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编者按

《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十五个五年规划的建议》指出，中国式现代化要靠科技现代化作支撑。抓住新一轮科技革命和产业变革历史机遇，统筹教育强国、科技强国、人才强国建设，提升国家创新体系整体效能，全面增强自主创新能力，抢占科技发展制高点，不断催生新质生产力。近期，国内外的一些研究机构对新技术发展趋势尤其是人工智能的创新动向进行了展望，并分析了技术发展带来的影响。科技兴则民族兴，科技强则国家强。把握创新趋势，抢占未来竞争优势制高点，才能把发展的主动权牢牢掌握在自己手中。

人工智能技术引发深刻的范式变革

阅读提示：当人工智能开始尝试理解并预测物理世界的运动规律，一场深刻的范式变革正在发生。北京智源人工智能研究院发布的研究报告认为，人工智能从追求参数规模的语言学习，迈向对物理世界底层秩序的深刻理解与建模，行业技术范式迎来重塑。中国工业互联网研究院等机构发布的研究报告认为，未来AI Agent技术与产业将向更智能、泛在、融合方向演进。中国信息通信研究院联合清华大学电子工程系发布的研究报告认为，具身智能现在尚未完全成熟，但随着技术和产业沿着科学的周期不断发展，具身智能也将真正融入生产生活。

《2026十大AI技术趋势》：认知、形态、基建三重变革驱动AI迈入价值兑现期

北京智源人工智能研究院日前发布年度报告《2026十大AI技术趋势》(以下简称《报告》)。《报告》认为，人工智能的演进核心正发生关键转移：从追求参数规模的语言学习，迈向对物理世界底层秩序的深刻理解与建模，行业技术范式迎来重塑。

北京智源人工智能研究院院长王仲远认为，基础模型的竞争焦点已从“参数有多大”转变为“能否理解世界如何运转”。他指出，我们正从“预测下一个词”跨越到“预测世界的下一个状态”。这标志着以“Next-StatePrediction”(NSP)为代表的新范式，正推动AI从数字空间的“感知”迈向物理世界的“认知”与“规划”。

《报告》认为，2026年将是AI从数字世界迈入物理世界、从技术演示走向规模价值的关键分水岭。这一转变由三条清晰的主线驱动：认知范式的“升维”;智能形态的“实体化”与“社会化”;价值兑现在消费端和企业端的“双轨应用”。

《报告》预计，2026年十大AI技术趋势分别为：世界模型成为AGI共识方向，Next-State Prediction或成新范式;具身智能迎来行业“出清”，产业应用迈入广泛工业场景;多智能体系统决定应用上限，Agent时代的“TCP/IP”初具雏形;国产科学基础模型悄然孕育;AI时代的“新BAT”趋于明确，垂直赛道仍有高盈利玩法;产业应用滑向“幻灭低谷期”，2026年二季度迎来“V型”反转;合成数据占比攀升，有望破除“2026年枯竭魔咒”;推理优化远未触顶，“技术泡沫”是假命题;开源编译器生态汇聚众智，异构全栈底座引领算力惠普;从幻觉到欺骗，AI安全迈向机制可解释与自演化攻防。

《AI Agent智能体技术发展报告》：AI Agent向更智能、泛在、融合方向演进

中国工业互联网研究院联合中科算网算泥社区日前发布的《AI Agent智能体技术发展报告》(以下简称《报告》)认为，未来AI Agent技术与产业将向更智能、泛在、融合方向演进。

《报告》显示，2025年AI Agent领域迎来三大突破。一是基座大模型持续进化，以更强性能驱动智能提升。二是多智能体系统成为主流，从单体转向协同，应对现实复杂挑战。三是开放协议如模型上下文协议和智能体间协议落地，为互联互通奠定标准基石，推动产业从探索迈向生态构建，支撑Agent互联网发展。

2025年，AI Agent赛道吸引从底层芯片制造商到上层应用开发者的全链条参与者，呈现出“百家争鸣”的格局。市场高速增长的背后是三大核心动力的共同驱动，即企业对降本增效的迫切需求、技术供给侧的日趋成熟以及国家政策的战略引导。

《报告》预计，AI Agent未来将呈现五大发展趋势。

一是通用智能体雏形渐显，随着模型能力提升与多任务学习技术发展，跨领域、自主学习新技能的通用智能体将成为可能，助力通用人工智能实现。

二是具身智能将规模化应用，AI Agent与机器人深度结合并进入多元真实场景，大幅拓展AI改造物理世界的能力。

三是边缘智能体与物联网深度融合，轻量化Agent部署于各类边缘设备，与云端Agent协同构建分布式智能网络，满足低延迟等需求。

四是全球AI Agent将互联互通形成Agent互联网，催生全新平台型企业与商业模式。

五是人机关系将从交互演进为深度共生的协作关系，Agent成为人类认知延伸融入工作生活，高效伦理的人机协同机制设计将成为重要研究方向。

《具身智能发展报告(2025年)》：具身智能加快多路径、多场景探索

中国信息通信研究院联合清华大学电子工程系近日发布《具身智能发展报告(2025年)》(以下简称《报告》)。《报告》认为，具身智能现在尚未完全成熟，但作为走向通用人工智能的重要路径，随着技术和产业沿着科学的周期不断发展，具身智能也将真正融入生产生活。

《报告》显示，截至2025年12月，我国具身智能和机器人领域投资事件数达744起，融资总额735.43亿元。但需要认识到，具身智能从技术突破到应用落地仍需要一定发展周期。无论是模型实现路径、数据方案还是本体分类分级的应用落地途径，行业都未找到确定性答案，正在多路径、多场景探索。

数据驱动下开展软硬融合创新，围绕“数据—模型—本体”三个关键技术要素及支撑技术加快探索。具身智能技术正在多路径探索迭代，围绕“通用大脑”和“技能可扩展学习”两大方向开展密集创新。具身智能在场景驱动下的产品谱系不断丰富，多元化产品从生产作业到生活服务，从常规作业环境到上天入海涉险，加速细分场景拓展。此外，具身智能训练场建设成为热点，但是实际效用仍需进一步验证。

《报告》认为，具身智能未来将重点聚焦于三个方面。

一是技术架构重构，通过模型架构、多学科融合、学习范式、人机或多机协作模式等多层次融合创新，真正实现“感知—决策—行动”的全链路贯通。

二是应用场景深化，在广泛而深入的场景探索下，有望应用在国民经济行业分类中的所有二十个门类和部分典型的垂直应用领域中实现深度发展，孕育形成数个万亿级的市场。

三是安全伦理构建，把握具身智能“人—机—物”深度融合的关键特征，建立多维度、系统性的具身智能安全防护和治理体系。

全球创新动向重新定义技术竞争格局

阅读提示：全球创新动向正重新定义技术竞争格局。世界知识产权组织发布的研究报告称，新技术正以前所未有的速度跨境传播。创新领导地位仍然高度集中于发达国家，但中国正发挥着越来越突出的作用。世界经济论坛发布的研究报告认为，人工智能、机器人技术和自主系统等尖端技术的迅猛发展，正在重新定义企业的运营方式以及人才保持竞争优势所需的技能门槛。该机构还探讨了2030年人工智能影响就业的四种情景。德勤发布的研究报告认为，企业AI应用正在从概念验证阶段迈向技术的实际价值创造阶段，并探讨了正在重塑企业运营的五大趋势。

《2026年世界知识产权报告：技术流动》：全球创新扩散速度达到历史新高

世界知识产权组织日前发布的《2026年世界知识产权报告：技术流动》(以下简称《报告》)称，新技术正以前所未有的速度跨境传播。创新领导地位仍然高度集中于美国、西欧和日本，但中国正发挥着越来越突出的作用。

《报告》依据250年来的技术使用数据以及50年来的专利科学出版物数据，揭示出一些正在重塑全球创新动态并革新经济机遇的转变。《报告》显示，世界正在迈入技术理念传播速度远超数十年前的时代，数字技术可以在数日内而非几十年内触达几乎每个国家的用户。

发达经济体长期以来一直是新技术的早期采用者，有时领先其他国家数十年。《报告》发现，较新的技术在采用速度和使用密度方面都表现出快速趋同。亚洲尤为突出，部分国家目前对某些数字技术的使用密度已经超越发达经济体，扭转了历史模式。

《报告》显示，国际知识流动的速度在过去50年中翻了一番。到2020年，国内和国际专利引用之间的时间差几乎消失，这表明地理因素不再是全球思想传播的主要障碍。尽管跨境交流如此迅捷，但从科学发现到创新仍需时日，平均耗时约十年。

《报告》强调了决定技术传播速度和广度的四大因素。一是技术特征。模块化、低成本、对基础设施依赖小的技术扩散最快，而高资本的系统依赖型技术传播较慢。二是信息流动。数字平台，以及日益普及的人工智能，大幅降低了学习成本，当其他条件具备时可实现快速采用。三是吸收能力。教育、技能、研发机构和技术实力决定了各国能否将技术本地化。四是公共政策和知识产权制度。监管、互操作性标准、基础设施投资和平衡的知识产权框架既影响扩散的速度，也影响其广度。

《全球新经济下的四种就业未来情景：2030年人工智能与人才》：2030年人工智能影响就业的四种情景

世界经济论坛日前发布的《全球新经济下的四种就业未来情景：2030年人工智能与人才》(以下简称《报告》)认为，人工智能、机器人技术和自主系统等尖端技术的迅猛发展，正在重新定义企业的运营方式以及人才保持竞争优势所需的技能门槛。

《报告》显示，全球超过一半的受访企业高管预计AI将取代现有工作岗位，而24%的人则认为它将创造新的就业机会。接近45%的受访者认为，AI可能会提高利润率;相比之下，预期AI能够推动薪资增长的人则寥寥无几。

《报告》提出了AI发展与劳动力技能就绪度影响未来就业的四种可能情景。

第一种情景是“超速发展”。AI呈现指数级增长，且劳动力普遍具备AI技能，企业得以利用“AI智能体飞跃”，推动经济向以AI为中心的转型，并在生产力和创新方面取得突破性进展。许多传统工作岗位会消失，但新的职业会迅速涌现并发展壮大。

第二种情景是“替代时代”。AI呈指数级发展，其发展速度与规模将远远超过劳动力的适应能力。企业竞相开展自动化，以弥补人才短缺，导致劳动者被取代的速度，远超教育和技能再培训体系的响应速度。

第三种情景是“人机协同”。AI的发展更为渐进，而具备AI技能的人才也已普及。“AI泡沫”的破裂将使人们的关注点从大规模自动化转向务实的整合与赋能。大多数行业将经历渐进式转型：AI将会被整合进特定的任务之中，而非彻底颠覆工作流。

第四种情景是“停滞不前”。AI技术的演进过程极其缓慢，且劳动力市场普遍缺乏关键技能。在沉重的成本压力和对短期回报的盲目追求下，陈旧的传统业务流程变得根深蒂固。尽管技术进步肉眼可见，但远未达到颠覆性的程度。

《技术趋势2026》：AI从概念验证迈向价值创造

德勤日前发布的《技术趋势2026》(以下简称《报告》)指出，企业AI应用正在从概念验证阶段迈向技术的实际价值创造阶段。《报告》深入探讨了正在重塑企业运营的五大趋势。

第一，物理AI正推动机器人技术发生变革，AI正赋予机器人从“执行指令”到“感知决策”的能力，推动其在工业机器人、自动驾驶汽车、无人机以及其他各类系统中得到应用。

第二，尽管AI智能体备受期待，但多数企业在应用智能体后，仍困于对现有流程的自动化处理，而非重新设计业务运营模式。未来，智能体自主性持续提升，其所生成的数据也将反哺系统进化，实现持续学习，改变企业的运营和竞争方式。

第三，随着AI从实验走向生产，企业在基础设施方面面临严峻压力：尽管单位成本下降，但总支出因用量激增而攀升。未来，AI自我管理基础设施、可持续计算等创新，将重新定义算力经济。

第四，AI不再仅仅是IT工具，而是驱动组织重构的核心力量。未来的技术组织将具备智能体架构、以产品为导向的精简团队、人机混合劳动力模式、自适应治理机制以及面向生态系统的创新模式，推动企业从渐进改善转向系统性业务重塑。

第五，AI带来创新加速的同时，也引发新的安全悖论：影子AI(未经授权的AI应用)、AI系统固有漏洞等威胁贯穿数据、模型、应用程序与基础设施全链路。《报告》强调，安全必须前置至AI项目设计阶段，成为推动创新而非制约发展的关键支柱。

中国经济时报记者郭锦辉据公开资料整理

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