2026年人工智能競爭焦點：從數字推演到物理世界的三大范式躍遷

圖注：北京智源人工智能研究院發布2026十大AI技術趨勢示意圖

隨著大模型的參數競賽

逐漸平息

人工智能領域的競爭焦點

在2026年發生了根本性轉變

根據北京智源人工智能研究院發布的

《2026十大AI技術趨勢》

AI演進的核心

正從功能模仿

轉向理解物理世界規律

其發展路徑日益清晰

這場變革標志著

人工智能正褪去早期狂熱

從數字空間的“感知”

邁向物理世界的“認知”與“規劃”

競爭主戰場已轉向以下

三大關鍵領域

一、范式變革：從大語言模型到理解物理規律的世界模型

基礎模型的競爭焦點已從“參數有多大”轉變為 “能否理解世界如何運轉”。我們正從“預測下一個詞”跨越到“預測世界的下一個狀態”，這一被稱為“Next-State Prediction”的新范式正在重塑AI技術路線。

智源研究院院長王仲遠指出 ，大模型技術遠未到發展盡頭 ，但大語言模型受限于互聯網數據 ，性能提升速度已不如從前。解法則在于向原生多模態世界模型演進 ，其本質是讓人工智能感知和理解物理世界 ，進而推進與物理世界的交互。世界模型是實現物理AGI（通用人工智能） 的重要發展路徑 ，它需要建立對物理因果關系的理解 ，而不僅是多模態信息拼接。

這種轉變的具體體現是，AI正加速從數字世界走向物理世界：

• 在宏觀層面，大模型與硬件結合，通過具身智能解決實際生產生活問題；
• 在微觀層面，生成式AI的應用能夠進一步揭示微觀世界的本質。

二、產業落地：具身智能從實驗室演示走向真實工業場景

具身智能正在脫離實驗室演示 ，進入產業篩選與落地階段。超過300家具身智能企業正在中國展開激烈競爭 ，其中人形機器人企業超過100家 ，規模已可媲美移動互聯網時代的 “ 百團大戰” 。

工業場景成為優先突破口。封閉的工廠環境可規避安全風險，且重復枯燥任務存在剛需，如物流分揀、激光刻印等人類不愿做的工作，正是具身智能的首個突破口。中國制造業的獨特優勢為具身智能產業化提供了沃土——作為全球唯一擁有全部工業門類的國家，我國具備成熟的產業鏈配套與千萬級技能人才儲備。

2025年的實踐驗證了技術成熟度。例如，智元機器人獲得富臨精工數千萬元訂單，近百臺遠征A2-W將落地工廠，這是國內首個工業領域具身機器人規模化商業簽單案例，更是該品類在全球智能制造場景的首次規模化落地。在渤海之濱的一家大型造船廠，大模型焊接機器人以“如手機般易用”的操作界面，將萬噸巨輪的鋼結構部件焊接得嚴絲合縫，焊接誤差僅0.8毫米。

深圳作為人工智能先鋒城市，前10月工業機器人產量增長43%，具身智能為工業制造裝上“聰明大腦”。華龍迅達與華為合作研發的生產線，將人工智能、機器人技術、傳感器技術和控制技術深度融合，實現了開源鴻蒙的工業級應用，解決了工業數據采集難的痛點。

三、協同進化：多智能體系統突破單體智能天花板

復雜問題的解決依賴多智能體協同。多智能體系統（MAS）是由多個AI智能體組成的集合 ，它們通過交互協作實現個體或共同的復雜目標。

當前應用現狀顯示，單智能體系統（SAS）仍是主流。客服、代碼生成、內容生成為代表的SAS應用占比達63%，而MAS應用為主的研究和數據分析、內部生產力占比為42.1%。考慮到多數Agent應用仍處于試點階段，MAS落地難度大于SAS，實際應用比例更不樂觀。

然而趨勢正在快速轉變。經專業調研數據顯示，企業采用多智能體系統的比例將從2025年的57%上升至2026年的81%，其中多步驟流程智能體占39%，跨職能項目占29%。隨著MCP、A2A等通信協議趨于標準化 ，智能體間擁有了通用“語言”，這些協議是AI在消費側應用落地非常重要的基礎設施。Agent時代的“TCP/IP”初具雛形，智能正從單體走向協同。

Claude Cowork對SaaS生態的沖擊尤為值得關注。以“研究預覽版”形式發布的Claude Cowork服務可以根據屏幕截圖創建電子表格，或者根據各種筆記生成報告草案。該產品的開發速度極快，很大程度上是利用AI完成的。

這種對Claude的狂熱本月已廣泛蔓延，并波及到了非程序員和工程師群體。許多人在社交媒體上描述了在從未學習過編程的情況下，構建出自己第一個軟件程序的過程。盡管名字中帶有“Code”，人們也將ClaudeCode用于從健康數據分析到報銷單匯編等各種事務。該工具一經推出再次引發了人們AI可能帶來顛覆性競爭的恐懼，這種恐懼在2025年就曾令軟件開發商承壓。受此影響，TurboTax的母公司財捷（INTU.US）上周暴跌了16%，創下2022年以來最差表現；而Adobe（ADBE.US）和賽富時（CRM.US）跌幅均超過了11%。

四、前沿突破：AI科學家與醫療健康領域的深度融合

AI在科研中的角色正從輔助工具升級為自主研究的“AI科學家”。能夠模擬乃至自主執行“假設提出、實驗設計、數據分析、結論推斷”完整科研鏈路的智能體系統正在形成。

在醫療健康領域，突破尤為顯著。智源研究院發布的腦科學多模態通用基礎模型見微Brainμ,在抑郁癥、阿爾茨海默病、帕金森綜合征的預測上，其能力已經超越了專用模型的預測能力。該模型整合了神經科學領域多個大型公開數據集和高質量神經科學數據，完成了超過100萬單位的神經信號預訓練，有望成為腦科學的“AlphaFold”模型。

消費端應用爆發式增長。螞蟻集團推出的AI健康應用“螞蟻阿福”在市場上表現出色，月活躍用戶數一個月翻倍達3000萬，迅速在AI健康管理賽道登頂。它打通了與蘋果、華為等設備的健康信息，串聯起全國5000家醫院和30萬真人醫生的醫療資源網絡，成為個人健康管理的新入口。

在微觀生命科學領域，全原子微觀生命模型OpenComplex2實現了生物分子研究從靜態結構預測到動態構象分布建模的突破，可以助力新型治療方案研發，有望顯著縮短生物醫藥研發周期，降低研發成本。

五、時代機遇：普通人的參與路徑與投資方向

面對AI技術的范式變革，普通人如何切入新賽道？《真紅利：一本書講透AI時代的風口》指出，AI紅利屬于主動擁抱它的人，普通人可通過掌握AI技能成為“六邊形戰士”。

一人公司模式成為可能。Anthropic公司創始人兼CEO達里奧·阿莫代伊預測：“僅有一名員工、估值卻高達10億美元的企業將在什么時候出現？那將是在2026年。”這意味著，若能借助善于處理編程等任務的AI的力量，即便是“成員僅有社長和AI”的公司，也有可能達到獨角獸級別。傳統大企業開展大規模業務需要眾多人才的常識正在被打破，隨著AI時代到來，由極少數精英承擔大業務的“超級公司”或將出現。

多智能體協作成為職場新技能。企業端經歷早期概念驗證的“幻滅期”后，AI正憑借更好的數據治理與行業標準接口，在垂直領域孕育出真正可衡量商業價值的產品。熟練掌握多智能體編排將成為職場新技能，而AI安全人才需求也正在激增。

投資方向聚焦三大領域：

1. 世界模型與具?智能平臺：關注在?業場景實現規模化商?的機器?企業，如已獲得數千萬元訂單的智元機器?；
2. 多智能體系統與Agent運?時：投資于構建Agent時代“TCP/IP”協議和運?時的技術公司；
3. AI+醫療健康應?：布局在腦科學預測、健康管理等領域實現突破的企業，如螞蟻集團的“螞蟻阿福”等消費端應?。

結語

未來公司的核心員工可能不超過百人，組織模式從“人管理人”變為“一個創始人管理一群AI Agent”。個人憑借強大的元認知能力和AI工具，能夠快速跨領域學習，扮演產品、研發、測試等多個角色，創意和審美成為最稀缺的資源，組織邊界變得模糊而靈活。目前，中國部分城市（如上海、蘇州、北京）已開始出臺政策，通過提供算力補貼、創業基金、場景對接、法律財務服務等，構建支持“一人公司”和“超級個體”發展的生態體系。

未來的AI競技場不再只是算法和數據的戰場，而是將深刻融入實體世界，在工廠、在家庭、在實驗室，重塑現實場景的深刻變革。從數字推演到物理規律理解，從單體智能到多體協同，從輔助工具到自主科學家，人工智能正在經歷其發展史上最深刻的范式轉移，為那些能夠把握趨勢的先行者開啟全新的機遇窗口。

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編輯：Thea、Kiki、林海玥（實習）

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