智源研究院发布《2026十大AI技术趋势》，提出AI演进从“参数竞赛”转向“理解物理世界”
新华网报道，北京智源人工智能研究院发布年度报告《2026十大AI技术趋势》，认为行业技术范式正从追求语言模型参数规模，转向对物理世界底层秩序的理解与建模，并提出以“预测世界下一个状态”为代表的新范式将推动AI从数字空间走向物理世界应用。
年度报告发布：从语言学习走向世界建模
新华网1月8日报道称，北京智源人工智能研究院发布年度报告《2026十大AI技术趋势》。报告认为，人工智能演进的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。报道以“当AI大模型开始尝试理解并预测物理世界的运动规律”为切入点，强调这一变化不仅是模型能力的迭代，更是研究路线与产业落地方式的系统性调整。
从“预测下一个词”到“预测下一个状态”
报道介绍，智源研究院院长王仲远在发布会上阐释，基础模型竞争的焦点已从“参数有多大”转变为“能否理解世界如何运转”。他提出以“Next-State Prediction”（NSP）为代表的新范式，意味着AI从“预测下一个词”的语言生成逻辑，跨越到“预测世界的下一个状态”，推动AI从数字空间的“感知”走向物理世界的“认知”与“规划”。在应用层面，这类趋势被认为有望为自动驾驶仿真、机器人训练等复杂任务提供新的“认知基础”。
2026或成“从演示到规模价值”的分水岭
报告判断，2026年将可能成为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节点。报道还提到开场致辞中对“结构决定功能、功能塑造结构”的趋势观察，指向AI系统将更深地嵌入实体世界并解决系统性挑战。对产业界而言，这意味着评估AI项目价值的指标可能更偏向工程化与可部署性，如数据闭环、仿真训练体系、端到端可靠性与安全可控能力等；对科研界而言，则意味着跨越语言智能与物理交互之间鸿沟的研究将更受重视。