> **来源：[研报客](https://pc.yanbaoke.cn)** # AI 2026 Development 人与AI共同进化 ## 核心内容概览 《人与AI共同进化——2026年人工智能发展十大趋势》报告由中央广播电视总台社教节目中心联合多家权威机构发布，系统分析了2026年全球人工智能发展的十大趋势。报告指出，人工智能正从“颠覆性技术”迈向“社会化基础设施”，并强调其发展将深刻影响人类社会的生产、治理、伦理等多个层面。 ## 主要观点 - **AI治理全球化**：AI普惠共享成为全球发展议程的核心议题，需构建多边机制、推动民生项目与技术普惠，以实现全球公平与包容。 - **智能算力规模化**：算力正从“稀缺科研资源”转变为“核心工业资产”，并形成“战略算力”与“产业算力”双轨生态。 - **AI智能体主流化**：AI智能体正从“技术演示”走向“生产力单元”，具备理解复杂情境、自主决策与任务执行能力，推动人机协同模式变革。 - **多模态实用化**：AI从“专用工具”向“通用智能伙伴”跨越，融合视觉、语音、语言等技术，实现对物理世界的因果理解与能动改造。 - **原生AI终端普及化**：新一代AI终端设备正实现端侧原生智能，推动沉浸式交互与个性化体验，但面临生态割裂、续航瓶颈与隐私困境。 - **AI具身智能化**：AI与机器人融合，形成“物理智能体”，推动AI在工业、医疗、文旅等场景的深度交互与应用。 - **AI for Science**：AI不再只是辅助工具，而是成为主动探索者，推动基础科学研究范式的转变。 - **类脑智能交叉融合化**：类脑智能通过与神经科学、材料科学、光学等多学科融合，开辟新的智能发展路径。 - **绿色AI显性化**：AI能耗问题成为显性成本与战略议题，绿色AI成为衡量技术进步的重要指标。 - **安全与对抗白热化**：AI安全治理从合规成本升级为发展底线，需应对技术对抗、应用滥用与系统脆弱性等多重挑战。 ## 关键信息 ### 趋势一：AI治理全球化 - 全球AI治理从“原则共识”转向“普惠共享”。 - 发达国家注重技术体系与价值观的全球“可及性”，新兴市场国家强调技术获取、数据共享与本土能力培养。 - 普惠共享需要技术、数据、人才、基础设施等多维度协同。 ### 趋势二：智能算力规模化 - 算力成为推动AI全面产业化的关键要素。 - “战略算力”与“产业算力”形成双轨生态，推动算力网络化与分布式部署。 - 绿色算力成为新趋势，液冷与清洁能源协同建设。 ### 趋势三：AI智能体主流化 - AI智能体从“技术演示”走向“生产力单元”，在多个行业产生实际效益。 - 智能体具备任务分解、工具调用与闭环执行能力，成为“数字员工”。 - 仍需解决“场景对齐”、“责任黑箱”与“组织变革”三大瓶颈。 ### 趋势四：多模态实用化 - 多模态技术推动AI从“专用工具”向“通用智能伙伴”跨越。 - AI具备感知、理解与协同能力，能实现跨模态知识融合与动态环境适应。 - 挑战包括“认知鸿沟”、“评估缺失”与“安全风险”。 ### 趋势五：原生AI终端硬件普及化 - AI终端从云端智能向端侧原生智能迁移，实现沉浸式体验与个性化服务。 - 新兴产品如AI眼镜、AI手机、AI宠物等，推动人机交互范式变革。 - 面临生态割裂、续航瓶颈与隐私困境等挑战。 ### 趋势六：AI具身智能化 - AI与机器人深度融合，形成“物理智能体”，推动AI在物理世界中的深度交互。 - 具身智能系统具备环境感知、自主决策与任务执行能力。 - 面临“仿真与现实差距”、“成本与可靠性”与“安全与伦理”等多重挑战。 ### 趋势七：专业领域进一步细分和深化 - “AI+科学”推动基础研究范式变革，AI成为科学探索的核心驱动力。 - AI在物理、化学、生物等领域实现从辅助工具到主动探索者的角色转变。 - 挑战包括“可解释性与可信度”、“数据壁垒”与“评估标准缺失”。 ### 趋势八：前沿领域交叉融合化 - 类脑智能通过与神经科学、材料科学、光学等学科融合，推动AI发展新路径。 - 类脑智能具备“存算一体”与“事件驱动”的特性，实现高效计算与连续学习。 - 面临“理论局限”、“生态壁垒”与“评估困境”等挑战。 ### 趋势九：能源问题显性化 - AI能耗问题成为战略议题，绿色AI成为核心目标。 - 能源效率与碳效率成为衡量AI进步的关键指标。 - 通过技术、架构与能源系统性优化，实现“系统最优”。 ### 趋势十：安全与对抗白热化 - AI安全治理从“合规成本”升级为“发展底线”。 - 需应对技术对抗、应用滥用与系统脆弱性等挑战。 - 安全与治理将成为AI发展的关键保障。 ## 场景案例 - **AI医疗普惠**：中国AI医疗企业推想医疗在“一带一路”国家部署AI肺结核诊断系统，提升医疗资源不足地区的筛查效率。 - **国产芯片训练突破**：智谱、华为、摩尔线程等实现AI模型在国产芯片上的全流程训练，推动供应链安全。 - **AI智能体在工业场景应用**：智元机器人“精灵 G2”在汽车零部件产线实现自主作业，提升生产效率。 - **AI具身智能在文旅场景落地**：腾讯与宇树科技合作推出AI导览机器人“小莫”，在敦煌莫高窟实现文化讲解与互动。 - **绿色AI解决方案**：华为发布新一代AI绿色站点与GW级AIDC方案，实现从芯片到电网的全链路能效优化。 - **AI科研智能体**：上海科学智能研究院推出“大圣”科研智能体，实现科研全流程自主化，提升科研效率。 ## 总结 2026年人工智能发展已进入关键转折期，其影响不仅限于技术领域，更深刻触及社会、经济与伦理层面。AI正从“颠覆性技术”迈向“社会化基础设施”，其发展路径需兼顾技术突破、治理完善、普惠包容与安全可控。未来，AI将成为决定国家竞争力与国际格局的重要变量，其发展将依赖多边协作、生态构建与系统优化。