智源研究院-AI行业：2026十大AI技术趋势报告-260117
智源研究院-AI行业：2026十大AI技术趋势报告-260117AGI路径共识形成：世界模型成为迈向通用人工智能的共识方向，Next-StatePrediction(NSP)范式正取代NextTokenPrediction，赋予AI理解物理世界动态与因果关系的能力。 智能体技术走向成熟与复杂化：具身智能正从实验室Demo走向工业场景，行业面临洗牌；多智能体系统(MAS)成为解决复杂任务的关键，其通信协议(如MCP/A2A)正趋于标准化，成为Agent时代的“TCP/IP” AI深度赋能科研与产业：AIScientist(AI科学家)出现，使AI能自主完成“假设-实验-发现”的全流程；合成数据将成为突破真实数据枯竭瓶颈、驱动模型持续进化的“无限燃料”。 应用层分化与挑战并存：C端超级应用(SuperApp)和高ROI垂直模型是主要形态；B端应用则因数据、成本、MAS成熟度等问题，多数仍处POC阶段，预计2026年下半年才有更多有效用例。 基 AGI路径共识形成：世界模型成为迈向通用人工智能的共识方向，Next-StatePrediction(NSP)范式正取代NextTokenPrediction，赋予AI理解物理世界动态与因果关系的能力。 智能体技术走向成熟与复杂化：具身智能正从实验室Demo走向工业场景，行业面临洗牌；多智能体系统(MAS)成为解决复杂任务的关键，其通信协议(如MCP/A2A)正趋于标准化，成为Agent时代的“TCP/IP” AI深度赋能科研与产业：AIScientist(AI科学家)出现，使AI能自主完成“假设-实验-发现”的全流程；合成数据将成为突破真实数据枯竭瓶颈、驱动模型持续进化的“无限燃料”。 应用层分化与挑战并存：C端超级应用(SuperApp)和高ROI垂直模型是主要形态；B端应用则因数据、成本、MAS成熟度等问题，多数仍处POC阶段，预计2026年下半年才有更多有效用例。
AGI路径共识形成：世界模型成为迈向通用人工智能的共识方向，Next-StatePrediction(NSP)范式正取代NextTokenPrediction，赋予AI理解物理世界动态与因果关系的能力。 智能体技术走向成熟与复杂化：具身智能正从实验室Demo走向工业场景，行业面临洗牌；多智能体系统(MAS)成为解决复杂任务的关键，其通信协议(如MCP/A2A)正趋于标准化，成为Agent时代的“TCP/IP” AI深度赋能科研与产业：AIScientist(AI科学家)出现，使AI能自主完成“假设-实验-发现”的全流程；合成数据将成为突破真实数据枯竭瓶颈、驱动模型持续进化的“无限燃料”。 应用层分化与挑战并存：C端超级应用(SuperApp)和高ROI垂直模型是主要形态；B端应用则因数据、成本、MAS成熟度等问题，多数仍处POC阶段，预计2026年下半年才有更多有效用例。 基础设施与安全并重：推理优化和开源全栈生态是推动AI普惠的关键；同时，AI安全事件激增，可解释性研究和自演化攻防机制成为构建可信AI系统的核心。基础设施与安全并重：推理优化和开源全栈生态是推动AI普惠的关键；同时，AI安全事件激增，可解释性研究和自演化攻防机制成为构建可信AI系统的核心。
础设施与安全并重：推理优化和开源全栈生态是推动AI普惠的关键；同时，AI安全事件激增，可解释性研究和自演化攻防机制成为构建可信AI系统的核心。
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