1 月 9 日，中央广播电视总台联合工信部、中国信通院等权威机构，正式发布 2026 年人工智能十大趋势。这份覆盖技术、应用、治理三大维度的趋势报告，清晰勾勒出 AI 从 “实验室演示” 走向 “规模化生产力” 的转型蓝图，标志着人工智能正式迈入 “速度与责任并重” 的成熟阶段。
1. AI 治理全球化
人工智能普惠共享成为全球发展议程核心议题，中国倡议成立世界人工智能合作组织，推动 AI 成为弥合数字鸿沟的 "公共产品"，促进全球经济增长，应对气候变化、公共卫生、教育公平等全球性挑战。
2. 智能算力规模化
关键产业要素供给进一步增强，国产 AI 芯片实现特定场景规模化部署，液冷散热等技术普及推动大模型训练成本下降 30%-50%，"东数西算" 工程促进算力协同调度。
3. 应用主流化
AI 智能体全面走进研发、客服、办公等场景并形成业务闭环，工业智能体、企业级服务智能体规模化部署，人机协同成为常态，如联想足球 AI 超级智能体在世界杯的创新应用。
4. 多模态实用化
以 "NSP（Next-State Prediction）" 为代表的新范式推动 AI 从数字空间 "感知" 迈向物理世界 "认知" 与 "规划"，百万级 Token 上下文理解、跨文本 / 图像 / 音频 / 视频融合处理能力，让内容生产效率提升 80%，赋能智能座舱、远程医疗等场景体验质变。
5. 原生 AI 终端硬件普及化
新一代智能终端与沉浸式体验消费场景深度融合，终端硬件从 AI 适配工具转向 AI 原生设计，AI 手机、智能眼镜、XR 设备搭载专用 NPU，端侧低延迟推理让终端成为 AI 服务核心入口。
6. AI 具身智能化
"物理 AI" 与 "具身智能" 深度融合，推动机器人与现实世界深度交互，工业机器人精度达 ±0.01mm，服务机器人、医疗护理机器人从结构化场景走向开放场景规模化试用。
7. 专业领域进一步细分和深化（AI + 科学）
"AI + 科学"（AI for Science）在基础学科产出颠覆性成果，通过自主提出假设、设计实验、验证成果，将科研周期缩短 50%-70%，加速生命科学、材料科学等领域 "从 0 到 1" 的原始创新进程。
8. 前沿领域交叉融合化（类脑智能）
类脑智能与神经科学、生物学等交叉学科加速创新，推动 AI 从 "统计智能" 向 "类脑智能" 跨越，为通用智能探索新路径，让 AI 更懂物理世界的底层逻辑。
9. 能源问题显性化（绿色 AI）
AI 数据中心巨量能耗引发关注，低功耗模型研发、可再生能源算力中心建设成为行业重点，绿色 AI 因能耗约束趋严成为焦点，2025 世界人工智能大会提出解决 "AI 能源悖论" 的中国思路。
10. 安全与对抗白热化
安全与治理成为 AI 发展重要保障，《人工智能安全治理框架》2.0 版实现全过程防控，算法鲁棒性测试、AI 生成内容溯源成为产品上线标配，从数据隐私保护到伦理审查的治理体系成型。
技术跃迁：从 “工具” 到 “通用伙伴”
2026 年 AI 技术将迎来两大核心突破。多模态实用化让 AI 从 “专用工具” 升级为 “通用智能伙伴”，百万级 Token 长上下文处理能力，能无缝整合文本、图像、音频等多源数据，让内容生产效率提升 80%。而 AI 具身智能化则推动机器人 “走出屏幕”，工业机器人精度达 ±0.01mm，服务机器人、医疗护理机器人从结构化场景走向开放场景规模化试用。
智能算力规模化成为关键支撑，国产 AI 芯片量产、液冷散热技术普及，预计将推动大模型训练成本下降 30%-50%。“东数西算” 工程带来的算力协同调度，让曾经稀缺的算力资源成为普惠公共服务。
应用爆发：千行百业的 “智能革命”
AI 智能体将全面走进生产生活场景，工业智能体、企业级服务智能体规模化部署，人机协同成为常态。在 2026 年 FIFA 世界杯上，联想足球 AI 超级智能体已实现 3D 虚拟判罚、裁判第一视角直播等创新应用，重塑全球体育赛事体验。
原生 AI 终端硬件迎来普及潮，AI 手机、智能眼镜、XR 设备搭载专用 NPU，端侧低延迟推理让终端成为 AI 服务核心入口。从三星堆文物的 AI 虚拟修复，到天津港 L4 级无人运输车自主作业，AI 正以 “看得见、摸得着” 的方式改变世界。
责任先行：安全与绿色的双重守护
趋势中凸显的 “责任底色” 尤为亮眼。AI 治理全球化将普惠共享作为核心议题，中国倡议成立世界人工智能合作组织，推动 AI 成为弥合数字鸿沟的 “公共产品”。绿色 AI 因能耗约束趋严成为焦点，低功耗模型研发、可再生能源算力中心建设成为行业重点。安全与对抗白热化推动治理升级，《人工智能安全治理框架》2.0 版实现全过程防控，算法鲁棒性测试、AI 生成内容溯源成为产品上线标配。从数据隐私保护到伦理审查，一套 “发展与安全并重” 的治理体系正在成型。
前沿探索：从基础科研到交叉创新
“AI + 科学” 将在基础学科产出颠覆性成果，通过自主提出假设、设计实验、验证成果，把科研周期缩短 50%-70%。在生命科学、材料科学等领域，AI 正加速 “从 0 到 1” 的原始创新进程。
类脑智能与神经科学、生物学等交叉融合，推动 AI 从 “统计智能” 向 “类脑智能” 跨越。这种跨学科创新，正为通用智能探索新路径，让 AI 更懂物理世界的底层逻辑。
2026 年，AI 不再是遥远的科技概念，而是融入车间、医院、家庭的生产力与生活伙伴。从技术突破到应用落地，从全球治理到绿色安全，十大趋势勾勒的不仅是 AI 的发展蓝图，更是人与智能协同共生的未来图景。
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