方機構QuestMobile發布《2025年三季度AI應用行業報告》顯示,我國AI應用移動端月活躍用戶規模已突破7億大關。截至2025年9月,移動端月活躍用戶量達到7.29億,PC端為2億。
事實是,經過過去近一年的高速發展,互聯網及科技企業推出的原生AI應用,頭部格局已相對穩定,但仍呈現激烈競爭態勢。
QuestMobile數據顯示,豆包的月活躍用戶規模在今年三季度末達到1.72億,超過DeepSeek的1.45億。騰訊元寶、即夢AI、Kimi構成第二陣營,月活用戶分別為3286萬、1012萬和967萬。
資本市場方面,AI也迎來了突破。諸如,MiniMax和智譜科技的上市,成為AI商業化走向成熟的標志,也是AI應用從技術驅動轉向商業驅動的關鍵。
更多的分析指出,兩家企業的相繼上市,不僅為行業提供了資金與信心,更可能通過市場機制倒逼技術落地、生態構建與競爭,推動AI真正融入實體經濟。
也即是說,從“可用”到“好用”、從“邊緣”到“核心”、從“資本輸血”到“市場造血”,這些關鍵詞,都成為了2025年AI應用的旗幟。
2026年,AI故事會怎么寫?
一個公認的事實是,AI時代的技術迭代,遠超過去任何一次技術革命,AI的故事接下來怎么寫,誰也無法預判。
盡管黃仁勛指出,物理AI的ChatGPT時刻已經來臨,但更多的分析認為,AI技術進擊的未來,遠不止突破認知和物理邊界這么簡單,AI的觸角,需要建立起更多且新的拓撲結構。
毋庸置疑,接下來,AI應用的競爭依然會激烈,甚至會更為“貼身肉博”。
根據北京智源研究院等權威機構的最新預測報告,2026年將是AI應用全面進入實體世界、從技術演示轉向規模價值的關鍵分水嶺。
一個明顯的事實是,此前,AI雖然擅長處理明確任務,但對情境和語境的隱晦理解仍存不足。
諸如,用戶仍然希望,AI應用可以根據正在參加會議的日程信息,自動將重要信息轉換為摘要和更具有邏輯性的總結,而非簡單的“報告”;抑或在更多的市場場景,AI不僅能查詢用戶所在的位置(如餐廳、景點或博物館等特定場所),還可以精準調整交互的內容和詳略程度。
這就要求,接下來,AI應用能夠從“功能智能”到“情境智能”方面繼續演進。AI的系統,不僅能理解用戶的直接指令,還能感知其所在的物理環境、時間壓力、情緒狀態等,并提供恰當的響應。
這些轉變,要求AI具備更強大的傳感器集成能力、環境感知算法和情境推理模型。實際上,便有大廠測試情境感知助手,根據用戶所處場景和時間節點,提供差異化建議。按照介紹,其主要目的便在于,讓AI更像“人”,具備“思考和解決能力”,更“能動”。
另一方面,在過去的2025年,無論是大廠的智能體開發平臺,還是汽車智能座駕系統,抑或醫療等其他垂直領域的AI入口升級,都表明,“協作式AI”成新常態。而市場預計,在新的2026年,單一的AI應用獨攬任務的模式,將進一步讓位于多AI協作系統。
這就要求,不同的AI應用能夠通過接入標準化的分享能力和數據,形成“AI全鏈條的生態”。
比如,用戶可以指令某個AI應用撰寫營銷文案,同時自動調用其他AI應用的市場趨勢數據和消費者畫像分析,生成更具商業洞察的內容。這種協作不僅發生在AI之間,也將進一步深化整個人機協作的生態。
當然,于整個AI產業而言,最明顯的改變,或許是與邊緣智能的實時響應和融合。
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來源:網絡
有分析指出,隨著5G-A和6G試驗網絡的推進,芯片技術和算法的進步,以及終端設備算力的持續提升,將使2026年成為“邊緣AI”爆發年。
諸多分析亦認為,AI應用將更多地從云端下沉到終端設備,實現低延遲、高隱私的實時智能。同時,市場將看到AI能力大規模向邊緣設備遷移。
這一趨勢將特別改變物聯網領域的AI應用。
諸如,AI應用與汽車廠商合作車載內容助手,在本地實時分析用戶的駕駛習慣、車輛狀況和地理位置,提供個性化的調整建議。
此外,還將有更多的“豆包手機”、“夸克眼鏡”,甚至其他領域的智能體設備,將現實與數字智能世界鏈接在一起,為用戶提供AI本地處理方案。
當然,除了上述明顯的可行性,未來,AI應用在可持續性、垂直領域的個性化、個人數據精細(同時更隱私保護)的使用等方面,都仍需要進一步深入和探索。
技術之外,仍需要什么?
當然,需要正視的是,盡管2025年是AI消費級應用全面普及、工業應用持續深入耕耘的一年,但AI仍有明顯的局限性。
一個明顯的特征是,AI與產業的融合仍呈現明顯不均衡性。
比如,在金融、電商、內容創作等領域,AI應用不斷滲透并直接影響消費者生活,但在制造、農業、建筑業等傳統行業,AI的應用多停留在試點階段,規模化部署不足。
實際上,在一些業內人士看來,這種不均衡既受制于數據可獲得性、行業知識封裝難度,也與行業的數字化轉型基礎薄弱有關。
另外,就以AI引以為豪的內容創造力來說,仍需要突破自身的局限。
2025年,AI應用在內容創造領域達到新高度,尤其在新聞撰寫、產品文案和包裝、報告分析中表現出色,甚至部分專業性測評能達到初級分析師水平。
然而,AI的創作能力,仍存在明顯的局限。尤其是,AI需要進一步解決信息幻覺、表達過分“AI風”等實際問題。
在社交平臺,便有不少網友表示,以詩歌創作為例,AI作品在技巧上很難有挑剔,但并不具備“打動人心的力量”。
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來源:AI生成
當然,AI應用的發展與人類價值觀和社會發展的契合,或許遠比AI技術、產品本身更重要。
顯然,技術的每一次躍進都伴隨著責任的加重。尤其在信息革命時代,實踐證明,AI應用的發展必須與隱私保護、價值對齊、社會包容性并行不悖。
過去一年,無論是AI修復照片、AI新聞創作,還是視頻生成領域,都曝出過“信息濫用”“侵害隱私”,甚至“違規違法”等各種問題,而隨著AI應用的深入,這些關乎社會倫理、安全和AI治理的問題更加突出。
“2026年,我們需要的不僅是更智能的AI,更是使用AI的社會共識與治理框架。”不少業內人士呼吁,市場需要看到行業性、區域性的治理框架初步形成,包括數據使用規范、算法透明度、責任劃分機制等等各個方面。
誠然,跨過2025年,市場看到的是,AI應用已從新奇技術演變為社會基礎設施,從日常生活到專業領域,AI已不再是未來的承諾,而是當下切實可感的現實。
實際上,在過去的AI發展過程中,無論是AI產品和細分領域的進一步深入、邊緣智能爆發,抑或資本市場的機遇,都反射出人類對技術的需求與渴望。
不可否認的是,在新的2026年,AI將進一步從“工具”轉變為“環境”,這種轉變帶來的不僅是效率提升,更是人類認知、創造力和協作的拓展。
然而,在更多的“新的一年”,當AI更深地融入大眾生活,重要的或許不僅是問“AI能走多遠”,而是思考“我們希望與AI一起走向何處”。
誠然,這不僅僅是一次技術革新的挑戰,而是每一次信息迭代,市場都需要跨越的命題。
(頭圖由《聽筒Tech》拍攝。)
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