2026年人工智能竞争焦点：从数字推演到物理世界的三大范式跃迁

图注：北京智源人工智能研究院发布2026十大AI技术趋势示意图

随着大模型的参数竞赛

逐渐平息

人工智能领域的竞争焦点

在2026年发生了根本性转变

根据北京智源人工智能研究院发布的

《2026十大AI技术趋势》

AI演进的核心

正从功能模仿

转向理解物理世界规律

其发展路径日益清晰

这场变革标志着

人工智能正褪去早期狂热

从数字空间的“感知”

迈向物理世界的“认知”与“规划”

竞争主战场已转向以下

三大关键领域

一、范式变革：从大语言模型到理解物理规律的世界模型

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”。我们正从“预测下一个词”跨越到“预测世界的下一个状态”，这一被称为“Next-State Prediction”的新范式正在重塑AI技术路线。

智源研究院院长王仲远指出 ，大模型技术远未到发展尽头 ，但大语言模型受限于互联网数据 ，性能提升速度已不如从前。解法则在于向原生多模态世界模型演进 ，其本质是让人工智能感知和理解物理世界 ，进而推进与物理世界的交互。世界模型是实现物理AGI（通用人工智能） 的重要发展路径 ，它需要建立对物理因果关系的理解 ，而不仅是多模态信息拼接。

这种转变的具体体现是，AI正加速从数字世界走向物理世界：

• 在宏观层面，大模型与硬件结合，通过具身智能解决实际生产生活问题；
• 在微观层面，生成式AI的应用能够进一步揭示微观世界的本质。

二、产业落地：具身智能从实验室演示走向真实工业场景

具身智能正在脱离实验室演示 ，进入产业筛选与落地阶段。超过300家具身智能企业正在中国展开激烈竞争 ，其中人形机器人企业超过100家 ，规模已可媲美移动互联网时代的 “ 百团大战” 。

工业场景成为优先突破口。封闭的工厂环境可规避安全风险，且重复枯燥任务存在刚需，如物流分拣、激光刻印等人类不愿做的工作，正是具身智能的首个突破口。中国制造业的独特优势为具身智能产业化提供了沃土——作为全球唯一拥有全部工业门类的国家，我国具备成熟的产业链配套与千万级技能人才储备。

2025年的实践验证了技术成熟度。例如，智元机器人获得富临精工数千万元订单，近百台远征A2-W将落地工厂，这是国内首个工业领域具身机器人规模化商业签单案例，更是该品类在全球智能制造场景的首次规模化落地。在渤海之滨的一家大型造船厂，大模型焊接机器人以“如手机般易用”的操作界面，将万噸巨轮的钢結構部件焊接得严丝合缝，焊接误差仅0.8毫米。

深圳作为人工智能先锋城市，前10月工业机器人产量增长43%，具身智能为工业制造装上“聪明大脑”。华龙迅达与华为合作研发的生产线，将人工智能、机器人技术、传感器技术和控制技术深度融合，实现了开源鸿蒙的工业级应用，解决了工业数据采集难的痛点。

三、协同进化：多智能体系统突破单体智能天花板

复杂问题的解决依赖多智能体协同。多智能体系统（MAS）是由多个AI智能体组成的集合 ，它们通过交互协作实现个体或共同的复杂目标。

当前应用现状显示，单智能体系统（SAS）仍是主流。客服、代码生成、内容生成为代表的SAS应用占比达63%，而MAS应用为主的研究和数据分析、内部生产力占比为42.1%。考虑到多数Agent应用仍处于试点阶段，MAS落地难度大于SAS，实际应用比例更不乐观。

然而趋势正在快速转变。经专业调研数据显示，企业采用多智能体系统的比例将从2025年的57%上升至2026年的81%，其中多步骤流程智能体占39%，跨职能项目占29%。随着MCP、A2A等通信协议趋于标准化 ，智能体间拥有了通用“语言”，这些协议是AI在消费侧应用落地非常重要的基础设施。Agent时代的“TCP/IP”初具雏形，智能正从单体走向协同。

Claude Cowork对SaaS生态的冲击尤为值得关注。以“研究预览版”形式发布的Claude Cowork服务可以根据屏幕截图创建电子表格，或者根据各种笔记生成报告草案。该产品的开发速度极快，很大程度上是利用AI完成的。

这种对Claude的狂热本月已广泛蔓延，并波及到了非程序员和工程师群体。许多人在社交媒体上描述了在从未学习过编程的情况下，构建出自己第一个软件程序的过程。尽管名字中带有“Code”，人们也将ClaudeCode用于从健康数据分析到报销单汇编等各种事务。该工具一经推出再次引发了人们AI可能带来颠覆性竞争的恐惧，这种恐惧在2025年就曾令软件开发商承压。受此影响，TurboTax的母公司财捷（INTU.US）上周暴跌了16%，创下2022年以来最差表现；而Adobe（ADBE.US）和赛富时（CRM.US）跌幅均超过了11%。

四、前沿突破：AI科学家与医疗健康领域的深度融合

AI在科研中的角色正从辅助工具升级为自主研究的“AI科学家”。能够模拟乃至自主执行“假设提出、实验设计、数据分析、结论推断”完整科研链路的智能体系统正在形成。

在医疗健康领域，突破尤为显著。智源研究院发布的脑科学多模态通用基础模型见微Brainμ,在抑郁症、阿尔茨海默病、帕金森综合征的预测上，其能力已经超越了专用模型的预测能力。该模型整合了神经科学领域多个大型公开数据集和高质量神经科学数据，完成了超过100万单位的神经信号预训练，有望成为脑科学的“AlphaFold”模型。

消费端应用爆发式增长。蚂蚁集团推出的AI健康应用“蚂蚁阿福”在市场上表现出色，月活跃用戶数一个月翻倍达3000万，迅速在AI健康管理赛道登顶。它打通了与苹果、华为等设备的健康信息，串联起全国5000家医院和30万真人医生的医疗资源网络，成为个人健康管理的新入口。

在微观生命科学领域，全原子微观生命模型OpenComplex2实现了生物分子研究从静态结构预测到动态构象分布建模的突破，可以助力新型治疗方案研发，有望显著缩短生物医药研发周期，降低研发成本。

五、时代机遇：普通人的参与路径与投资方向

面对AI技术的范式变革，普通人如何切入新赛道？《真红利：一本书讲透AI时代的风口》指出，AI红利属于主动拥抱它的人，普通人可通过掌握AI技能成为“六边形战士”。

一人公司模式成为可能。Anthropic公司创始人兼CEO达里奥·阿莫代伊预测：“仅有一名员工、估值却高达10亿美元的企业将在什么时候出现？那将是在2026年。”这意味着，若能借助善于处理编程等任务的AI的力量，即便是“成员仅有社长和AI”的公司，也有可能达到独角兽级别。传统大企业开展大规模业务需要众多人才的常识正在被打破，随着AI时代到来，由极少数精英承担大业务的“超级公司”或将出现。

多智能体协作成为职场新技能。企业端经历早期概念验证的“幻灭期”后，AI正凭借更好的数据治理与行业标准接口，在垂直领域孕育出真正可衡量商业价值的产品。熟练掌握多智能体编排将成为职场新技能，而AI安全人才需求也正在激增。

投资方向聚焦三大领域：

1. 世界模型与具⾝智能平台：关注在⼯业场景实现规模化商⽤的机器⼈企业，如已获得数千万元订单的智元机器⼈；
2. 多智能体系统与Agent运⾏时：投资于构建Agent时代“TCP/IP”协议和运⾏时的技术公司；
3. AI+医疗健康应⽤：布局在脑科学预测、健康管理等领域实现突破的企业，如蚂蚁集团的“蚂蚁阿福”等消费端应⽤。

结语

未来公司的核心员工可能不超过百人，组织模式从“人管理人”变为“一个创始人管理一群AI Agent”。个人凭借强大的元认知能力和AI工具，能够快速跨领域学习，扮演产品、研发、测试等多个角色，创意和审美成为最稀缺的资源，组织边界变得模糊而灵活。目前，中国部分城市（如上海、苏州、北京）已开始出台政策，通过提供算力补贴、创业基金、场景对接、法律财务服务等，构建支持“一人公司”和“超级个体”发展的生态体系。

未来的AI竞技场不再只是算法和数据的战场，而是将深刻融入实体世界，在工厂、在家庭、在实验室，重塑现实场景的深刻变革。从数字推演到物理规律理解，从单体智能到多体协同，从辅助工具到自主科学家，人工智能正在经历其发展史上最深刻的范式转移，为那些能够把握趋势的先行者开启全新的机遇窗口。

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编辑：Thea、Kiki、林海玥（实习）

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